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基于FP-Growth数据挖掘的直流串联故障电弧特征提取及检测方法 被引量:1
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作者 杨晓华 费正源 +3 位作者 代盛国 刘家欣 陈思磊 李兴文 《广东电力》 北大核心 2025年第3期104-112,共9页
为解决传统时频分析方法难以有效提取多种电极材料下的故障电弧特征,导致故障电弧检测装置拒动而引发火灾的问题,提出了基于频繁模式增长(FP-Growth)数据挖掘的直流故障电弧检测算法,实现多种电极材料下的特征有效提取。基于改进粒子群... 为解决传统时频分析方法难以有效提取多种电极材料下的故障电弧特征,导致故障电弧检测装置拒动而引发火灾的问题,提出了基于频繁模式增长(FP-Growth)数据挖掘的直流故障电弧检测算法,实现多种电极材料下的特征有效提取。基于改进粒子群算法对检测算法的准确率、检测时间和内存大小进行协同优化,实现在硬件资源受限条件下故障电弧检测算法最优参数的选取。经过测试验证表明该方法能够快速、有效地检测不同电极材料下的直流串联故障电弧,为基于材料差异的故障电弧特征提取及检测方法的硬件实现提供参考。 展开更多
关键词 故障电弧 频繁模式增长 协同优化 改进粒子群 硬件实现 机器学习
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基于改进FP-growth算法的食品风险因素关联分析方法
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作者 于家斌 马欣玥 +5 位作者 赵峙尧 王小艺 张新 崔晓玉 白玉廷 陈帅祥 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第23期250-258,共9页
为解决传统食品安全监督抽检“随机抽”模式存在的抽检决策主观性强、靶向性不高的问题,本研究提出一种基于改进Frequent Pattern-growth(FP-growth)算法的食品风险因素关联分析方法。首先,采用熵权法分别对食品种类的风险指标进行权重... 为解决传统食品安全监督抽检“随机抽”模式存在的抽检决策主观性强、靶向性不高的问题,本研究提出一种基于改进Frequent Pattern-growth(FP-growth)算法的食品风险因素关联分析方法。首先,采用熵权法分别对食品种类的风险指标进行权重分配,以计算出不同食品种类的风险指数。其次,以风险指数为特征,基于小批量K均值算法(MiniBatchKmeans)进行风险聚类,得到食品的风险等级。最后,采用带约束的改进FP-growth算法进行食品风险因素关联规则挖掘,挖掘食品风险等级与食品种类、时间、地域属性信息之间的关联关系,并对挖掘出的结果进行关联分析,从而为精准靶向引导抽检决策提供指导。本研究依托2019年中国某些地区的食品抽检数据进行分析,对其进行指标赋权,计算风险指数;后经过风险聚类为低风险、中风险和高风险;最后,将数据导入改进FPgrowth算法,得到食品风险因素关联规则。通过对比实验得到结果:对于17214条抽检数据,本研究提出的改进FP-growth算法相较于Apriori算法运行时间短;相较于传统FP-growth算法,删除了无效规则,提高了对食品风险因素关联规则的分析效率,从而为食品监管部门抽检工作提供了准确、高效的决策依据。 展开更多
关键词 食品安全监督抽检 关联分析 熵权法 MinibatchKmeans聚类 frequent pattern-growth算法
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基于Spark的并行FP-Growth算法优化及实现 被引量:10
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作者 顾军华 武君艳 +2 位作者 许馨匀 谢志坚 张素琪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第11期3069-3074,共6页
为了进一步提高在Spark平台上的频繁模式增长(FP-Growth)算法执行效率,提出一种新的基于Spark的并行FP-Growth算法——BFPG。首先,从频繁模式树(FP-Tree)规模大小和分区计算量对F-List分组策略进行改进,保证每个分区负载总和近似相等;然... 为了进一步提高在Spark平台上的频繁模式增长(FP-Growth)算法执行效率,提出一种新的基于Spark的并行FP-Growth算法——BFPG。首先,从频繁模式树(FP-Tree)规模大小和分区计算量对F-List分组策略进行改进,保证每个分区负载总和近似相等;然后,通过创建列表P-List对数据集划分策略进行优化,减少遍历次数,降低时间复杂度。实验结果表明,BFPG算法提高了并行FP-Growth算法挖掘效率,且算法具有良好的扩展性。 展开更多
