【摘 要】
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基于聚类、最小方差、统计分析、列联表检验以及兴趣度的定义,提出一种水文时间序列关联规则挖掘模型。该模型中使用了基于聚类和最小方差的离散化方法、基于统计分析的规则
【机 构】
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河海大学计算机及信息工程学院,华东交通大学软件学院
【基金项目】
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“十一五”国家科学技术支撑计划重大项目(编号:2006BAB04A13)资助
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基于聚类、最小方差、统计分析、列联表检验以及兴趣度的定义,提出一种水文时间序列关联规则挖掘模型。该模型中使用了基于聚类和最小方差的离散化方法、基于统计分析的规则优化,实验结果证明通过水文时间序列关联规则挖掘模型不仅可以快速的实现水文数据的处理,而且生成的关联规则比传统的关联规则的解释能力强,规则精度高,而且可以得到数据变化规律,对水文分析和研究有指导意义,可用于预测和决策分析,提高水文数据的利用率。
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