关联规则挖掘中的关联推理

在大型数据库项目之间发现关联规则是一个重要的数据挖掘问题，而挖掘出的关联规则数常常是巨大的。现基于覆盖运算，讨论已知关联规则可导出其它关联规则，并指出存在能覆盖全部关联规则的最小规则集。     

快速关联规则挖掘算法

提出了一种新颖的关联规则挖掘算法QAIS，与经典两阶段式关联规则挖掘算法不同的是，它只需扫描一遍事务数据库，不需要生成候选集，并且可以方便的应用在增量式关联规则挖掘算法中，该算法经合成数据验证是有效的．同时针对关联规则生成过程中出现大量冗余规则的问题，还讨论了冗余关联规则去除的问题．     

一个新的挖掘广义关联规则算法

在分析广义关联规则基本模型和求解在规则的基本性质基础上，提出一个新的基于关系操作的挖掘广义关联规则算法，该算法既使用了成熟的关系操作又充分利用先验，在多概念层上交互挖掘关联规则，有很好的实用性。     

PLC在变频调速恒压供水系统中的应用

传统恒压控制系统的供水管网能耗大、控制精度差、设备损耗快、对电网要求高。随着变频技术的发展与应用,各种大功率、耐高压器件的相继出现,变频恒压系统已成为供水管网恒压控制系统的主流,而PLC技术的发展使其在控制系统中得到了广泛应用。用PLC和变频器协同工作,建设了莆田市供水公司的恒压供水系统。详细介绍了系统组成和PLC的控制程序,实践证明了系统的先进性与稳定性。     

一种基于关联规则的缺省规则挖掘算法

传统的基于Rough集的缺省规则挖掘算法须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类，挖掘效率低．为此，本文引入相容关联规则和决策关联规则的概念，提出基于关联规则的缺省规则挖掘算法——DRMBAR，该算法借助FP-tree存储结构挖掘出决策关联规则，并用相容关联规则性质对决策关联规则进行有效修剪后生成相应的缺省规则,DRMBAR可有效地过滤噪声、提高缺省规则挖掘效率，且克服了传统算法依赖于主存的限制，为缺省规则的挖掘提供了一种新的框架。实验结果表明该算法是有效且可行的。     

基于遗传算法的关联规则挖掘模型

根据关联规则挖掘的要求，结合遗传算法的特点，研究利用遗传算法来发现关联规则，建立了一个基于遗传算法的关联规则挖掘模型，并且在模型中引入了称为整理算子的操作．通过该模型的一个应用实例证明利用这个模型来发现关联规则是可行的、有效的．最后指出基于遗传算法的关联规则挖掘技术具有广阔的应用前景．     

一种基于串与运算的关联规则挖掘算法

提高频繁项集挖掘算法的效率一直是数据挖掘领域中关联规则挖掘研究的一个重点。Apriori算法是一种经典的最有影响的挖掘关联规则的算法，该算法虽然能有效地挖掘出关联规则，但是产生的冗余规则多，效率低下。针对数据挖掘的现状及关联规则算法的瓶颈问题，提出一种基于串与运算的关联规则挖掘算法，并对关联规则挖掘的未来研究方向进行了展望。     

隐私保持关联规则挖掘方法

介绍了隐私保持关联规则挖掘的研究概况，提出了考虑隐私保持的关联规则挖掘分类方法，对现有的隐私保持关联规则挖掘方法进行了分析和评价，并对隐私保持关联规则挖掘的未来研究方向进行了展望。     

关联规则挖掘算法研究

本文论述了关联规则的基本概念、分类、基于频繁项集思想的关联规则挖掘算法——Apriofi算法，以及在基础上对Apfiofi算法的各种改进算法。然后对基于非频繁项集的各种关联规则挖掘算法，多维多层次挖掘算法思想进行了讨论。最后指出了关联规则挖掘的未来研究方向。     

一个模糊关联规则挖掘系统的设计与实现

将模糊技术和概念分层应用到关联规则挖掘中，给出了多层次模糊关联规则挖掘系统的设计和实现的具体方案．并以Fnodmark2000数据库为基础，建立了客户信息主题数据库．建立起系统基本框架，实现了模糊关联规则挖掘算法，使用该算法成功挖掘出客户消费—特征之间的关联规则，并对得到的模糊关联规则作了分析。     

