【摘 要】
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随着动车组运营时间和运营里程的增长,动车组运维系统积累了大量的数据.利用高效的关联规则挖掘算法从动车组运维数据中快速发现有用的信息,对于提高动车组关键部件运维效率
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,高速铁路网络管理教育部工程研究中心(北京交通大学)
【基金项目】
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国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2015AA043701)~~
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随着动车组运营时间和运营里程的增长,动车组运维系统积累了大量的数据.利用高效的关联规则挖掘算法从动车组运维数据中快速发现有用的信息,对于提高动车组关键部件运维效率具有重要意义.针对动车组运维数据的数据量巨大、价值密度低的特点,设计一种基于近似最小完美Hash函数的AMPHP(approximate minimum perfect hashing and pruning)算法,相较于传统的直接Hash和修剪(direct hashing and pruning,DHP)算法,它可以过滤掉所有的非频繁项集,无
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