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基于优化FP⁃Growth算法的滑坡频繁因素组合挖掘
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作者 李佳颖 郝彬超 +4 位作者 王卫东 王智超 曹禄来 韩征 朱崇政 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第3期532-541,共10页
滑坡影响因素复杂多样,挖掘滑坡的频繁因素组合能宏观快速地初步判识滑坡易发区域。以四川省凉山彝族自治州内586处滑坡灾害为样本数据,从地质条件、水文条件、地形条件、气象条件和人类工程活动五个方面收集12个滑坡影响因素,基于卡方... 滑坡影响因素复杂多样,挖掘滑坡的频繁因素组合能宏观快速地初步判识滑坡易发区域。以四川省凉山彝族自治州内586处滑坡灾害为样本数据,从地质条件、水文条件、地形条件、气象条件和人类工程活动五个方面收集12个滑坡影响因素,基于卡方检验剔除与滑坡灾害弱相关的影响因素,耦合分析滑坡区域与影响因素区划,针对大数据挖掘算法仅能以历史滑坡次数等离散型变量为挖掘依据的局限性,引入特征参数优化频繁模式树(FPGrowth)算法,使其能以历史滑坡面积和历史滑坡密度等连续型变量为挖掘依据,挖掘滑坡频繁二级因素组合,利用卡方检验与频率比检验挖掘结果准确性。结果表明:基于历史滑坡密度的优化关联规则算法能更好地挖掘滑坡频繁二级因素组合,其中,“高程<1769 m、地表起伏度62~140 m”的区域滑坡最频繁,需要对滑坡灾害重点关注与防治。针对原始关联规则算法仅能以滑坡次数为挖掘依据的局限,优化算法以考虑滑坡范围的影响,深入研究多种影响因素对滑坡的综合作用,为滑坡灾害的快速判识与防灾减灾提供参考。 展开更多
关键词 大数据挖掘技术 优化关联规则算法 fp-growth算法 滑坡影响因素 频繁组合挖掘
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FP-Growth算法在校园二手商品推荐系统中的应用
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作者 秦彦悦 安尘潇 +3 位作者 李云 张兆洋 丁勇 吴许俊 《计算机时代》 2025年第5期35-39,共5页
本文探讨了FP-Growth算法在高校二手交易系统中的应用。通过分析校园二手交易记录,设计基于FP-Growth算法的商品推荐算法,使推荐内容更贴合校园环境需求。算法基于Java技术栈设计并实现,能够有效挖掘学生交易数据中的频繁项集,生成适用... 本文探讨了FP-Growth算法在高校二手交易系统中的应用。通过分析校园二手交易记录,设计基于FP-Growth算法的商品推荐算法,使推荐内容更贴合校园环境需求。算法基于Java技术栈设计并实现,能够有效挖掘学生交易数据中的频繁项集,生成适用于校园场景的商品推荐关联规则。 展开更多
关键词 fp-growth算法 校园二手交易 关联规则 商品推荐
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基于FP-Growth算法的露天煤矿无人驾驶车辆故障预警分析与应用效果研究 被引量:1
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作者 姜文鑫 韩硕 +1 位作者 甘宏 辛守辉 《煤矿机械》 2025年第5期187-190,共4页
目前,露天煤矿无人驾驶车辆主要依靠5G专网和设备进行集成,一旦通信网络出现故障,则会严重影响露天煤矿无人驾驶车辆智能化运行。为及时发现露天煤矿无人驾驶车辆无线通信网络故障并予以解决,以FP-Growth算法为基础,配合萤火虫算法,对... 目前,露天煤矿无人驾驶车辆主要依靠5G专网和设备进行集成,一旦通信网络出现故障,则会严重影响露天煤矿无人驾驶车辆智能化运行。为及时发现露天煤矿无人驾驶车辆无线通信网络故障并予以解决,以FP-Growth算法为基础,配合萤火虫算法,对无线通信网络故障节点进行全自动定位。实验结果表明,与传统算法相比,该方法可实现露天煤矿无人驾驶车辆无线通信故障节点定位,从而更加快速地对车辆故障进行识别和预警。 展开更多
关键词 露天煤矿 无人驾驶车辆 fp-growth算法 萤火虫算法 无线通信故障