关键词 大数据平台 关联规则 频繁项集 频繁模式增长算法 SPARK
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基于哈希和合并技术的FP-Growth新算法 被引量:4
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作者 何晴 陆黎明 《上海师范大学学报(自然科学版)》 2018年第4期469-473,共5页
对频繁模式增长(FP-Growth)算法进行了改进,用哈希头表代替头表.通过合并频繁模式树(FP-Tree)中支持数相同的结点,压缩了树的规模,有效地节省了空间.实验结果表明,改进后的算法在查找效率上有了大幅度的提高,可以更好地适用于大规模数... 对频繁模式增长(FP-Growth)算法进行了改进,用哈希头表代替头表.通过合并频繁模式树(FP-Tree)中支持数相同的结点,压缩了树的规模,有效地节省了空间.实验结果表明,改进后的算法在查找效率上有了大幅度的提高,可以更好地适用于大规模数据集的关联规则挖掘. 展开更多
关键词 频繁模式增长(fp-growth) 关联规则 频繁项集 哈希头表 合并结点
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基于快速模式增长的FP-growth改进算法 被引量:1
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作者 党敏侠 孟德鑫 《指挥信息系统与技术》 2012年第4期73-76,共4页
FP-growth算法是当前一种高效的频繁模式挖掘算法,分析了FP-growth算法的性能消耗,引入了条件频度基的数据结构用于存储构建条件FP-tree的所有频度信息,提出了自顶向下与自底向上结合的模式增长方法,该方法避免了原算法在遍历FP-tree时... FP-growth算法是当前一种高效的频繁模式挖掘算法,分析了FP-growth算法的性能消耗,引入了条件频度基的数据结构用于存储构建条件FP-tree的所有频度信息,提出了自顶向下与自底向上结合的模式增长方法,该方法避免了原算法在遍历FP-tree时的性能浪费。试验表明,运用了快速模式增长的改进算法的效率比原算法显著提高。 展开更多
关键词 频繁模式挖掘 fp-growth算法 条件频度基 模式增长
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Research and Application on Web Information Retrieval Based on Improved FP-Growth Algorithm 被引量:3
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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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大数据环境下快速数据挖掘算法的应用分析
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作者 王文婷 《通信电源技术》 2025年第4期195-198,共4页
在大数据环境下,快速数据挖掘算法是从海量数据中提取有价值信息的关键技术。文章分析了几种主流快速数据挖掘算法的设计及其优化应用,重点探讨了频繁模式增长(Frequent Pattern-Growth,FP-Growth)、随机森林与K-Means++等算法的改进及... 在大数据环境下,快速数据挖掘算法是从海量数据中提取有价值信息的关键技术。文章分析了几种主流快速数据挖掘算法的设计及其优化应用,重点探讨了频繁模式增长(Frequent Pattern-Growth,FP-Growth)、随机森林与K-Means++等算法的改进及其在商业、医疗、金融以及工业等领域中的实际应用。通过快速数据挖掘算法的应用,不仅能够快速适应多样化的大数据场景,有效提升数据分析的速度和准确性,还成功推动了商业、医疗、金融及工业领域等行业市场、管理和生产的变革,以及各行各业的智能化转型。研究表明,快速数据挖掘算法具有广泛的实用价值和深远的创新意义,为大规模数据分析与处理提供了有效的解决方案。 展开更多
关键词 大数据 快速数据挖掘 频繁模式增长(fp-growth) 随机森林 K-Means++
