检索结果-内蒙古大学图书馆

东北师大学报（自然科学版） 2021年第2期53卷 67-72页

作者：王大勇李丽张蕾孙时光辽宁大学创新创业学院辽宁沈阳110036 东北师范大学物理学院吉林长春130024

对fp-tree算法的规则挖掘以及阈值设定与规则获取的关系进行了研究.选取高校医疗系统中存储的大学生体检数据,并对这些原始数据进行过滤、转换等加工处理,得到便于进行规则挖掘的事务数据库.将事务数据库中的数据用fp-tree算法进行处理... 详细信息

对fp-tree算法的规则挖掘以及阈值设定与规则获取的关系进行了研究.选取高校医疗系统中存储的大学生体检数据,并对这些原始数据进行过滤、转换等加工处理,得到便于进行规则挖掘的事务数据库.将事务数据库中的数据用fp-tree算法进行处理,得到数据之间的关联关系,从而对应获取大学生群体中常见慢性病之间的关联关系.在fp-tree算法应用过程中设定相关参数的不同阈值,并反复实验调整最小支持度阈值和最小置信度阈值以满足医学标准.所获得的关联关系可以在患某种慢性病的早期就敦促大学生改掉不良嗜好、养成良好的生活习惯,降低严重慢性疾病发生的概率.

关键词： fp-tree算法关联规则数据挖掘事务数据库慢性病

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基于fp-tree 算法的仓库货位优化研究

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南阳理工学院学报 2020年第6期12卷 6-11页

作者：陈荣付林萍王锐张水旺安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243032

货位优化是降低系统成本提高客户满意度的有效途径之一。本文首先运用fp-tree算法获取频繁项集,并构建了以提高货架稳定性、减少订单拣选距离为目标的货位优化模型,再利用理想点法,建立了按照权重综合的多目标优化评价函数,最后利用遗... 详细信息

货位优化是降低系统成本提高客户满意度的有效途径之一。本文首先运用fp-tree算法获取频繁项集,并构建了以提高货架稳定性、减少订单拣选距离为目标的货位优化模型,再利用理想点法,建立了按照权重综合的多目标优化评价函数,最后利用遗传算法进行仿真求解。结果表明fp-tree算法通过挖掘相关货物关联规则减少订单拣选距离从而实现货位优化,是降低仓库管理成本、提高仓库管理效率与效益的有效方法与途径。

关键词： fp-tree算法货位优化遗传算法

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基于fp-tree算法的评价指标关联信息挖掘和指标重要程度确定

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系统工程 2019年第3期37卷 141-150页

作者：杨海霞李晨宇章玲卜玉华无锡职业技术学院机械技术学院江苏无锡214121 南京航空航天大学经济与管理学院江苏南京210016

评价问题的指标间可能相互独立,也可能存在关联(冗余或互补)。如何识别关联并依据关联确定指标(集)重要程度是解决复杂评价问题的关键。目前,专家意见是确定指标间关联和指标(集)重要程度主要依据。指标数量会影响专家意见收集难度。本... 详细信息

评价问题的指标间可能相互独立,也可能存在关联(冗余或互补)。如何识别关联并依据关联确定指标(集)重要程度是解决复杂评价问题的关键。目前,专家意见是确定指标间关联和指标(集)重要程度主要依据。指标数量会影响专家意见收集难度。本文提出基于fp-tree算法挖掘指标间关联信息,并结合Marishal熵构建优化模型确定指标(集)重要程度。这为解决复杂评价问题提供了新思路。文章最后还将这一方法应用到江苏省城市低碳发展水平评价指标分析中。

关键词：评价指标指标关联 fp-tree算法数据挖掘低碳城市

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基于fp-tree算法的学习干预和学业预警模型研究

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晋中学院学报 2018年第3期35卷 56-59页

作者：武丽芬霍娜晋中学院信息技术与工程学院山西晋中030619

基于经典的fp-tree关联规则挖掘算法,针对频繁模式挖掘中出现的支持度相同项的排列问题,提出"越是频繁出现,越可能被共享"的建树原则,实验证明其时间效率更优,并在Python环境下用该算法对本校信息技术与工程学院近五年挂科学... 详细信息

基于经典的fp-tree关联规则挖掘算法,针对频繁模式挖掘中出现的支持度相同项的排列问题,提出"越是频繁出现,越可能被共享"的建树原则,实验证明其时间效率更优,并在Python环境下用该算法对本校信息技术与工程学院近五年挂科学生成绩数据进行挖掘,发现科目之间潜在的关联性,这些规则的发现将为今后学习干预和学业预警提供科学指导.

