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改进的关联规则挖掘算法——MIFP-Apriori算法 预览
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作者 曾子贤 巩青歌 张俊 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第16期216-220,共5页
Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,具有原理简洁、易编程实现等优点,得到广泛应用。针对该算法扫描数据库次数过多,产生大量冗余候选集的缺陷,在现有Apriori算法改进优化思想的基础上,结合矩阵、改进频繁模式树和计算候选集频数优... Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,具有原理简洁、易编程实现等优点,得到广泛应用。针对该算法扫描数据库次数过多,产生大量冗余候选集的缺陷,在现有Apriori算法改进优化思想的基础上,结合矩阵、改进频繁模式树和计算候选集频数优化策略提出了一种改进的关联规则挖掘算法——MIFP-Apriori算法。实验表明,该算法能够将扫描数据库次数降低到一次,有效解决产生大量冗余候选集的缺陷,提高算法效率。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则挖掘 APRIORI算法 频繁模式树(FP-Tree) 改进的频繁模式树 MIFP-Apriori算法
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基于数据挖掘的电力设备运维与决策分析方法 预览
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作者 蔡泽祥 马国龙 +1 位作者 孙宇嫣 黄昱翰 《华南理工大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期57-64,71共9页
电力设备的运维管理主要包括设备的故障分析、主动预警和差异化运维.在面对电网运行过程中多时间尺度、多时空维度的海量数据背景下,文中将数据挖掘技术应用到电力设备的运行管理上.文中利用K-means聚类算法挖掘历史运行数据信息,进行... 电力设备的运维管理主要包括设备的故障分析、主动预警和差异化运维.在面对电网运行过程中多时间尺度、多时空维度的海量数据背景下,文中将数据挖掘技术应用到电力设备的运行管理上.文中利用K-means聚类算法挖掘历史运行数据信息,进行单维状态量故障特征提取;利用Apriori算法挖掘不同故障模式下关联规则,建立关键性能矩阵,借助高维随机矩阵理论分析设备故障的时空特性;利用D-S证据理论对单维与多维诊断结果进行信息合成,获得设备故障的诊断判据.同时,综合考虑系统运行状态和电力用户差异性,建立设备健康度指数以及重要度指数,显著降低设备运维决策风险.仿真案例证明了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 电力设备 数据挖掘 关联规则挖掘 运维管理 决策分析
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关联规则挖掘在作战实验数据分析中的应用 预览
3
作者 曹冠平 王跃利 张立韬 《指挥控制与仿真》 2019年第2期70-74,共5页
随着作战实验的发展,作战实验数据呈现出规模海量化、类型多样化、处理快速化等特征,传统实验数据分析方法存在存储和运算能力不足等问题。对海量实验数据关联规则挖掘进行了研究,设计了挖掘框架,明确了挖掘流程,并对现有关联规则挖掘... 随着作战实验的发展,作战实验数据呈现出规模海量化、类型多样化、处理快速化等特征,传统实验数据分析方法存在存储和运算能力不足等问题。对海量实验数据关联规则挖掘进行了研究,设计了挖掘框架,明确了挖掘流程,并对现有关联规则挖掘算法进行了改进。最后,通过案例验证了框架和流程的有效性,仿真结果表明,改进后算法的挖掘效率得到有效提升。 展开更多
关键词 作战实验数据 数据分析 关联规则 挖掘 算法
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改进Apriori算法在荒漠草原的应用 预览
4
作者 杜永兴 高迪 +1 位作者 李宝山 秦岭 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期2082-2086,2093共6页