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基于FP-Growth算法的地面气象观测数据异常挖掘
4
作者 许烨 牛淑丽 狄增文 《气象水文海洋仪器》 2025年第1期33-36,共4页
为了提高对地面气象观测集合中异常数据的精准检测与识别能力,文章提出基于FP-Growth算法的地面气象观测数据异常挖掘方法。设定数据采集频率,根据观测需求确定数据采集的时间间隔,进行采样地面气象观测数据的整合;引进FP-Growth算法,基... 为了提高对地面气象观测集合中异常数据的精准检测与识别能力,文章提出基于FP-Growth算法的地面气象观测数据异常挖掘方法。设定数据采集频率,根据观测需求确定数据采集的时间间隔,进行采样地面气象观测数据的整合;引进FP-Growth算法,基于FP-Tree结构,筛选频繁项,进行观测数据特征的提取;对于数据集中的每个点,计算与其最近邻的距离,根据距离定义异常分数,实现异常数据挖掘与聚类。实验结果表明:设计方法挖掘的观测数据异常量与实际样本数据的数量一致,说明该方法在实际应用中,可以实现对地面气象观测数据异常的精准挖掘。 展开更多
关键词 fp-growth算法 挖掘方法 异常 观测数据 气象 地面
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基于改进FP-growth的多品类打包推荐算法
5
作者 李雄清 李永 +6 位作者 王骏飞 臧凌 刘德志 卞宇轩 柴阅林 李卓潇 刘云韬 《网络安全与数据治理》 2025年第3期47-53,共7页
多品类打包推荐是现代推荐系统中的重要任务,旨在通过组合不同类别的产品,向用户进行一站式推荐,以满足用户的多样化需求并提升用户体验。目前,该任务面临即时响应需求高、数据规模庞大、数据稀疏性高等挑战,现有打包算法难以应对。为... 多品类打包推荐是现代推荐系统中的重要任务,旨在通过组合不同类别的产品,向用户进行一站式推荐,以满足用户的多样化需求并提升用户体验。目前,该任务面临即时响应需求高、数据规模庞大、数据稀疏性高等挑战,现有打包算法难以应对。为解决上述问题,提出了一种基于改进FP-growth算法的多品类打包推荐算法,即在FP-growth算法的基础上,对产品属性间的关联关系进行挖掘,并根据属性关联规则匹配出符合度最高的打包产品,有效缓解了产品间的数据稀疏性问题。在基于航空旅游零售领域的数据集上,本方法相较于基准方法显著提高了打包质量和打包效率。 展开更多
关键词 多品类打包 推荐系统 关联规则挖掘 fp-growth算法 航空旅游零售
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基于FP-growth的老年行人交通事故损伤致因研究
6
作者 刘永涛 张慧臣 +3 位作者 袁诗泉 高隆鑫 王鹏 赵晨 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期176-182,共7页
为研究老年行人交通事故相关因素及其对损伤程度的影响,以中国交通事故深度调查数据库中2013—2023年710起机动车-老年行人事故为分析对象,利用FP-growth算法挖掘出4类影响因素28个类型变量共5594项关联规则。研究结果表明:行人年龄、... 为研究老年行人交通事故相关因素及其对损伤程度的影响,以中国交通事故深度调查数据库中2013—2023年710起机动车-老年行人事故为分析对象,利用FP-growth算法挖掘出4类影响因素28个类型变量共5594项关联规则。研究结果表明:行人年龄、碰撞速度、事故时间段及事故地点是影响老年行人事故死亡率的显著因素。特别是,行人年龄和碰撞速度对死亡率有显著影响,随着碰撞速度的增加,死亡率显著上升;60岁及以上老年行人年龄每增加1岁,其死亡率提升0.037倍。此外,事故发生在夜间、郊区或村庄的死亡率更高。研究结果可为提高老年行人交通安全,制定相关安全措施提供一定参考。 展开更多
关键词 fp-growth算法 逻辑回归模型 老年行人安全 交通事故数据分析
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基于改进FP-Growth算法和贝叶斯的营业线施工安全风险分析 被引量:4
7
作者 蔡近近 宋瑞 +2 位作者 何世伟 赵日鑫 姜俊平 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3370-3381,共12页
