论文部分内容阅读
早期故障诊断算法都是Apriori算法,即首先产生候选集,然后在候选集的基础上找出频繁模式,然而,Apriori及其类似算法仍然产生大量候选项集,并需要反复扫描数据库。这严重影响了算法的效率。Jiawei Han,Jian Pei和Yiwen Yin提出的FP-growth算法是一种本质上不同于Apriori算法的挖掘频繁模式的有效方法,只需要扫描两次数据库。实验分析表明,FP-growth比Apriori快出一个数量级。因此采用FP-growth算法来诊断故障。