为高效分析荒漠草原信息数据并及时给予牧民科学化养殖方案,提出基于荒漠草原数据多样性关联规则改进的Apriori算法。在经典Apriori算法的基础上,增加判断数据集,减少候选项集的产生,减少大量的时间消耗,提高改进的Apriori算法的效率。... 为高效分析荒漠草原信息数据并及时给予牧民科学化养殖方案,提出基于荒漠草原数据多样性关联规则改进的Apriori算法。在经典Apriori算法的基础上,增加判断数据集,减少候选项集的产生,减少大量的时间消耗,提高改进的Apriori算法的效率。实验获取内蒙古苏尼特左旗多个地区的荒漠草原信息数据进行数据预处理,基于改进的Apriori算法分析荒漠草原羊体重增长因素。研究结果表明,改进的Apriori算法可以有效减少运算时间,解析了荒漠草原羊体重的增长受到品种、性别、载畜量、劳动力人数等因素的影响。 展开更多
关键词 草原畜牧业 荒漠草原 APRIORI算法 关联规则 数据挖掘
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A practical approach to improve alarm system performance: Application to power plant
5
作者 Jay Sompura Amit Joshi +1 位作者 Babji Srinivasan Rajagopalan Srinivasan 《中国化学工程学报:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第5期1094-1102,共9页
Process safety in chemical industries is considered to be one of the important goals towards sustainable development. This is due to the fact that, major accidents still occur and continue to exert significant reputat... Process safety in chemical industries is considered to be one of the important goals towards sustainable development. This is due to the fact that, major accidents still occur and continue to exert significant reputational and financial impacts on process industries. Alarm systems constitute an indispensable component of automation as they draw the attention of process operators to any abnormal conditi on in the plant. Therefore, if deployed properly, alarm systems can play a critical role in helping plant operators ensure process safety and profitability. How-ever, in practice, many process plants suffer from poor alarm system configuration which leads to nuisance alarms and alarm floods that compromise safety. A vast amount of research has primarily focused on developing sophisticated alarm management algorithms to address specific issues. In this article, we provide a simple, practical, systematic approach that can be applied by plant engineers (i.e., non-experts) to improve industrial alarm system performance. The proposed approach is demonstrated using an industrial power plant case study. 展开更多
关键词 CHATTERING ALARM CORRESPONDENCE analysis Density based clustering DUPLICATE ALARMS Combined-cycle power plant Association RULE mining
基于阈值自适应忆阻器Hopfield神经网络的关联规则挖掘算法 预览
6