铁路营业线施工事故致因因素众多且存在关联关系,挖掘事故致因之间的关联关系和因果关系对事故的预防管控具有重要意义。通过文本挖掘对2010—2022年某路局营业线事故调查报告进行处理,提取出51个事故致因因素。基于事故因果连锁理论将... 铁路营业线施工事故致因因素众多且存在关联关系,挖掘事故致因之间的关联关系和因果关系对事故的预防管控具有重要意义。通过文本挖掘对2010—2022年某路局营业线事故调查报告进行处理,提取出51个事故致因因素。基于事故因果连锁理论将致因因素分为人因层、设备层、环境层、管理层4个层级进行分层分析,构建铁路营业线施工事故致因体系。基于压缩算法和差分编码对传统FP-Growth算法进行改进,以此对铁路营业线施工事故致因进行挖掘,找到满足提升度要求的高支持度关联规则和高置信度关联规则,发现关键致因关联和事故致因规律。基于贝叶斯网络理论、致因关联关系和专家经验建立营业线施工安全风险贝叶斯网络,结合复杂网络理论分析网络节点度、聚类系数与节点介数等特征,找到关键致因因素。在此基础上,运用因果推理和故障诊断推理进一步剖析营业线施工过程中的高风险致因,并从“人防、物防、技防”3方面提出预防管控措施。案例结果表明:施工人员操作不当、施工造成接触网故障、施工导致设施设备侵限、施工作业损害电缆设备、施工造成轨道电路故障和施工、检修、清扫设备耽误列车类事故之间的关联关系较为频繁,且为红光带事故的高概率致因,在施工作业过程中应多层次重点预防管控。研究成果为铁路营业线施工安全管理提供一种新的风险分析方法。 展开更多
关键词 铁路营业线施工事故 改进fp-growth算法 关联规则挖掘 贝叶斯网络推理 致因体系
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基于FP-Growth算法的新能源配电网CPS网络攻击检测方法 被引量:5
8
作者 李瑞 刘珊 闫磊 《电信科学》 北大核心 2024年第11期103-113,共11页
为有效分析识别有源配电网信息物理系统(cyberphysicalsystem,CPS)状态,提出基于FP-Growth算法的有源配电网信息物理系统网络攻击检测方法。首先分析考虑网络攻击的有源配电网控制模型及CPS网络攻击影响机理,通过实时仿真平台对有源配电... 为有效分析识别有源配电网信息物理系统(cyberphysicalsystem,CPS)状态,提出基于FP-Growth算法的有源配电网信息物理系统网络攻击检测方法。首先分析考虑网络攻击的有源配电网控制模型及CPS网络攻击影响机理,通过实时仿真平台对有源配电网CPS信息侧和物理侧进行监测来获取原始数据;然后通过额定电压、电流值制订数据离散化规则,并根据规则对原始数据进行离散量化处理来生成事件序列。在此基础上,采用FP-Growth算法挖掘历史数据异常信号的频繁项集和强关联关系,通过已有频繁序列特征对新的攻击类别和故障点进行识别,实现对有源配电网CPS网络攻击的检测。最后,仿真实验验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 有源配电网 信息物理系统 网络攻击 fp-growth算法 事件序列
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基于FP-Growth算法的直流输电系统阀基电子设备缺陷关联性分析 被引量:1
9
作者 肖耀辉 余俊松 +3 位作者 李为明 薛海平 王永平 戴剑丰 《电子器件》 CAS 2024年第4期1053-1059,共7页
换流阀控制设备作为直流输电系统的核心设备,对其阀基电子设备进行缺陷异常分析是保证直流输电系统稳定可靠运行的基础。提出一种基于FP-Growth算法的直流输电阀基电子设备缺陷关联性分析方法。首先基于阀基电子设备的基本结构与原理,... 换流阀控制设备作为直流输电系统的核心设备,对其阀基电子设备进行缺陷异常分析是保证直流输电系统稳定可靠运行的基础。提出一种基于FP-Growth算法的直流输电阀基电子设备缺陷关联性分析方法。首先基于阀基电子设备的基本结构与原理,采集阀基电子设备缺陷数据;接着对原始数据进行预处理,量化编码后导入FP-Growth算法,通过构建FP-Tree,计算其支持度和置信度,分析阀基电子设备的缺陷特征和影响因素以及各元件之间的关联关系。该方法能高效智能实现对直流输电系统核心设备缺陷的关联分析及故障溯源,为运维人员检修策略的制定提供了理论依据。最后以实际直流输电系统换流阀阀基电子设备缺陷数据仿真算例对所提方法的有效性进行了验证。 展开更多
