【摘 要】
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动车组的故障预测和健康管理是目前的研究热点，其中，故障预测的关键是寻找动车组故障信息和状态信息之间的关联关系。频繁模式增长（FP-Growth）算法是关联规则挖掘中的经典算法之
【基金项目】
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国家“863”计划项目(2015AA043701);中国铁路总公司科技开发计划重点课题(2015J006-C)
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动车组的故障预测和健康管理是目前的研究热点，其中，故障预测的关键是寻找动车组故障信息和状态信息之间的关联关系。频繁模式增长（FP-Growth）算法是关联规则挖掘中的经典算法之一，用来挖掘频繁项集。针对动车组故障数据提出了一种改进的FP-Growth（IFP-Growth，ImprovedFPGrowth）算法，采用先序遍历FP-tree的方法产生条件模式基。实验结果表明，IFP-Growth算法能够有效提高动车组故障数据挖掘的效率，并且能够有效地挖掘动车组故障信息和状态信息之间的关联关系。
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