作者 于永斌 戚敏惠 +1 位作者 尼玛扎西 王琳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期728-733,共6页
针对基于Hopfield神经网络的最大频繁项集挖掘(HNNMFI)算法存在的挖掘结果不准确的问题,提出基于电流阈值自适应忆阻器(TEAM)模型的Hopfield神经网络的改进关联规则挖掘算法。首先,使用TEAM模型设计实现突触,利用阈值忆阻器的忆阻值随... 针对基于Hopfield神经网络的最大频繁项集挖掘(HNNMFI)算法存在的挖掘结果不准确的问题,提出基于电流阈值自适应忆阻器(TEAM)模型的Hopfield神经网络的改进关联规则挖掘算法。首先,使用TEAM模型设计实现突触,利用阈值忆阻器的忆阻值随方波电压连续变化的能力来设定和更新突触权值,自适应关联规则挖掘算法的输入。其次,改进原算法的能量函数以对齐标准能量函数,并用忆阻值表示权值,放大权值和偏置。最后,设计由最大频繁项集生成关联规则的算法。使用10组大小在30以内的随机事务集进行1 000次仿真实验,实验结果表明,与HNNMFI算法相比,所提算法在关联挖掘结果准确率上提高33.9个百分点以上,说明忆阻器能够有效提高Hopfield神经网络在关联规则挖掘中的结果准确率。 展开更多
关键词 电流阈值自适应忆阻器 HOPFIELD神经网络 最大频繁项集 关联规则挖掘 能量函数
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面向海洋净处理生产力的关联规则挖掘算法 预览
7
作者 孙强 洪娅岚 《科技创新与生产力》 2019年第4期54-58,共5页
海洋净处理生产力是描述海洋生态系统及其环境特征的重要参数。为研究多种海洋环境要素与海洋净处理生产力之间的时空关联模式,本文以海洋净处理生产力为核心项,采用Apriori算法“链接-剪枝”的核心思想,设计了基于栅格的面向海洋净处... 海洋净处理生产力是描述海洋生态系统及其环境特征的重要参数。为研究多种海洋环境要素与海洋净处理生产力之间的时空关联模式,本文以海洋净处理生产力为核心项,采用Apriori算法“链接-剪枝”的核心思想,设计了基于栅格的面向海洋净处理生产力的关联规则挖掘算法,并通过挖掘实验验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 关联规则 数据挖掘 海洋净处理生产力
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基于特征画像的恐怖组织袭击偏好研究 预览
8
作者 唐正 朱衍丞 +1 位作者 邱凌峰 郑超慧 《软件导刊》 2019年第1期128-131,143共5页
为分析恐怖组织不同维度的特征数据及特征之间的内在联系,在全球恐怖主义数据库中选取5个典型国际恐怖组织,基于特征画像,运用统计学、机器学习、关联规则挖掘以及地理信息系统数据分析方法,对恐怖袭击特征属性进行分析。结果表明,5个... 为分析恐怖组织不同维度的特征数据及特征之间的内在联系,在全球恐怖主义数据库中选取5个典型国际恐怖组织,基于特征画像,运用统计学、机器学习、关联规则挖掘以及地理信息系统数据分析方法,对恐怖袭击特征属性进行分析。结果表明,5个恐怖组织偏好不同的袭击区域,但普遍偏好炸弹/炸药与枪支类武器;在特征关联上,攻击类型、目标类型和武器类型3类属性的特征关联较为明显。该方法在反恐情报分析中适用于挖掘不同涉恐人员的特征差异。 展开更多
关键词 恐怖组织 特征画像 全球恐怖主义数据库 关联规则挖掘 梯度提升决策树
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基于Spark的并行关联规则挖掘算法研究综述 预览
9
作者 刘莉萍 章新友 +2 位作者 牛晓录 郭永坤 丁亮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第9期1-9,共9页
关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要分支,但随着数据的快速增长,传统关联规则挖掘算法不能很好地适应大数据的要求,需要在分布式、并行计算的平台上寻找突破。Spark是专门为大数据处理而设计的一个适合迭代运算的并行计算模型,相比MapRed... 关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要分支,但随着数据的快速增长,传统关联规则挖掘算法不能很好地适应大数据的要求,需要在分布式、并行计算的平台上寻找突破。Spark是专门为大数据处理而设计的一个适合迭代运算的并行计算模型,相比MapReduce具有更高效、充分利用内存、更适合迭代计算和交互式处理的优点。对已有的基于Spark的并行关联规则挖掘算法进行了分类和综述,并总结了各自的优缺点和适用范围,为下一步的研究提供参考。 展开更多