关键词 直流输电系统 阀基电子设备 fp-growth算法 缺陷关联性分析
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髋关节骨折术后小腿肌间静脉丛血栓FP-Growth预测模型创建和验证 被引量:2
10
作者 蒋雨宸 曹海涛 +4 位作者 李劼 韩晓庆 汪彦辉 张盼盼 赵文国 《中国医药导报》 CAS 2024年第31期37-41,共5页
目的创建髋关节骨折术后小腿肌间静脉丛血栓(MCVT)FP-Growth预测模型,评价模型的预测效能。方法回顾性分析华北理工大学附属医院2014年1月至2024年1月800例髋关节骨折术后患者的临床资料。采用抽签法按照7∶3的比例将患者分为建模组(560... 目的创建髋关节骨折术后小腿肌间静脉丛血栓(MCVT)FP-Growth预测模型,评价模型的预测效能。方法回顾性分析华北理工大学附属医院2014年1月至2024年1月800例髋关节骨折术后患者的临床资料。采用抽签法按照7∶3的比例将患者分为建模组(560例)和验证组(240例)。采用FP-Growth算法扫描建模组临床资料集合,基于有效强关联规则创建髋关节骨折术后MCVT预测模型。校准曲线和临床决策曲线分析进行FP-Growth预测模型内部验证;受试者操作特征曲线进行FP-Growth预测模型外部验证。结果FP-Growth算法获得频繁项集合总数为7527项,确定有效强关联规则8项。具备单独前项临床资料的患者MCVT发生率为51%~58%;具备二、三前项临床资料的患者MCVT发生率为69%~72%;具备四项临床资料的患者MCVT发生率为76%。建模组预测MCVT的C-index为0.852,预测值同实际值一致性较为理想,模型能够提供临床净收益。建模组预测MCVT的曲线下面积(AUC)为0.873,验证组预测MCVT的AUC为0.864,建模组与验证组预测MCVT的AUC比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论模型对髋关节骨折术后MCVT的预测效能较为理想,其预测方法和结果能够为MCVT的防治提供一定的参考。 展开更多
关键词 髋关节骨折 小腿肌间静脉丛血栓 fp-growth算法 预测
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基于FP-growth算法的高维混合属性数据挖掘方法 被引量:5
11
作者 梁树杰 《计算技术与自动化》 2024年第2期88-92,共5页
常规高维混合属性数据挖掘方法多采用云平台技术,无法完整保留数据的结构相似性,使得数据挖掘效率较低。为此,提出了基于FP-growth算法的高维混合属性数据挖掘方法。为了改善数据质量,根据高维混合属性数据在数据库中的存储结构,采用了... 常规高维混合属性数据挖掘方法多采用云平台技术,无法完整保留数据的结构相似性,使得数据挖掘效率较低。为此,提出了基于FP-growth算法的高维混合属性数据挖掘方法。为了改善数据质量,根据高维混合属性数据在数据库中的存储结构,采用了一种固定算法实现数据去噪,并依据数据类型计算分类型和数值型相似度,结合FP-growth算法对频繁项样本分支进行筛选生成项表头,保证数据结构相似性的完整性,通过搜索项表头输出有效关联规则,实现数据挖掘过程。实验结果表明,所提方法具有较高的挖掘效率。 展开更多
关键词 数据挖掘 fp-growth算法 固定算法 高维混合属性
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Research and Application on Web Information Retrieval Based on Improved FP-Growth Algorithm 被引量:3
12
作者 JIAO Minghai YAN Ping JIANG Huiyan 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS 2006年第5期1065-1068,共4页
