【摘 要】
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FP-growth 算法对于挖掘频繁项集非常有效，然而，由于它需多次遍历频繁项列表产生庞大的频繁模式树，不仅需占用大量的内存而且影响了算法的效率。为此，本文提出一种改进的FP-growth 算法(UFP 算法)，根据关键项表中频繁1-项集划分数据库子集，然后直接构造每一项的条件模式树，节省了内存空间，使算法的运行效率得到提高。应用于TE 过程的故障诊断，通过在6 种故障下的诊断结果对比实验验证了U
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,北京100029
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FP-growth 算法对于挖掘频繁项集非常有效，然而，由于它需多次遍历频繁项列表产生庞大的频繁模式树，不仅需占用大量的内存而且影响了算法的效率。为此，本文提出一种改进的FP-growth 算法(UFP 算法)，根据关键项表中频繁1-项集划分数据库子集，然后直接构造每一项的条件模式树，节省了内存空间，使算法的运行效率得到提高。应用于TE 过程的故障诊断，通过在6 种故障下的诊断结果对比实验验证了UFP 算法的优越性。
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