关键词 SPARK 并行 关联规则挖掘 APRIORI FP-GROWTH
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电网停电计划编排自学习专家库研究 预览
10
作者 杨帆 高强 林烨 《电工技术》 2019年第1期45-48,52共5页
随着经济社会的发展和用电需求的快速增长,电网规模不断扩大,随之带来了运行特性多变、易出风险等问题,尤其对依赖运行经验较大的电网停电计划编排工作产生了较大影响,使缺乏经验的新人在面对各电压等级不同设备的多种停电方案时措手不... 随着经济社会的发展和用电需求的快速增长,电网规模不断扩大,随之带来了运行特性多变、易出风险等问题,尤其对依赖运行经验较大的电网停电计划编排工作产生了较大影响,使缺乏经验的新人在面对各电压等级不同设备的多种停电方案时措手不及。基于上述问题,采用关联规则挖掘算法及离散段间隙加权法进行停电计划编制专家库中同停规则及窗口期规则的自学习,并将学习结果作为专家库的补充规则。经过某省电力公司的实际系统运行测试,证明该自学习专家库具有实用效应,提高了设备停电检修计划制定的合理性和检修计划制定人员的工作效率,使停电计划编排系统更加智能可靠,为电网安全稳定运行提供了有效的保障。 展开更多
关键词 停电计划 自学习 专家库 关联规则挖掘
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云制造环境下的知识服务组合优化策略 预览
11
作者 蔡安江 郭宗祥 +2 位作者 郭师虹 蔡曜 薛晓飞 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期421-430,共10页
针对云制造环境下知识服务组合优化问题,通过分析服务组合优化过程,采用服务质量感知的服务组合策略建立了以时间、成本、可用性、准确性、创新性、可信性为优化目标的服务组合优化模型;采用聚类分析及关联规则挖掘策略对搜索空间进行... 针对云制造环境下知识服务组合优化问题,通过分析服务组合优化过程,采用服务质量感知的服务组合策略建立了以时间、成本、可用性、准确性、创新性、可信性为优化目标的服务组合优化模型;采用聚类分析及关联规则挖掘策略对搜索空间进行预处理,减小了搜索空间,实现了知识服务资源的快速精准定位与匹配,提高了知识服务组合的效率和成功率;针对标准涡流搜索算法易陷入局部最小的问题,引入多涡流中心搜索及涡流中心自适应更新策略,提出一种改进的多中心涡流搜索算法对服务组合问题进行全局优化。仿真实验表明,聚类分析及关联规则挖掘策略与多中心涡流搜索算法结合,能极大地缩短寻优时间并获得更优解,从而更有效地解决知识服务组合优化问题。 展开更多
关键词 云制造 知识服务 服务组合 聚类分析 关联规则挖掘 多中心涡流搜索算法
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基于企业人才需求分析的高校本科人才培养模式的改革研究 预览
12
作者 周燕 朱艳丽 杨敏 《高教学刊》 2019年第11期167-169,共3页
招聘信息一方面能够直接反映用人单位对人才基本条件、能力和素质的要求,同时也能够为高等院校及时了解社会对人才的需求变化情况,为人才培养方案提供参考信息。文章对企业招聘特别是计算机和数据类人才需求信息进行统计分析和数据挖掘... 招聘信息一方面能够直接反映用人单位对人才基本条件、能力和素质的要求,同时也能够为高等院校及时了解社会对人才的需求变化情况,为人才培养方案提供参考信息。文章对企业招聘特别是计算机和数据类人才需求信息进行统计分析和数据挖掘,从而总结当今热门行业和人才需求特点与趋势,同时结合笔者自己教学经验,对高等院校的数据与信息类专业课程设置和人才培养模式改革给出了几点的建议。 展开更多
关键词 K-MEANS聚类 主成分分析 关联规则挖掘 课程设置 人才培养
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中气旋与强对流风暴相关参数的演变关系 预览
13
作者 张军 闫丽飞 侯谨毅 《天津大学学报:自然科学与工程技术版》 CSCD 北大核心 2019年第3期277-284,共8页