A kind of single linked lists named aggregative chain is introduced to the algorithm, thus improving the architecture of FP tree. The new FP tree is a one-way tree and only the pointers that point its parent at each n... A kind of single linked lists named aggregative chain is introduced to the algorithm, thus improving the architecture of FP tree. The new FP tree is a one-way tree and only the pointers that point its parent at each node are kept. Route information of different nodes in a same item are compressed into aggregative chains so that the frequent patterns will be produced in aggregative chains without generating node links and conditional pattern bases. An example of Web key words retrieval is given to analyze and verify the frequent pattern algorithm in this paper. 展开更多
关键词 data mining CHAINS fp-growth algorithm frequent pattern aggregative information retrieval
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基于FP-Growth算法的运毒嫌疑车辆智能推荐研究
13
作者 陈柏翰 罗安飞 《贵州警察学院学报》 2024年第3期84-91,共8页
毒品运输是毒品犯罪的重要环节,虽然毒品运输的手段越来越多样化,但公路运输仍然是主要的运输方式之一,而运毒人员有着各自经典的运毒模式。文中对运毒模式进行特征挖掘,发现存在前后车伴随的规律,根据实际业务中前后车行为以半小时为... 毒品运输是毒品犯罪的重要环节,虽然毒品运输的手段越来越多样化,但公路运输仍然是主要的运输方式之一,而运毒人员有着各自经典的运毒模式。文中对运毒模式进行特征挖掘,发现存在前后车伴随的规律,根据实际业务中前后车行为以半小时为时间间隔导向,建模时选择PostgreSQL数据库。在数据库中建立过往车辆前半小时中间表、后半小时中间表、中间跨度表,运用人工智能数据挖掘技术实现从大量的通行车辆中抽取车辆伴随信息,采用FP-Growth算法挖掘频繁项集,查找高频出现车牌号,通过设定阈值并找到对应的关联规则,经过缉毒民警提供的黑名单进行过滤并排序,最后进行车辆嫌疑度的推荐,为民警拦截嫌疑车辆提供支持,能够在一定程度上提高对嫌疑车辆排查的针对性、准确性和有效性。 展开更多
关键词 毒品运输 运毒模式 特征挖掘 fp-growth算法 关联规则
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基于布尔矩阵和MapReduce的FP-Growth算法 被引量:23
14
作者 陈兴蜀 张帅 +1 位作者 童浩 崔晓靖 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期135-141,共7页
关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要组成部分.为提高关联规则的挖掘效率,提出了一种基于布尔矩阵和MapReduce的FP-Growth算法(BPFP),分析了算法的时间和空间复杂度.该算法使用Hadoop框架和布尔矩阵以减少对事务数据的扫描次数,利用两次Ma... 关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要组成部分.为提高关联规则的挖掘效率,提出了一种基于布尔矩阵和MapReduce的FP-Growth算法(BPFP),分析了算法的时间和空间复杂度.该算法使用Hadoop框架和布尔矩阵以减少对事务数据的扫描次数,利用两次MapReduce来实现频繁项集的挖掘.在多个数据集上的实验结果表明,与原FP-Growth算法相比,BPFP算法具有更高的执行效率、更好的加速比. 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 布尔矩阵 MAPREDUCE fp-growth算法
