比较两种挖掘正态关联规则方法

首先采用两种聚类方法确定正态模糊数的两个参数,并借助正态模糊数模型来软化数量属性论域的划分边界,由此生成一系列的正态关联规则.接着给出正态关联规则的挖掘方法,此方法能挖掘出所有有意义的正态关联规则.最后对两种挖掘正态关联规则的方法进行了比较.     

模糊关联规则格的规则提取

针对模糊属性事务数据库提取模糊关联规则的问题,采用模糊概念格与模糊关联规则相结合的方法,实现格节点与属性项集的对应关系,提出模糊关联规则格理论,在渐进式建格算法基础上对格节点相应修改,给出了适用于动态数据库的模糊关联规则格的构建思想.利用模糊关联规则格挖掘关联规则,与采用Apriori算法计算频繁项目集获取规则相比较,容易获得用户感兴趣的关联规则,同时减少冗余规则的生成,使挖掘算法得到优化.     

一种基于区间灰色梯形模糊数的多属性群决策方法

针对属性权重未知,属性值为区间灰色梯形模糊数的多属性群决策问题,提出了一种改进的灰色关联决策方法.首先,定义了区间灰色梯形模糊数的概念并建立了区间灰色梯形模糊数的相关运算规则以及区间灰色梯形模糊数之间的距离;然后,采用算术加权平均算法将个体信息集结群信息,基于信息熵建立了指标权重的求解模型,并采用灰色关联方法对方案进行排序;最后,通过实例说明了本方法的有效性.     

区间直觉正态模糊数的OWGA算子及其在多属性群决策中应用

针对准则值为区间直觉正态模糊数(IVINFN)的群决策问题,探讨了区间直觉正态模糊数的运算法则;考虑决策者的乐观程度,定义了区间直觉正态模糊数的得分函数,给出其排序方法;再得到区间直觉正态模糊数的有序加权几何平均(IVINFN-OWGA)算子和连续有序加权几何平均(IVINFN-COWG)算子;最后,建立了基于区间直觉正态模糊数的多属性决策模型,提出了相应的群决策方法,并且通过实例分析验证了该方法的可行性和有效性.     

基于属性差异的产品缺陷数据关联规则模糊分类

针对工业生产过程中所产生的产品缺陷数据经过数据挖掘后关联规则存在不能有效组织的问题,提出一种基于项目属性差异的产品缺陷数据关联规则模糊分类方法,在建立模糊分类树的基础上,计算出关联规则间距离,并采用自组织神经网络聚类的方法对挖掘结果进行聚类分析。将该方法应用于冷轧带钢表面缺陷数据挖掘后处理,结果表明,该方法不仅能够得出两种不同属性项目间的关联性,还可以求出缺陷关联规则间的距离,距离越近的关联规则被聚为一类,其相似性越大。     

一种基于可信度最优的数量关联规则挖掘算法

研究了数量关联规划挖掘过程中的连续属性离散化问题,描述了连续属性离散化方程,包括连续属性区间划分算法和数据库样本大小的确定,提出了基于可信度最优的数量关联规则挖掘算法。该算法首先利用等深度划分算法对连续属性进行离散化,然后利用凸包处理技术提取强规则中可信度最高的数量关联区间,它对于数量关联规则的优化有着重要的应用价值。应用该算法对股票行情进行了数量关联分析,提取股票涨跌与股票价格之间可信度最高的关联规则。实验表明该算法是非常有效的。     

模糊关联规则的并行挖掘算法

介绍了模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤,提出了模糊关联规则的并行挖掘算法.并行挖掘算法采用并行的模糊c-均值算法将数量型属性划分成若干个模糊集,并借助模糊集软化属性的划分边界.用改进布尔型关联规则的并行挖掘算法来发现频繁模糊属性集.最后由多个处理器并行地产生满足最小模糊信任度的模糊关联规则.在分布式互连的PC/工作站环境下进行性能分析,结果表明并行的挖掘算法具有好的可扩展性、规模增长性和加速比性能.     

