【摘 要】
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为了有效挖掘历史监测数据中各监测指标之间的隐含关系,提高关联规则挖掘的效率,以井下瓦斯浓度、温度、风速等多个监测数据作为研究对象,提出一种基于Eclat算法的瓦斯灾害预
【机 构】
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黑龙江科技大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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中国煤炭工业协会指导项目(MTKJ2014-275)
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为了有效挖掘历史监测数据中各监测指标之间的隐含关系,提高关联规则挖掘的效率,以井下瓦斯浓度、温度、风速等多个监测数据作为研究对象,提出一种基于Eclat算法的瓦斯灾害预警及数据分析模型,将检测到的瓦斯浓度、温度、风速等大量的数据样本以及每条记录的标签作为模型输入,通过提取频繁项集、剪枝、置信度计算等操作生成关联规则,利用某煤矿部分监测数据验证该方法。结果表明,Eclat瓦斯灾害预警算法运行效率较高,能够表征关联规则说明各指标与瓦斯浓度的影响关系。
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