关键词：关联规则 fp-tree算法 Python

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fp-tree算法在饰品设计中的应用

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重庆科技学院学报（自然科学版） 2014年第4期16卷 162-164页

作者：黄玮闽江学院软件学院福州350011

饰品设计具有很强的主观性,一款饰品设计的成功很大程度上取决于设计师对市场与工艺的把握。为了让设计师们更好的了解市场与工艺,提出利用fp-tree挖掘的方法对销售数据与生产数据进行挖掘,从而找到隐藏于数据中的设计规律以供设计师参... 详细信息

饰品设计具有很强的主观性,一款饰品设计的成功很大程度上取决于设计师对市场与工艺的把握。为了让设计师们更好的了解市场与工艺,提出利用fp-tree挖掘的方法对销售数据与生产数据进行挖掘,从而找到隐藏于数据中的设计规律以供设计师参考,从而提高企业新产品与市场的贴近程度,减少开发的成本。

关键词：饰品数据挖掘 fp-tree算法预处理

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改进的fp-tree算法在动车组故障诊断中的应用研究

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交通运输系统工程与信息 2013年第6期13卷 105-111页

作者：钟雁马海漫张春赵怀昕北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室高速铁路网络管理教育部工程研究中心北京100044 天津铁路职业技术学院天津300240

从利用动车组海量运维数据获取故障诊断知识的角度出发,通过对数据挖掘中关联规则——fp-tree算法的研究,结合动车组故障诊断和提高动车组运营安全的要求,在生成树和搜索频繁项两个阶段对fp-tree算法进行改进,提出了一种改进算法——整... 详细信息

从利用动车组海量运维数据获取故障诊断知识的角度出发,通过对数据挖掘中关联规则——fp-tree算法的研究,结合动车组故障诊断和提高动车组运营安全的要求,在生成树和搜索频繁项两个阶段对fp-tree算法进行改进,提出了一种改进算法——整枝fp-tree算法.改进算法在生成树阶段将故障信息置于顶层,在搜索频繁项阶段将所有的搜索都搜索到树的顶层.最后,将整枝fp-tree算法应用到动车组故障信息和状态信息的关联规则的抽取中,通过对改进算法的具体分析以及实际测试,表明该算法输出结果满足要求,并且对故障诊断知识获取的时间消耗和空间消耗有较大的降低.

关键词：智能交通故障诊断 fp-tree算法动车组关联规则

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基于fp-Growth算法的MES系统生产关联规则挖掘技术研究

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电脑编程技巧与维护 2024年第9期 30-32页

作者：杜世举郝晓娜杜阳李立杨文栋安泰科技股份有限公司北京101318 安泰爱科科技有限公司山东淄博255095

制造执行系统(MES)产生的海量生产数据蕴含着知识性规律,挖掘这些数据对企业优化生产管理、提升产品质量、降低运营成本具有重要意义。研究分析了MES系统的架构特点和关键功能模块,介绍了fp-Growth算法的基本原理,设计了将算法应用于ME... 详细信息

制造执行系统(MES)产生的海量生产数据蕴含着知识性规律,挖掘这些数据对企业优化生产管理、提升产品质量、降低运营成本具有重要意义。研究分析了MES系统的架构特点和关键功能模块,介绍了fp-Growth算法的基本原理,设计了将算法应用于MES系统的过程,包括频繁项集生成、关联规则生成等关键步骤,从fp-tree构建、投影压缩、并行化等方面对fp-Growth算法进行了优化,设计并执行基于生产数据量级的加压测试方案。

关键词： MES系统关联规则挖掘 fp-Growth算法 fp-tree算法

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基于fp-network关联规则挖掘算法的配电网薄弱点分析研究