强对流天气对社会公众的危害极大,强对流风暴内部的中气旋通常与灾害天气相关.为了预测强对流天气的发生时间,研究了中气旋参数与强对流风暴参数的相关关系.针对强对流风暴参数与中气旋参数之间的变化规律,引入了时间序列关联规则的挖... 强对流天气对社会公众的危害极大,强对流风暴内部的中气旋通常与灾害天气相关.为了预测强对流天气的发生时间,研究了中气旋参数与强对流风暴参数的相关关系.针对强对流风暴参数与中气旋参数之间的变化规律,引入了时间序列关联规则的挖掘方法.收集了天津塘沽雷达站的24个包含中气旋的强对流风暴案例,使用强对流风暴参数和中气旋参数的时间序列来描述案例集合,并使用典型变量分析算法将归一化的时间序列数据降维,考虑到序列间的变化趋势和局部关键点的影响,提取单调性特征和局部极值点特征对时间序列符号化表示,将同一时间段内的符号组成事务集,使用Eclat算法发现频繁项集;并且类比于学习器的性能度量,提出评估两类数据变化规律的正比率与反比率概念.实验结果显示,强对流风暴参数与中气旋参数之间存在显著的相关性,其第1对典型变量的相关系数大于0.5;在支持度为0.05~0.30下,Eclat算法的运行时间小于0.7ms,内存占用小于121KB,均优于Apriori算法和FP-growth算法;强对流风暴参数与中气旋参数之间的正比率大于0.7,直观地反映出强对流风暴参数与中气旋参数之间变化趋势的相似程度,且再次验证了频繁项集的正确性.该研究为利用中气旋数据预测强对流天气的变化趋势与发生时间提供了理论依据. 展开更多
关键词 强对流风暴 中气旋 关联规则挖掘 时间序列
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移动目标关联共现规则挖掘算法研究 预览
14
作者 谢彬 张琨 +2 位作者 蔡颖 蒋彤彤 麻孟越 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2018年第8期61-67,73共8页
现行的移动目标行为规律侧重于空间或时间单一维度,且多集中于单移动目标的自身行为。为发现移动目标的关联共现规律,在传统轨迹序贯模式挖掘的基础上,基于常用的时间戳和地点的关联模型,加入任务属性信息,以移动目标在空间上的共同出... 现行的移动目标行为规律侧重于空间或时间单一维度,且多集中于单移动目标的自身行为。为发现移动目标的关联共现规律,在传统轨迹序贯模式挖掘的基础上,基于常用的时间戳和地点的关联模型,加入任务属性信息,以移动目标在空间上的共同出现模式为基准分析时间上的频繁度,提出一种将序列模式和关联规则应用到移动目标活动数据中的模式挖掘算法。实验结果证明,该算法能有效挖掘移动目标的活动地点关联性及协同共现规律,并且具有较低的算法复杂度,可以为建立移动目标的反应机制提供辅助决策。 展开更多
关键词 共现规律 数据挖掘 关联规则 序列挖掘 移动目标
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大型数据库的关联挖掘算法设计 预览
15
作者 黄瑜 《现代电子技术》 北大核心 2018年第20期45-48,共4页
针对大型数据库在进行关联挖掘过程中,挖掘准确度低、效率差的问题,提出并设计了基于贝叶斯信息标准BIC评分函数的大型数据库关联挖掘算法。在对大型数据库关联数据获取基础上,采用贝叶斯信息标准BIC评分函数对数据进行预处理,并给... 针对大型数据库在进行关联挖掘过程中,挖掘准确度低、效率差的问题,提出并设计了基于贝叶斯信息标准BIC评分函数的大型数据库关联挖掘算法。在对大型数据库关联数据获取基础上,采用贝叶斯信息标准BIC评分函数对数据进行预处理,并给出预处理流程,建立挖掘所需的新关联规则,根据其关联规则实现大型数据库的关联挖掘。实验结果表明,采用改进挖掘算法,其挖掘准确率达到了91.3%,相比传统挖掘算法提高了约35.9%,具有一定的优势。 展开更多
关键词 大型数据库 关联规则 挖掘算法 关联挖掘 评分函数 数据预处理
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使用Apriori算法揭示脑卒中的频繁集 预览
16
作者 孙文桥 石磊 何健 《中国医学装备》 2018年第3期32-35,共4页
目的:通过大规模脑卒中初筛数据分析,研究脑卒中发病的危险因素规则模式。方法:采集国家脑卒中筛查与防控数据中心的脑卒中危险因素初筛数据,运用关联规则挖掘方法,研究大范围人群中脑卒中发病相关的危险因素,选择最小支持度为0.1%,最... 目的:通过大规模脑卒中初筛数据分析,研究脑卒中发病的危险因素规则模式。方法:采集国家脑卒中筛查与防控数据中心的脑卒中危险因素初筛数据,运用关联规则挖掘方法,研究大范围人群中脑卒中发病相关的危险因素,选择最小支持度为0.1%,最小置信度为10%,挖掘脑卒中发病的模式规则。结果:在初筛表列举的9个危险因素中,既往有短暂性脑缺血发作(TIA)、高血压和脑卒中家族史与脑卒中发病呈弱相关。TIA、房颤或瓣膜性心脏病、脑卒中家族史、高血压以及糖尿病是影响脑卒中发病的最主要的危险因素。当年龄>60岁时,年龄则成为影响脑卒中发病的重要危险因素之一。结论:在21个大概率导致脑卒中发病规则模式中的一些危险因素组合此前并未得到足够的重视,脑卒中发病的危险因素规则模式为临床医学提供了新的有价值的诊断依据。 展开更多
关键词 脑卒中 危险因素规则模式 关联规则挖掘 APRIORI算法
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基于关联规则挖掘的OJ推荐方法 预览