基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测

为提升数据挖掘技术与网络恶意行为识别准确率,研究基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测方法.模糊化处理网络中存在的大数据,构建模糊数据库,分类聚集模糊数据库中的模糊数据,离散化处理模糊数据的连续属性,确定模糊数据频繁关联规则,通过基于模糊关联规则的数据挖掘方法获得整理后的网络数据;以此为基础,分析用户恶意访问流量特征...     

Fuzzy association rules mining from time series based on FCM clustering

针对复杂系统产生的时间序列,研究其局部关联特征比研究系统全局特征模型具有明显的优势.为研究时间序列内部或局部形态的关联特征,首先借助FCM来软化时间序列属性论域的划分边界,然后,采用改进的布尔型属性关联规则并行挖掘算法来发现频繁模糊属性集,最后由多个处理器并行地产生满足最小模糊信任度的模糊关联规则.提出了基于FCM聚类的时间序列模糊关联规则的并行挖掘算法,并通过实验验证了算法的有效性.     

挖掘关注的语言值关联规则

为了解决利用RFCM算法划分数量型属性，并通过组合语言值进行语言关联规则挖掘中出现的规则数量太多，以及难于获得用户真正关注的规则等问题，提出了一种改进的语言值关联规则挖掘算法。通过最大隶属原则将记录在数量型属性上的取值转换为语言值，然后转换成布尔型属性关联规则挖掘问题。同时，给出一个能够度量语言值关联则简洁性和新奇性关注程度（兴趣度）的计算函数，用于减少选取关注语言值关联规则的工作量。采用本文提出的方法对一组实例数据进行实验，得到了关注程度较高的语言值关联规则。所采用的方法能适用于含有大量数量型属性的数据库，并能有效地获取用户关注的规则。     

基于模糊数值约束的关联规则挖掘

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而存在,基于上述问题,文中提出了一个基于模糊数值约束的关联规则挖掘方法,实验结果表明该方法具有较好的伸缩性。     

量化交易中无需最小支持度阈值的模糊关联规则挖掘

现实量化交易应用中,传统的模糊数据挖掘算法往往需要针对给定的量化交易设定最小支持度阈值,然而,这些方法中存在的普遍问题是很难找到合适的最小支持度阈值,并且因为推导出的规则通常是常识而没有实际的商业意义。为了解决这个问题,提出了一种无需最小支持度阈值的模糊关联规则(fuzzy coherent rule,FCR)挖掘算法。首先将量化交易转换成模糊集,然后通过收集已经生成的模糊集生成候选模糊关联规则,最后计算出列联表并用其检查这些候选模糊关联规则是否满足四项判断准则。如果满足,则可以确定为模糊关联规则。在Foodmart数据集上的实验验证了所提算法的有效性,相比原始模糊关联规则(fuzzy association rules,FAR)挖掘算法,所提的FCR方法能够推导出更多的规则,并且能够在高置信度时推导出更多有用的规则。     

数值约束条件下的模糊关联规则挖掘方法

利用模糊集理论, 结合数据库模糊查询、 规则模板及语言量词等概念和方法, 通过数值信息对规则做进一步约束, 解决了关联规则挖掘中未考虑与项目相关数值信息的缺陷, 提出了基于模糊数值约束的关联规则挖掘, 实验结果表明, 所提出的挖掘方法具有良好的伸缩性, 挖掘效果更具有针对性.     

一种挖掘广义模糊关联规则的方法

基于模糊类层次的概念,讨论了模糊关联规则支持度和置信度的计算,给出一个挖掘广义模糊关联规则的算法,并说明其应用.     

基于模糊集和粗糙集的关联规则挖掘策略

提出了一种对原始数据先进行模糊聚类,再提取规则的基于模糊集和粗糙集技术的关联规则挖掘策略,可以在一定程度内减少噪声数据的干扰,消除数据对象中的冗余属性,有利于提高规则挖掘的有效性．     

一应用于非过载电流故障检测的模糊专家模型

由于非过载电流故障的随机性且同正常开关特性相似，从而成为一个难以检测的问题，有人提出了多种算法协同检测方法，并引进了专家决策系统．作者从模糊逻辑出发，构成一个两级模糊处理专家模型，通过仿真运行获得较好的结果．文中叙述了该模型的建立步骤及构成，并对权运算规则和决策规则等主要问题进行了讨论．