基于异常模式识别的服务过程改进

持续地改进服务过程,是提高服务过程管理水平的重要方法之一,但在服务过程改进中往往难以识别服务缺陷产生的原因。针对这一问题,提出一种基于关联规则挖掘的服务过程缺陷识别和改进方法,以为有效改进服务过程提供决策依据。该方法在基本的关联规则算法中,引入了缺陷原因和结果互斥约束、规则前件数约束、改进度约束以及新颖性约束。仿真试验表明,该方法与传统关联规则算法相比,降低了生成规则的数目,提高了规则有效性,降低了算法运行时间,取得了更好的效果。     

改进的关联规则挖掘算法-MIFP-Apriori算法

Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,具有原理简洁、易编程实现等优点,得到广泛应用。针对该算法扫描数据库次数过多,产生大量冗余候选集的缺陷,在现有Apriori算法改进优化思想的基础上,结合矩阵、改进频繁模式树和计算候选集频数优化策略提出了一种改进的关联规则挖掘算法——MIFP-Apriori算法。实验表明,该算法能够将扫描数据库次数降低到一次,有效解决产生大量冗余候选集的缺陷,提高算法效率。     

基于全局QoS约束分解与关联感知的动态服务组合

在Web服务组合过程中,基于全局QoS(quality of service)约束分解的服务组合方法是提高服务组合动态性与灵活性的有效途径。已有的研究工作在进行约束分解服务优化组合时,没有考虑上下游服务之间的QoS关联性,影响了组合的效率与质量,降低了用户的满意度。提出一种基于QoS全局约束分解与关联感知的动态优化服务组合方法,通过改进后的人工蜂群算法将全局QoS约束分解为局部QoS约束;定义上下游服务之间的QoS关联系数,构造一种基于QoS关联感知服务选择的方法,解决了存在关联关系的服务选择问题。实验验证了该方法的可行性和有效性。     

基于关联规则和竞争凝聚算法的高压电缆缺陷识别模型

为便于运维人员及时准确判断高压电缆缺陷类型,提出了一种基于关联规则和竞争凝聚算法的高压电缆缺陷识别模型。该方法基于现有在线监测、离线试验和运维系统等数据,利用关联规则挖掘出不同缺陷类型与状态数据的关联关系,并建立电缆缺陷关联规则库;针对现有关联规则算法只能处理布尔型数据局限,采用竞争凝聚算法对连续型数据进行离散化处理;最后通过实例对所提的模型进行分析验证,仿真结果表明该模型识别准确率高、求解效率高、解释性好,有助于运维人员对电缆进行及时动态的维护管理。     

基于MapReduce的Apriori前后项约束关联规则改进算法

针对经典的Apriori算法依赖内存,只适用于小规模数据集,在面对海量数据集时显得无能为力以及该算法没有考虑用户的需求情况等问题,提出了基于MapReduce的Apriori前后项约束关联规则改进算法。该方法首先对经典Apriori算法挖掘过程进行了改进,加入了用户的前后项约束规则,使得在挖掘过程中剪枝的程度更大并且获取到更加精准的规则。然后利用云计算的MapReduce编程技术,对改进的Apriori算法的各个步骤并行化。实验结果表明,改进的算法在处理不同的数据集时有一定的优势,然后经过MapReduce模型并行化后,提高了对海量数据的处理能力和效率,并且具有良好的扩展性。     

关联规则挖掘技术在冠心病诊断中的应用

针对传统的关联规则算法挖掘效率低且产生的频繁项集庞大的缺陷,提出一种改进的基于直接频繁闭超项集理论的关联规则挖掘算法。该算法针对候选频繁闭项集具有快速检测闭合性和缩减查找范围的优势,有效地提高了挖掘效率。在冠心病诊断中的应用结果表明,该算法可有效地挖掘冠心病诊疗规则。     

关联挖掘在耕地流失原因分析上的应用研究

在传统算法的基础上,针对耕地流失原因分析时关心的规则后件只包含一个主要因素的特点,提出了改进的基于约束的频繁谓词集和关联规则生成算法,从而大大减少谓词集元素和无趣规则的数量,为该类问题提供了一个有效解决方法。实验证明该方法具有较好的有效性。     

一种基于hough改进算法的机场跑道识别方法研究

针对hough算法中常见的"虚假直线"问题的缺陷,提出了一种基于hough算法和freeman链码相融合的改进算法。这种方法运用几何,拓扑,辐射三方面的关联去降低它的识别复杂度,在以上特征的关联条件下,先进行freeman链码确定机场跑道粗略方向,再用hough变换去小范围识别跑道的两条直线。通过对可见光跑道图像和红外道路图像数据分析处理,表明该方法在跑道(直线)识别方面的健壮性、准确性和有效性。     