17
作者 朱国进 凌晓晨 《智能计算机与应用》 2018年第2期20-24,共5页
Online Judge系统(简称OJ),是一个编程练习的在线判题系统。练习者可以根据知识点和难度,选择相应的编程题目,提交自己编写的程序代码,得到OJ的评测反馈。为了在OJ上搜寻到合适自己的题目,练习者常常需要花费较长的时间浏览题库。针... Online Judge系统(简称OJ),是一个编程练习的在线判题系统。练习者可以根据知识点和难度,选择相应的编程题目,提交自己编写的程序代码,得到OJ的评测反馈。为了在OJ上搜寻到合适自己的题目,练习者常常需要花费较长的时间浏览题库。针对这一问题,本文提出一种基于关联规则挖掘的解决方案,其主要流程为:首先,收集OJ中所有练习者已做题目的数据;而后,使用关联规则挖掘的方法,挖掘出题目之间的关联关系;最后,依据目标练习者的做题历史,个性化地为其推荐合适的题目。实验结果表明,本推荐方案可为编程练习者做出有效推荐。相比原先需要从上千道题目中浏览寻找,练习者只需从推荐的3道题目中进行选择即可,极大程度地节约了用户的时间和试错成本。 展开更多
关键词 关联规则挖掘 机器学习 推荐系统 数据挖掘
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基于Apriori算法的病案首页数据分析 预览 被引量:1
18
作者 吴锐东 张卯红 +1 位作者 董静 赵雯筠 《中国数字医学》 2018年第1期79-81,105共4页
目的:大数据时代,数据成为决策最重要的参考之一。通过抓取病案首页数据,然后通过关联分析,从原始数据中挖掘出有用信息,为管理决策者正确把握医疗形式、客观分析问题,提供准确可靠的医疗统计信息。方法:运用关联规则数据挖掘算... 目的:大数据时代,数据成为决策最重要的参考之一。通过抓取病案首页数据,然后通过关联分析,从原始数据中挖掘出有用信息,为管理决策者正确把握医疗形式、客观分析问题,提供准确可靠的医疗统计信息。方法:运用关联规则数据挖掘算法Apriori算法,对2016年病案首页数据的关联性进行分析和挖掘,探索出院科室与性别,病人类型、住院天数、总费用,药费的关联规则,分析住院病人的结构比情况,并分析其结果。结果:对2016年所有出院患者病历首页进行Apriori算法分析,提取一部分有用rule,得到住院病人结构比情况;神经内科、脑梗死与总费用、药费的关联规则;妇产科早孕人工流产(妊娠12周之前),稽留流产,胎膜早破,单胎顺产这几种疾病总费用、药费及住院天数关联情况,并且用不同的图表展现出来。结论:基于Apriori算法关联规则挖掘,可以从海量数据中挖掘出隐含的、先前未知但潜在的有用信息。关联规则挎掘是当前数据挖掘领域中爵晋瞩目的研究方向之一,具有重萼的研究价信和广阔的应用前景。 展开更多
关键词 R语言 APRIORI算法 关联规则 病案首页 数据挖掘
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基于关联规则的水利工程建设质量安全监管数据挖掘与分析 预览
19
作者 黄黎明 肖久红 +2 位作者 佘春勇 吴阳锋 张帅 《中国水利》 2018年第22期50-53,共4页
近年来我国水利工程建设取得了前所未有的大发展,对政府监管方式和方法提出了更高的要求.工程建设中积累了大量的监管数据,数据挖掘技术能从中发现并分析潜在的风险规律和模式,在政府监管工拓中得刍了越来越广泛的应用。以浙江省水... 近年来我国水利工程建设取得了前所未有的大发展,对政府监管方式和方法提出了更高的要求.工程建设中积累了大量的监管数据,数据挖掘技术能从中发现并分析潜在的风险规律和模式,在政府监管工拓中得刍了越来越广泛的应用。以浙江省水利工程建设质量安全监管数据为对象,运用R编程语言和Apriori关联规则算法,对监管数据中的主体单位类型、工程等别、工程类别、技术问题等属性进行了深度关联规则挖掘.并根据关最规则挖掘结果对易发生技术问题的水利工程有关属性进行了分析,最后结合实际情况针对如何加强水利工程质量与妥全监督管理提出了建议。 展开更多
关键词 水利工程 建设质量安全监管 关联规则挖掘 APRIORI算法 R语言
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基于关联规则的妇幼保健院门诊就诊规律研究 预览
20
作者 刘冲 杨磊 雷金梦 《中国数字医学》 2018年第6期40-42,共3页
以妇幼门诊病人挂号看诊信息为研究对象,运用SQL Server 2008 R2对数据进行ETL预处理,采用数据挖掘中关联规则技术挖掘出病人就诊科室之间的关联规则,预测患者就诊行为,为方便病人看诊提供建议,为医院门诊医疗管理提供数据支持和决策依据。
关键词 关联规则 数据挖掘 就诊规律
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