【摘 要】
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针对动车组历史运维数据的知识挖掘问题,从有效利用动车组历史运维数据来指导动车组故障诊断的角度出发,分析了现有并行频繁模式增长算法的实现形式和不足。结合动车组故障诊
【机 构】
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北京交通大学机械与电子控制工程学院
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针对动车组历史运维数据的知识挖掘问题,从有效利用动车组历史运维数据来指导动车组故障诊断的角度出发,分析了现有并行频繁模式增长算法的实现形式和不足。结合动车组故障诊断的要求,提出利用局部频繁模式树代替全局频繁模式树的数据挖掘算法。该算法在各主要步骤上均实现了并行处理,优化了局部频繁模式树生成规则,对频繁模式的搜索策略进行了改进。改进后的算法大大提高了关联规则挖掘的效率,挖掘结果很好地保留了故障信息与状态信息之间的关联关系,并合理去除了无效规则。通过对该算法的具体分析与实际测试,表明该算法在动车组故障诊断知识
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目的:观察利多卡因不同吸入方法在支气管镜检查时的麻醉效果。方法:回顾分析2015年1月-2016年1月在笔者所在医院实施支气管镜检查的84例患者的临床资料,按照麻醉吸入方式分为
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