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基于频繁模式树的一种关联规则挖掘算法及其在铁路隧道安全管理中的应用 被引量:9
8
作者 徐维祥 苏晓军 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 2007年第3期25-32,共8页
关联规则的FP-growth算法是数据挖掘中性能较好的一种算法,笔者在分析该算法的基础上进行改造探讨,并提出了一种基于FP-tree的高性能关联规则挖掘算法FP-growthN,该新算法特别适合对那些数据量很大但数据项很稀疏的数据进行挖掘。将新... 关联规则的FP-growth算法是数据挖掘中性能较好的一种算法,笔者在分析该算法的基础上进行改造探讨,并提出了一种基于FP-tree的高性能关联规则挖掘算法FP-growthN,该新算法特别适合对那些数据量很大但数据项很稀疏的数据进行挖掘。将新算法用于挖掘铁路隧道各病害的关联中,通过对成都铁路局管辖的2005年的2787条隧道病害数据的343条重点隧道有效病害数据的关联分析,得出了各隧道病害之间隐藏着的关系。新法的提出及其应用结果对铁路部门制定检测标准和防治隧道病害有一定的指导作用。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 频繁项集 频繁模式树 频繁模式增长 隧道病害
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用垂直数据格式构建FP增长树的算法 被引量:4
9
作者 李洪波 周莉 张吉赞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第8期161-164,共4页
目前FP增长树的建立采用的是事务-项目集数据格式,即水平数据格式,扫描数据库需要2次。采用垂直数据格式,即项目-事务集数据格式,按照最小事务项目表优先的原则投影事务-项目以建立FP增长树,扫描数据库仅需1次。设计了独特的垂直项目头... 目前FP增长树的建立采用的是事务-项目集数据格式,即水平数据格式,扫描数据库需要2次。采用垂直数据格式,即项目-事务集数据格式,按照最小事务项目表优先的原则投影事务-项目以建立FP增长树,扫描数据库仅需1次。设计了独特的垂直项目头表独特的存储结构,便于垂直数据的存储、事务的投影、FP树的建立和垂直数据的增量更新。 展开更多
关键词 水平数据格式 垂直数据格式 最小事务项目表 垂直项目头表 FP增长树
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基于关联规则的船员不安全行为发展路径分析 被引量:3
10
作者 胡甚平 谢莹 +2 位作者 张欣欣 江帅 席永涛 《上海海事大学学报》 北大核心 2022年第3期62-68,共7页
为研究船员不安全行为间的不确定性关联特征,运用关联规则对船员的不安全行为进行支持度和关联度评估。考虑到船员不安全行为表现的复杂性和不确定性,对船舶航行事故中船员的不安全行为进行辨识,并提出船员不安全行为的基本组成和关联... 为研究船员不安全行为间的不确定性关联特征,运用关联规则对船员的不安全行为进行支持度和关联度评估。考虑到船员不安全行为表现的复杂性和不确定性,对船舶航行事故中船员的不安全行为进行辨识,并提出船员不安全行为的基本组成和关联因素。引入频繁模式增长(frequent pattern growth,FP-growth)算法,分析船员的不安全行为关联规则。结合某港口水域安全事故数据,通过置信度和支持度分析,揭示船员不安全行为致因事故路径。应用结果表明,船员不安全行为导致事故发生的主要路径为:瞭望疏忽→安全航速失误→危险判断过失→避让行动过失→应急操作不当。自然环境和交通密度对船员不安全行为的产生具有较强的关联性。 展开更多
关键词 水路运输 船员不安全行为 关联规则 不确定性 频繁模式增长(fp-growth)算法
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改进加权方法的告警关联分析算法 被引量:4
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作者 朱圳 张引发 +1 位作者 刘立芳 齐小刚 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2023年第1期57-66,共10页
