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1.
Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法,一直是数据挖掘领域的研究热点。传统的Apriori算法由于产生过多的无用的候选项集以及需要多次扫描数据库导致在一定程度上限制了算法的效率。本文针对这一问题,提出一种新的RF-Apriori算法。该算法首先对数据进行二元处理;然后利用项集的反单调性减少候选项集的产生,从而提高算法效率。实验结果表明,RF -Apriori算法效率明显优于Apriori算法。  相似文献
2.
为准确计算船用起重机吊臂的刚度和强度,在分析其结构原理与典型工况的基础上,采用ANSYS软件在典型工况下对较危险的二节臂进行应力与应变分析。仿真表明:危险截面发生在基本臂与二节臂的连接处,在工况一下的应力、应变最大,最大应力小于材料的许用应力,最大应变也在许可范围内。该方法验证了设计的可行性,为优化吊臂结构提供参考依据。  相似文献
3.
针对产业用多边形孔管状结构件的技术需求,分别制作三角形、菱形、方形和类圆形三堆孔管状结构件,采用有效的定型加工方法实现织物结构件的成型,并通过分析得出孔管状结构件设计参数间的教学关系.研究结果为多排孔管类技术纺织品结构设计制作提供技术支持.  相似文献
4.
电信话务量预测是移动通信运营分析的一个很重要的问题,通过话务量预测,运营商可以方便地做出有针对性的决策。支持向量机(support Vector Machine或SVM)是vapnik等人在统计学习理论(statistical Learning Theory或SLT)基础上提出的一种新的通用学习方法。这种方法改变了传统的经验风险最小化原则,是针对结构风险最小化原则提出的。将支持向量机应用于电信话务量预测,在非线性回归分析中显示了良好的性能,有效地实现了有限样本数据的分析预测,保证了较好的精确性和推广性,体现了很好的泛化能力。  相似文献
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