基于改进FP-树的时序关联规则挖掘的研究

时序关联规则的研究具有重要的现实意义,因而根据传统的FP-树思想,提出了一种基于改进的FP-树的时序关联规则挖掘的方法．根据FP-树的思想,将时间序列中的频繁项映射到树中,以降低频繁时序模式的搜索空间,该算法在挖掘过程中不用生成大量的频繁模式候选集,提高了时序关联规则的挖掘效率．     

关联规则挖掘算法及其在冷轧生产中的应用

针对Apriori算法在实际应用中无法发现关联规则变化趋势的问题,该文根据增量挖掘算法的优点对Apriori算法进行了改进。改进的Apriori算法能够在原算法的基础上,通过关联规则统计量的变化确定强规则与候选规则之间的转换,从而进一步发现关联规则的变化趋势,提高了依靠Apriori算法得到的关联规则对决策分析支持的可靠性。将改进算法应用于冷轧生产过程预测中,试验结果表明,改进算法相对于传统的Apriori算法对产量预测的精度提高了30%。     

基于粗糙集的边界分类算法

粗糙集作为数据挖掘工具,主要通过分类数据得到预测型知识,但分类规则过于严格,使得在挖掘带噪音的数据时,挖掘结果可能会损失一些有价值的规则.提出一种带不确定因子的信息系统及相应的分类方法,改进了传统粗糙集的分类方法.     

有效的关联规则生成与筛选方法

给出了数据挖掘中生成关联规则的递归、先深搜索方法生成频繁项目集的子集,从而有效地避免生成不满足最小信任度的规则.同时对于生成的关联规则采用两种方法进行过滤,筛选去掉一些无价值的规则,从而更好的决策支持人员服务.     

对数据挖掘中关联规则算法的比较研究

本文介绍了关联规则的概念,关联规则挖掘的方法;分析了Apriori算法的核心方法,以及基于Apriori算法的改进方法,提出关联规则的价值衡量方法和关联规则挖掘今后进一步的研究方向。     

Alarm Correlation Rules Generation Algorithm Based on Confidence Covered Value

In communication alarm correlation analysis,traditional association rules generation(ARG) algorithm usually has low efficiency and high error rate.This paper proposes an alarm correlation rules generation algorithm based on the confidence covered value.Confidence covered value method can judge whether a rule is redundant or not scientific After the rules that based on weighted frequent patterns(WFPs) generated,the association rules were deleted by the confidence covered value,in order to delete the redundant rules and keep the rules with more information.Experiments show that the alarm correlation rules generation algorithm based on the confidence covered value has higher efficiency than the traditional method,and can effectively remove redundant rules.Thus it is very suitable for telecommunication alarm association rules processing.     

高校学生社团建设中的问题及对策研究

当前高校学生社团建设中存在着重视程度不够、指导力量不够、社团管理不健全、自身建设有待改善、场地和经费受到限制、法律意识和安全意识淡薄等问题,这严重影响社团应有作用的发挥。为促进社团健康发展,必须进一步加强对社团的领导,加大对社团的指导和扶持,创新社团的管理模式,完善社团的规章制度,加强社团学生干部队伍培训,树立品牌意识、提升社团的影响力。     

一种自适应快速关联规则挖掘算法

提出一种从大型数据库中挖掘关联规则的快速算法——自适应快速关联规则提取算法。该算法以经典的Apriori算法及其他各种优化算法为基础，引入了自适应步长和扫描树的概念，并采用修剪法对Apriori算法进行了改进。理论分析与实验结果表明，该算法比Apriori算法的应用效率高，同时也证实了其有效性。     

基于QoS的网格服务匹配随机Petri网模型

提出了随机Petri网网格服务质量模型,对网格调度实体和过程进行抽象和简化;图形化地反映当前网格资源分派状况,利用经验学习的方法对网格服务进行匹配,并对网格服务质量进行了定量分析.为网格服务质量评价提供了一个定性和定量的评价方法,对于减少网格服务资源冲突、提高服务质量具有重要意义.     

改进购物篮分析的关联规则挖掘算法

基于改进传统购物篮分析的关联规则挖掘是在数据处理时引入兴趣度加权的思想,将所有交易中同一类商品的交易量进行归一化处理,根据用户领域知识的要求,计算该类商品的兴趣度加权阈值,从而改进传统的购物篮分析,使所挖掘出的关联规则符合实际,同时减少关联规则挖掘的工作量,提高规则挖掘的效率和准确性.     

预测型关联规则演化学习的适应值函数

为了提高基于遗传算法的分类预测准确度,探讨了评价规则质量的适应值函数,提出了基于置信度和支持度加权和的适应值函数,以取代传统的基于灵敏性和选择性的适应值函数．理论分析和实验结果都表明,文中提出的新适应值函数对于预测型关联规则演化搜索的引导作用明显地优于传统的适应值函数．新的适应值函数有利于改进基于遗传算法的机器学习．