【摘 要】
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随着计算机技术的发展,近几年来物联网、大数据、人工智能的应用越来越广泛。而气象、地质灾害的实时预测等应用的逐步增多,更是产生了海量的监测数据,由此,加大了数据处理分
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随着计算机技术的发展,近几年来物联网、大数据、人工智能的应用越来越广泛。而气象、地质灾害的实时预测等应用的逐步增多,更是产生了海量的监测数据,由此,加大了数据处理分析的压力,用户提取有效信息的难度也不断地增加。针对大数据环境下存在的上述问题,本文提出了关联规则挖掘的优化算法,并探讨其在山体滑坡监测预警中的应用。首先,本文对国内外关联规则挖掘算法的研究现状加以归纳总结,并对相关的基本理论进行了系统化地梳理,主要从关联规则、Apriori计算方法等方面展开深入的讨论。其次,对大数据挖掘系统进行了整体设计,并对系统的各功能模块进行了详细的描述,搭建了实验平台。再次,提出一种算法层的设计及优化方法,以及根据临时表进行优化的计算方法,使改进后的算法可以清理更为繁杂的无效事务,有效地削减了算法迭代扫描的记录数量,从而强化了计算方法的效率。最后,以山体滑坡的数据分析为例,对最初噪杂的数据进行数据预处理,并采用模糊的逻辑法,得出山体滑坡的一般性规则,获得有关滑坡缘由的频繁项集,再对候选集进行过滤,界定滑坡的种类。最终得出山体滑坡最逼近或最近似表达,为减少、预防自然灾害提供有力的依据,为滑坡地质灾害实时预测提供准确的预报判据。
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