热油管道停输温降过程的数值模拟

热油管道停输降温过程是输油管道中最常见的现象,掌握其降温规律对确定安全停输时间、再启动方案和停输检修安排都有着非常重要的意义。本文在传热学的基础上,分析了热油管道停输后的温降过程及其影响因素,并利用ANSYS软件对埋地输油管道停输后的原油温降过程进行了数值模拟,分别计算出了不同初温和不同管径的情况下停输温降情况,为实际工程设计提供一定的参考依据。     

海底热油管道悬空段停输温降过程的数值模拟

海底热油管道的悬空段由于没有周围泥沙的保温蓄热作用,停输之后管内温降比埋入海底泥沙中的管段快得多,故而其温降成为停输过程的关键。针对海底管线悬空段的热力特性,考虑原油凝固潜热对停输温降的影响,利用CFD软件,对其停输温降过程进行数值模拟。分析温降变化规律、不同海水温度对温降的影响,从而确定最佳停输时间,为海底热油管道制定再启动方案提供理论依据。     

基于定量关联规则树的分类及回归预测算法

为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法。采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测。研究结果表明：改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度。     

项目集的性质研究

传统的关联规则挖掘框架产生大量的规则,使得人们很难利用它们。本文主要针对项目集进行研究,提出了项目集的上、下闭集的概念,并得到了上、下闭集及其它们之间的一些性质,为解决规则数量问题提供了理论基础。     

温度应力下海底管线屈曲分析方法的改进

海底管线在温度应力作用下的屈曲变形问题是管线设计的关键性问题之一．结合实际工程，探讨了管线屈曲变形的计算方法，分析了温差、地基土特性、管线埋深和膨胀弯设置等因素对管线屈曲变形的影响，并初步探讨了考虑初始缺陷管线的稳定性分析方法和工程对策．结果表明，管线中的应力随着温差的增加、地基土体摩阻力的增大及管线上覆土厚度的增长而增大，设置膨胀弯可以使其端部一定范围内的管线自由变形．从而释放由于温差和压差作用在管线内产生的附加应力．当管线有足够的埋深时，不发生竖向的屈曲变形．降低温度和增加埋深等措施能够有效防止管线屈曲．     

基于红外图像处理的埋地石油管道自动探测技术

埋地石油管道的辅助巡线以及对偷油支管的快速定位与排查是目前油田亟待解决的问题．为此，根据输油管道加温后辐射红外能量的特点，提出了应用红外热成像技术探测埋地输油管道的方法．介绍了基于非制冷红外焦平面阵列的，具有便携、实时成像特点的红外管道探测仪的硬件设计；在对原始红外图像进行去噪和增强的基础上，采用基于最大类内距离比准则的递归带通分割法对输油管道的红外图像进行自动阈值分割，并结合Freeman直线链码方法对细化后的图像进行骨架跟踪处理，提取管道主干，标记管道走向并定位偷油支管分支．实验证明，本算法自适应性好，执行效率高，管道定位准确，实现了埋地输油管道的自动检测．     

关联规则在倒班运行质量分析中的应用

研究一个倒班运行质量分析问题,并应用关联规则发现的方法．产生运行班组与运行质量评价指标之间的关联规则,用于评判班组的运行质量．针对问题的特殊性．对关联规则发现的Apriori算法作了改进,并给出在火电厂锅炉运行质量分析中应用的例子．     

关联规则在图书馆的应用分析

介绍了关联规则及其核心算法Apriori算法,利用关联规则技术对成都大学图书馆的信息流进行了相关分析,对学校图书馆的优化建设提出了科学的建议。     

强烈段塞流特征参数试验研究

为了寻求强烈段塞流特征参数的变化规律，在高4m、内径50mm的管线中利用双平行电导探针测试了强烈段塞流的持液率信号，并用互相关法对其进行了分析，得到了强烈段塞流的液塞速度、液塞长度随气、液相折算速度及下倾管倾角的变化规律。结果表明，当气相折算速度恒定时，随着液相折算速度的增大，液塞速度、液塞长度均线性增大；当液相折算速度恒定时，随着气相折算速度的增大，液塞速度线性增大，而液塞长度呈双曲型减小；当气、液相折算速度恒定时，随着下倾管倾角的增大，液塞速度、液塞长度都稍有增大。     

基于约束关联规则挖掘方法的研究与应用

关联规则挖掘应用于商业等领域,它能发现大量数据中的关联关系,为制定决策提供重要信息。将关联规则应用于客户关系管理,深化CRM的分析功能。针对企业要求和交叉销售的特点,分析基于约束关联规则挖掘方法,提出基于约束的FP-growth算法。分析表明,在CRM中应用基于约束关联规则挖掘方法,可以为企业制定销售策略提供有效的依据。