模糊关联规则相关论文
在这个信息化产业不断发展的现代社会,无论是在生活中还是在工作中,人们对通信网络越来越依赖。如果通信网络不能正常运行,将会给......
当今社会,人类的活动越来越离不开网络的支持,因此高质量的网络服务显得尤为重要。为避免对人们生活造成重大影响,一旦网络中出现......
该文包括数据挖掘的基本概念、数据仓库的相关技术、数据挖掘的数据预处理技术(包括数据清理、数据集成和转换、数据归约等方法)、......
该文主要研究模糊技术在KDD以下领域中的应用:1)聚类分析.提出了一种结合采样技术和遗传算法的模糊聚类算法SAFGO.实验表明,SAFGO......
随着国民经济的快速发展,能源的节约与有效利用已经成为当务之急。众所周知,电力企业是消耗能源的大户,因此提高机组的经济性,降低......
伴随着我国电信运营商为了适应飞速变化的外界环境进行自我的不断改革和发展的同时,电信运营商之间的竞争也演变得越来越激烈,这也......
作者首先总结了模糊数学和数据挖掘相结合的各种方法,并着重研究模糊关联规则的数据挖掘的方法,并提出了对布尔型关联规则、数据型......
该文在介绍关联规则基本概念和属性的基础上,以Apriori算法为基础,重点分析和研究了关联规则的不同算法.同时,还介绍了一种新的规......
中药是我国的国粹,经过上千年的发展,积累了大量的数据,以往对于这些数据的应用,仅仅是提供一些简单的搜索及统计功能,中医药数据......
进入二十一世纪,计算机技术突飞猛进,随之海量的数据积累下来,这样致使以往的数据分析方法很难在大量数据集上有效的发现隐藏的信......
随着基于网络的计算机系统在我们的日常生活中起到越来越重要的作用,出于各种原因,这些系统成为我们敌人和罪犯的攻击对象。为了保......
近年来，大气环境实时动态监测系统采集了大量的数据，这些海量数据背后隐藏着大量的有用知识，研究者们希望通过对所采集的大气环境监测......
随着Internet的迅猛发展和日益普及,电子文本的数量急剧增加,如何有效地组织和管理海量电子文本,并快速、准确、全面地从中找到用......
近年来,随着互联网的迅速发展,数字多媒体图像出现了飞跃式的增长,海量的图像资源给人类带来了便利同时也带来了挑战,比如,如何准......
随着信息技术的发展,数据挖掘技术得到了广泛的关注。在很多研究领域中,关联规则挖掘是数据挖掘中比较重要和活跃的研究方法之一,......
传统的入侵检测大都基于专家系统,缺乏自适应性,对未知攻击的检测能力较弱。而人工免疫系统是一类基于生物免疫系统的功能、原理、......
数量型关联规则用于发现数量属性之间的关联关系，因其广泛的应用背景而成为了一种重要的关联规则类型。因为目前布尔型关联规则的研......
随着计算机和网络技术的迅速发展,计算机网络对人们日常生活的影响越来越大。网络安全问题也随之出现,这是由于计算机网络本身具有......
随着“互联网+”技术的应用及大数据新兴产业的崛起,各个领域的数据库中积攒着大量的数据。关联规则挖掘可以在庞大的数据库中挖掘......
棉花是一种关系到国计民生的重要战略资源,涉及到人类生活的多个行业。棉纺织企业对皮棉的高质量需求、国际市场的竞争、以及国家......
为了解决石灰石-石膏湿法烟气脱硫系统(Wet Flue Gas Desulfurization System,WFGD)的运行优化问题,基于某电厂600 MW机组的脱硫系......
随着世界能源的紧张及竞争的加剧,作为耗能大户的电厂如何节能降耗变得越来越重要。同时,随着电站SIS和MIS的发展,大量历史数据被......
入侵检测系统(Intrusion Detection System，IDS)能够用来实时识别计算机网络和计算机系统中的入侵行为。入侵检测过程是：首先利用数......
针对数据挖掘中的"尖锐边界"问题,阐述了模糊关联规则挖掘技术,提出了在模糊关联规则的挖掘中将事务属性模糊集中的元素作为单一属......
针对普通关联规则不能表达挖掘对象中模糊信息的关联性问题,给出了一系列有关模糊关联规则的定义,并提出一种基于树形结构的模糊关......
为了解决传统数据挖掘技术在入侵检测系统中引起的"尖锐边界"等问题 ,采用了模糊数据挖掘技术.为了进一步提高挖掘模糊关联规则的......
关联规则挖掘技术目前被广泛应用于入侵检测系统中。关联规则挖掘算法之一的FP-growth算法在处理数值量的输入时需要二值化,使得准......
[目的]为提高瓜蓟马病虫害的预警效果.[方法]采用k-mean聚类建立了瓜蓟马预警模型,并针对瓜蓟马数据中在k-mean聚类算法下难以判断......
在某660 MW火电机组的厂级监控信息系统(SIS)中选取历史运行数据,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)方法建立脱硝经济性预测模型,并基......
关联规则是数据挖掘的重要研究内容之一。传统的关联规则挖掘算法仅适于处理二元属性与分类属性。为更好地处理数量属性，提出了一种......
很多时候一个事务记录中所包含的信息除了项目以外,还包括与这些项目相关的数值信息,这些数值信息同样可以作为关联规则的一种约束......
关联规则挖掘能发现事务之间的潜在规则，在故障诊断中的应用有重要的研究价值。传统关联规则挖掘算法在数据离散化和支持度选取上都......
将模糊关联规则应用于股票市场的交易规则抽取,以期能为投资者投资做出正确决策.首先选用聚类方法对模糊集属性进行离散化,进而构......
针对消费者对商品的偏好存在时序变化特征,而传统关联规则方法未考虑时间因素的影响,且对海量数据集进行关联挖掘时存在效率低下的......
提出一种模糊关联规则支持度的改进定义,这种定义不仅考虑了它的统计特性,而且考虑了模糊模式的模糊性.......
讨论了区间值关系数据库上模糊关联规则的挖掘算法与预测方法。采用一种比RFCM算法省时的FCMdd算法将记录在属性的取值划分成若干......
为了解决模糊关联规则挖掘算法需要用户事先给定模糊集和相应隶属度函数的问题，提出基于分布式聚类自动生成模糊集及隶属度函数的算......
针对火电厂锅炉的NOx排放控制问题,采用CA（competitive agglomeration）算法对影响锅炉NOx排放的主要相关参数进行模糊聚类,得到符合......
中文语义的复杂性致使在深度挖掘的过程中形成了大量非结构化的需求文本,属于系统化的小规模的语义文本,隐含了大量的中文语义,使......
从实际应用角度,在对模糊关联规则挖掘算法进行改进的基础上,提出了模糊关联规则的加权挖掘算法(FARMA),以及简化的关联规则的加权......
关联规则是数据挖掘研究中的一个重要的主题。一些算法都是假设数据中根本的关联基于时间是稳定的。然而，在现实世界领域，数据具有自......
模糊关联产生的大量候选数据项集使得在大型数据库中数据处理效率很低；提出基于本体的模糊关联规则挖掘系统；通过利用领域本体提高模......
文章针对快速挖掘模糊频繁项集问题,提出了一个基于fp-树的快速算法FFP,该算法提高了快速挖掘模糊频繁项集的时空效率.实验表明,该......