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基于负载均衡和冗余剪枝的并行FP-Growth算法 被引量:8
15
作者 刘祥哲 刘培玉 +2 位作者 任敏 伊静 高钊 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2016年第1期223-230,共8页
针对现有的并行FP-Growth算法在数据并行分组时存在数据冗余和负载不均的问题,提出了基于负载估算和冗余剪枝的优化算法。首先,在采用高频策略分组时,引入节点任务估算方法,把每个分组中最大模式树的最长路径和支持度作为该分组的估计值... 针对现有的并行FP-Growth算法在数据并行分组时存在数据冗余和负载不均的问题,提出了基于负载估算和冗余剪枝的优化算法。首先,在采用高频策略分组时,引入节点任务估算方法,把每个分组中最大模式树的最长路径和支持度作为该分组的估计值,将估计值远大于其他节点的分组进行分割,平均到其他分组中,并且对不同分组中重复的列表元素进行截断,去除冗余数据。实验表明,本文提出的算法能够有效防止并行化的数据倾斜,减少数据冗余,在时间和空间复杂度上要低于以前的并行化FP-Growth算法。 展开更多
关键词 关联规则 MAPREDUCE 冗余剪枝 fp-growth算法
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基于FP-growth算法的高校群体性突发事件关联规则分析 被引量:14
16
作者 姬浩 苏兵 吕美 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期144-151,共8页
为有效预防高校群体性突发事件,借助数据挖掘关联规则挖掘理论,在分析高校突发事件关键诱发因素基础上,构建基于FP-growth算法的高校群体性突发事件关联规则挖掘模型。并将模型应用于事务数据库数据的分析中,研究关键诱发因素间关联关系... 为有效预防高校群体性突发事件,借助数据挖掘关联规则挖掘理论,在分析高校突发事件关键诱发因素基础上,构建基于FP-growth算法的高校群体性突发事件关联规则挖掘模型。并将模型应用于事务数据库数据的分析中,研究关键诱发因素间关联关系,实现强关联规则输出。研究结果表明,多数高校群体性突发事件的发生与日期没有必然联系;内部管理因素、内外部突发事件、内部突发事件、政治因素是诱发高校群体性突发事件的主要因素,且外部因素导致的群体性突发事件影响力远远超过内部因素的影响力;当突发事件发生后,应急处置的有效性是决定突发事件影响力的重要因素。 展开更多
关键词 高校安全 群体性突发事件 数据挖掘 fp-growth算法 关联规则
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基于Spark框架的FP-Growth大数据频繁项集挖掘算法 被引量:13
17
作者 邵梁 何星舟 尚俊娜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第10期2932-2935,共4页
针对大数据中的频繁项集挖掘问题,提出一种基于Spark框架的FP-Growth频繁项集并行挖掘算法。首先,根据垂直布局思想将数据按照事务标志符垂直排列,以此解决扫描整个数据集的缺陷;然后,通过FPGrowth算法构建频繁模式树,并生成频繁1-项集... 针对大数据中的频繁项集挖掘问题,提出一种基于Spark框架的FP-Growth频繁项集并行挖掘算法。首先,根据垂直布局思想将数据按照事务标志符垂直排列,以此解决扫描整个数据集的缺陷;然后,通过FPGrowth算法构建频繁模式树,并生成频繁1-项集;接着,通过扫描垂直数据集来计算项集的支持度,从而识别出非频繁项,并将其从数据集中删除以降低数据尺寸;最后,通过迭代过程来生成频繁k-项集。在标准数据集上的实验结果表明,该算法能够有效挖掘出频繁项集,在执行时间方面具有很大的优越性。 展开更多
关键词 大数据 频繁项集挖掘 Spark框架 fp-growth算法 垂直布局
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基于FP-Growth的中医药数据关联分析平台的设计和应用 被引量:44
18