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电测与仪表 2021年第3期58卷 47-53页

作者：程江洲聂玮瑶张赟宁谌桥陈秋航余子容三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002

针对配电网运行时经常发生故障的情况,如何快速高效地寻找出配电网中的薄弱点成为了当下配电网安全运行的一大难题。文中采用频繁模式网络(fp-network)模型,建立事务-项目的关联矩阵,并且将所需要进行关联规则挖掘的数据储存在关联矩阵... 详细信息

针对配电网运行时经常发生故障的情况,如何快速高效地寻找出配电网中的薄弱点成为了当下配电网安全运行的一大难题。文中采用频繁模式网络(fp-network)模型,建立事务-项目的关联矩阵,并且将所需要进行关联规则挖掘的数据储存在关联矩阵中,从而进行关联规则的数据挖掘。通过算例分析证实了fp-network关联规则挖掘算法可用于配电网薄弱点分析中,并通过配电网实际运行情况验证了该算法的可行性。该算法对配电网数据库中的故障数据仅仅需要进行一次扫描,从而提高了配电网故障数据关联规则挖掘的效率,更有利于配电网实时更新数据库,为分析检测配电网运行中的薄弱点提供了技术支持。

关键词：薄弱点分析数据挖掘 fp-tree算法 fp-network算法关联规则

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基于改进长短期记忆网络的电力负荷预测研究

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电气自动化 2023年第1期45卷 14-17页

作者：王兆辉康之增陈曦郝保中张瑜孙亮亮国网河北省电力有限公司河北石家庄050021 国网河北省电力有限公司信息通信分公司河北石家庄050021 国家电网有限公司大数据中心北京100052 国网信息通信产业集团有限公司北京100052

针对用户用能分析中电力负荷预测模型的变量冗余和收敛困难问题,提出一种基于改进长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的短期负荷预测模型。首先利用fp-tree对复杂的负荷数据和气象数据进行分析,筛选负荷强关联因素,构建出训... 详细信息

针对用户用能分析中电力负荷预测模型的变量冗余和收敛困难问题,提出一种基于改进长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的短期负荷预测模型。首先利用fp-tree对复杂的负荷数据和气象数据进行分析,筛选负荷强关联因素,构建出训练数据集;其次建立LSTM负荷预测模型,并使用关联性分析得到的强关联因素训练负荷预测模型;最后,选取美国Homestead地区的历史数据进行仿真分析。通过对比遗传算法优化反向传递神经网络算法和鲁棒性损失函数的人工神经网络型的预测结果,预测模型的精度和稳定性满足要求,在实际中具有一定的应用价值。

关键词：负荷预测关联性分析 fp-tree算法长短期记忆网络数据挖掘

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基于模糊关联规则的脱硫系统运行优化

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热能动力工程 2020年第7期35卷 145-151页

作者：康英伟周昊郭为民段松涛上海电力大学自动化工程学院上海200090 润电能源科学技术有限公司河南郑州450052

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机组的脱硫系统历史运行数据,采用关联规则挖掘方法中的fp-tree(Frequent Pattern-tree)算法对历史数据进行关联规则... 详细信息

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机组的脱硫系统历史运行数据,采用关联规则挖掘方法中的fp-tree(Frequent Pattern-tree)算法对历史数据进行关联规则的挖掘。在数据挖掘过程中,利用3σ法则去除原始数据中的粗大误差;利用聚类方法中的竞争凝聚(Competitive Agglomeration,CA)算法,对处理后数据的各个属性分别进行聚类,使其划分为不同的区间;选取不同锅炉负荷工况下的数据,利用fp-tree算法挖掘关联规则;挑选出有意义的关联规则。结果表明:在锅炉负荷为540 MW工况时,将脱硫系统中的可调参数浆液pH值设置为4.9901,吸收塔液位设置为8.9478 m,吸收塔给浆流量设置为8.1782 m^3/h,吸收塔给浆密度设置为1229.2723 kg/m^3,可以在满足脱硫效率的前提下使得脱硫成本最低,从而提高电厂的经济效益。

关键词：运行优化数据挖掘模糊关联规则 fp-tree算法竞争凝聚算法

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