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强降雨导致的建设工程安全事故人因分析 HC-GC模型 被引量：2
1
作者 陈伟 田仪帅 +2 位作者 曾卫华 郭道远 赵卓雅 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期15-23,共9页
为降低强降雨导致建设工程安全事故发生率,有效解决该类安全事故人因分析复杂问题,提出新的安全事故人因分析模型方法。基于人为因素分析与分类系统(HFACS),建立包括6层24个因素的建设工程强降雨事故(CPHRA)框架模型(HC);联用遗传算法(... 为降低强降雨导致建设工程安全事故发生率,有效解决该类安全事故人因分析复杂问题,提出新的安全事故人因分析模型方法。基于人为因素分析与分类系统(HFACS),建立包括6层24个因素的建设工程强降雨事故(CPHRA)框架模型(HC);联用遗传算法(GA)优化连续关联规则挖掘算法(CARMA)(GC)分析人为致因关联,绘制事故人为致因链;选取150起强降雨导致建设工程事故典型案例进行模型验证与应用分析。结果表明:优化后的人因分析HC-GC模型具有更优的性能与效率;在事故人因链中,政府安全主管部门监督不足与企业安全文化缺失是深层次因素,现场违规监管与现场安全管理漏洞是主要连接因素,技能水平低与失误违章会进一步强化事故负反馈,事故上报与响应不及时是强降雨导致建设工程事故扩大蔓延最直接原因。 展开更多
关键词 强降雨 建设工程安全事故 建设工程强降雨事故(CPHRA)下人为因素分析与分类系统(HFACS)(HC) 遗传算法(ga)优化的连续关联规则挖掘算法(carma)(gc) 人为致因
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协同进化算法在关联规则挖掘中的应用
2
作者 楼巍 刘捷 严利民 《计算机技术与发展》 2012年第11期13-17,共5页
文中采用了一种协同进化算法,分别利用改进的遗传算法和粒子群算法对两个种群同时进行迭代,并在种群之间引入一种信息交互机制,使两个种群协同进化。文中最后通过实验对该协同进化算法、传统的遗传算法以及粒子群算法应用于关联规则挖... 文中采用了一种协同进化算法,分别利用改进的遗传算法和粒子群算法对两个种群同时进行迭代,并在种群之间引入一种信息交互机制,使两个种群协同进化。文中最后通过实验对该协同进化算法、传统的遗传算法以及粒子群算法应用于关联规则挖掘时的性能进行比较,证明了该协同进化算法在可接受的时间复杂度前提下,不仅继承了传统遗传算法挖掘关联规则时无须产生规模庞大的候选项集和有效减少扫描数据库次数的优点,更弥补了其容易早熟收敛的缺陷,从而能高效地搜索出数据库中高质量的关联规则,这点在其应用于高维数据集时尤为显著。 展开更多
关键词 关联规则挖掘 协同进化 遗传算法 粒子群算法
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协同进化算法在关联规则挖掘中的研究
3
作者 潘唯 汤亚玲 《电脑知识与技术（过刊）》 2014年第1X期295-297,326,共4页
文中结合遗传算法和粒子群优化算法各自的优势,采用协同进化的思想,同时应用两种算法来遍历两个种群,并引入它们的信息交互机制。最后,实验和应用证明,在可接受的时间复杂度的前提下,协同进化算法不但能继承传统遗传算法的优越性,有效... 文中结合遗传算法和粒子群优化算法各自的优势,采用协同进化的思想,同时应用两种算法来遍历两个种群,并引入它们的信息交互机制。最后,实验和应用证明,在可接受的时间复杂度的前提下,协同进化算法不但能继承传统遗传算法的优越性,有效地减少扫描数据库的次数,和产生小规模的候选项目集;而且通过比较协同进化算法,传统的遗传算法和粒子群优化算法的属性,在关联规则挖掘中使用该算法,能避免早熟的现象。采取协同进化算法时可以发现高品质的关联规则,尤其是在高维数据库中。 展开更多
关键词 关联规则挖掘 协同进化算法 遗传算法 粒子群优化算法 概率调整
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