作者 杨涛 陆明 朱垚 《时珍国医国药》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期3050-3052,共3页
目的设计中医药数据关联分析平台,对名老中医诊治高血压病的医案进行分析,探索"病机-中药"之间的相关性。方法分析FP-Growth算法原理,设计基于FP-Growth的中医药关联分析软件XMiner,并对430诊次高血压医案进行分析。结果 XMi... 目的设计中医药数据关联分析平台,对名老中医诊治高血压病的医案进行分析,探索"病机-中药"之间的相关性。方法分析FP-Growth算法原理,设计基于FP-Growth的中医药关联分析软件XMiner,并对430诊次高血压医案进行分析。结果 XMiner能够完成中医医药数据清洗、格式转换、关联分析、依赖关系网络绘制等功能,从高血压医案中成功提取18条"病机-药物"规则,能够辅助解释名老中医用药规律。结论 XMiner能够较好地完成规则提取和展示,对中医药数据挖掘和知识发现具有一定的意义。在今后的研究中,要将多种方法融入平台中,建立多方法协同工作的中医药挖掘范式,为大数据时代的中医药传承与发展服务。 展开更多
关键词 中医药 关联分析 fp-growth算法
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基于改进FP-Growth算法的CRHX型动车组牵引系统关联失效模型研究 被引量:5
19
作者 王艳辉 王淑君 +1 位作者 李曼 林帅 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期72-80,共9页
基于CRHX型动车组牵引系统运营过程中的故障数据,分析故障数据的特征,研究设备之间的关联失效关系。依托课题组前期对故障信息特征词提取的研究,本文结合故障信息特征词的特点优化经典的关联规则挖掘算法,提出改进的FP-Growth算法,并进... 基于CRHX型动车组牵引系统运营过程中的故障数据,分析故障数据的特征,研究设备之间的关联失效关系。依托课题组前期对故障信息特征词提取的研究,本文结合故障信息特征词的特点优化经典的关联规则挖掘算法,提出改进的FP-Growth算法,并进行算法性能测试,结果表明该算法准确高效;基于改进的FPGrowth算法分析设备的故障信息特征词,挖掘设备关联失效规则,建立设备的关联失效模型。最后,以CRHX型动车组牵引系统为例进行研究,验证了改进FP-Growth算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 故障信息 改进fp-growth算法 关联规则 关联失效模型
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基于FP-Growth算法和GRNN的电力知识文本挖掘 被引量:10
20
作者 白勇 张占龙 熊隽迪 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第8期86-90,共5页
为了提高电力知识文本挖掘的性能,采用FP-Growth算法对影响电力需求的强关联因素进行挖掘,运用广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)算法实现电力需求预测。首先,对待挖掘的电力文本进行指标提取并编码,生成电力... 为了提高电力知识文本挖掘的性能,采用FP-Growth算法对影响电力需求的强关联因素进行挖掘,运用广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)算法实现电力需求预测。首先,对待挖掘的电力文本进行指标提取并编码,生成电力文本初始FP-Tree;接着采用FP-Growth算法遍历所有FP-Tree,生成频繁集,过滤掉小于最小支持度的项,留下频数较高的频繁项;然后根据更新后的FP-Tree统计关联项,选择与总用电量增长率关联强的变量生成训练样本;最后采用GRNN算法对电力需求文本进行训练,输入电力需求预测样本,设置平滑因子,通过模式层的输出和加权求和来获得电力需求预测结果。实验结果证明,通过合理设置最小支持度和GRNN的平滑因子,能够获得较好的电力文本挖掘性能,与常用挖掘算法相比,所提算法能够获得更高的电力需求预测准确率。 展开更多
关键词 电力文本挖掘 fp-growth算法 广义回归神经网络 平滑因子 频繁集
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