以往告警关联分析算法中将告警重要性视为相同,为区分不同告警的重要性差异,以及告警中包含信息量的差异性,提出一种改进加权方法的告警关联分析算法。首先将告警信息中有关告警重要性的属性量化,并使用极端梯度提升(XGBoost:eXtreme Gr... 以往告警关联分析算法中将告警重要性视为相同,为区分不同告警的重要性差异,以及告警中包含信息量的差异性,提出一种改进加权方法的告警关联分析算法。首先将告警信息中有关告警重要性的属性量化,并使用极端梯度提升(XGBoost:eXtreme Gradient Boosting)集成学习模型训练,得到告警属性的权重值,并对告警数据赋予权重;然后,将网络拓扑数据加入滑动窗口中,改进传统滑动窗口划分事务存在的问题,改进后的滑动窗口划分的事务集更加真实可靠;最终将加权后的告警事务集使用加权FP-Growth(Frequent Pattern Growth)算法挖掘频繁告警和关联规则。通过实验验证了该改进加权方法的告警关联分析算法在挖掘频繁告警、重要关联规则和时间上都有很好的性能。 展开更多
关键词 告警相关性分析 通信网络 XGBoost算法 加权告警分析 fp-growth算法
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频繁模式树增长算法在急诊设备压力性损伤评估与管理应对中的价值研究 被引量:9
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作者 刘红 许艳 +1 位作者 梁妮妮 刘瑞凤 《中国医学装备》 2022年第7期137-141,共5页
目的:基于频繁模式树增长(FP-Growth)算法构建风险评估模型,探讨其在急诊医疗器械相关压力性损伤(MDRPI)评估和管理应对中的应用价值。方法:选取医院接治的489例急诊患者,根据MDRPI评估与管理模式不同将其分为对照组(237例)和观察组(252... 目的:基于频繁模式树增长(FP-Growth)算法构建风险评估模型,探讨其在急诊医疗器械相关压力性损伤(MDRPI)评估和管理应对中的应用价值。方法:选取医院接治的489例急诊患者,根据MDRPI评估与管理模式不同将其分为对照组(237例)和观察组(252例),在患者救治使用的急救设备中对照组采用传统预防模式管理,观察组采用风险评估模式管理,基于FP-Growth算法挖掘临床MDRPI高频诱发因素,从风险评估、设备选用、皮肤监测和健康宣教4个方面进行风险预防和护理管理,对比两组MDRPI发生率、MDRPI临床分期和急诊设备质量的差异性。结果:观察组外伤、心脑血管病、急腹症、妇产、中毒及其他类型急诊患者MDRPI发生率低于对照组,差异有统计学意义(x^(2)=4.200,x^(2)=5.117,x^(2)=6.935,x^(2)=4.636,x^(2)=5.979,x^(2)=5.107;P<0.05);观察组MDRPI患者中1期、2期、3期和4期压力性损伤发生率好于对照组,差异有统计学意义(x^(2)=35.388,x^(2)=4.219,x^(2)=4.450,x^(2)=4.149;P<0.05);观察组相关的急诊科医生、护士和医学工程处工程师及患者对急诊设备临床服务满意度高于对照组,差异有统计学意义(F=7.549,F=24.484,F=8.624,F=6.799;P<0.05)。结论:基于FP-Growth算法的风险评估模型,能够有效检测急诊科MDRPI的高频诱发因素,控制MDRPI发生率和临床分期,提高急诊设备临床服务质量。 展开更多
关键词 急诊设备 压力性损伤 频繁模式树增长(fp-growth)算法 风险评估 医疗器械相关压力性损伤(MDRPI)
暂未订购
改进的频繁模式挖掘算法 被引量:2
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作者 魏坤 王芳 黄树成 《计算机与数字工程》 2021年第11期2175-2179,共5页
FP-growth算法是关联规则挖掘中一种经典的算法,它不需要产生候选集,只需要扫描事务数据库两次来构建项目头表和FP-Tree。但该算法项节点查询比较耗时,而且要递归生成条件FP-tree,所以内存开销大。针对上述问题,文中提出了一种基于FP-gr... FP-growth算法是关联规则挖掘中一种经典的算法,它不需要产生候选集,只需要扫描事务数据库两次来构建项目头表和FP-Tree。但该算法项节点查询比较耗时,而且要递归生成条件FP-tree,所以内存开销大。针对上述问题,文中提出了一种基于FP-growth的新的频繁模式挖掘算法MGFP-growth。其思想是:首先算法弃用项目头表,使用二维矩阵存储事务的信息,按照矩阵列进行分组,并建立parenttrace关系;最后利用存储在数组中的gourp信息可以快速的构建频繁模式树,从而进行频繁项集的挖掘。实验表明,该算法只对事务数据库扫描一次,同时利用分组将项存储,节省了内存空间,有效解决了传统算法的固有缺陷,提高了算法效率。 展开更多
关键词 fp-growth 关联规则 频繁模式 MGfp-growth
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