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基于改进云模型和Eclat算法的输电线路极端灾害风险评估 被引量：7
1
作者 杜平 张小军 +3 位作者 许永新 王永强 王立福 董新胜 《现代电力》 北大核心 2021年第5期483-491,共9页
针对当前用于输电线路风险评估的云模型中量化等级依靠人为主观划分的不足,提出一种基于改进云模型和Eclat算法的输电线路极端灾害风险评估方法。首先,基于灾害特征信息选取灾害特征因子和典型极端灾害技术要素;通过FCM算法获取一维数... 针对当前用于输电线路风险评估的云模型中量化等级依靠人为主观划分的不足,提出一种基于改进云模型和Eclat算法的输电线路极端灾害风险评估方法。首先,基于灾害特征信息选取灾害特征因子和典型极端灾害技术要素;通过FCM算法获取一维数据聚类中心,将聚类中心与传统主观云模型数字特征进行结合得到改进后的组合标准云;考虑灾害造成的停运时间、输电线路抗灾能力以及灾害风险的累积效应对数据进行动态修正后,在标准云中进行量化等级划分;最后,应用Eclat算法挖掘量化后的灾害特征因子与风险技术要素间的关联规则,得到风险评估预测模型。实例结果表明,改进后的模型正确率得到提高,获取到的关联规则能够对线路灾害风险进行预测评估。 展开更多
关键词 极端灾害 客观云模型 动态风险修正 Eclat算法 关联规则 风险评估预测
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基于关联规则原发性肝癌病位、病性与客观指标的相关性研究 被引量：3
2
作者 史话跃 吴承玉 《中医药导报》 2016年第9期38-40,共3页
目的:探讨原发性肝癌病位、病性与客观指标之间的相关性。方法:应用临床流行病学研究方法,收集617例原发性肝癌病例,采用关联规则分析方法,探析肝癌病位、病性与客观指标的相关性。结果:总胆红素、谷丙转氨酶、碱性磷酸酶、CA125、CA19... 目的:探讨原发性肝癌病位、病性与客观指标之间的相关性。方法:应用临床流行病学研究方法,收集617例原发性肝癌病例,采用关联规则分析方法,探析肝癌病位、病性与客观指标的相关性。结果:总胆红素、谷丙转氨酶、碱性磷酸酶、CA125、CA199、甲胎蛋白等指标升高与病位"胆"密切相关;谷草转氨酶、总胆红素、碱性磷酸酶、CEA、γ-谷氨酰转肽酶、谷丙转氨酶、CA125等指标升高与病位"脾"密切相关;碱性磷酸酶、谷丙转氨酶、CA125指标升高与病位"脾""胆"均相关;CA125、CA199指标升高与病性"痰"密切相关;CA125、总胆红素指标升高与病性"湿"密切相关;CEA升高与病性"水停"密切相关;总胆红素升高与病性"热"密切相关;CA125升高与病性"阴虚"密切相关。结论:原发性肝癌病位、病性与某些客观指标之间存在一定的相关性。 展开更多
关键词 原发性肝癌 病位 病性 客观指标 关联规则
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目标关联规则挖掘算法的研究与应用 被引量：3
3
作者 刘雨露 方刚 《西南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期115-119,共5页
提出了一种基于数字化的目标关联规则挖掘算法,适合于从大型数据仓库中挖掘出与特定目标相关的隐含规则.其基本原理是用二进制的形式将数据库事务转换成数字事务,并在以数字事务为记录的数据库中,运用二进制的逻辑"与"运算计... 提出了一种基于数字化的目标关联规则挖掘算法,适合于从大型数据仓库中挖掘出与特定目标相关的隐含规则.其基本原理是用二进制的形式将数据库事务转换成数字事务,并在以数字事务为记录的数据库中,运用二进制的逻辑"与"运算计算出目标的效用度、包含目标的数字事务支持度和置信度,形成数字化的目标关联规则,接着根据数据库中的属性值信息解释关联规则.此算法的原理简单,扫描数据库仅需一次,算法执行效率比基于Apriori和Disjunctive-free的算法有明显提高. 展开更多
关键词 数据挖掘 数字事务 目标关联规则 二进制 教育管理
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基于规则关联的安全数据采集策略生成 被引量：1
4
作者 陈佩 李凤华 +2 位作者 李子孚 郭云川 成林 《网络与信息安全学报》 2021年第5期132-148,共17页
有效的安全数据采集是精准分析网络威胁的基础,当前常用的全采集、概率采集和自适应采集等采集方法,未考虑采集数据的有效性和采集数据的关联关系,消耗过多的资源,其采集收益和成本率低。针对该问题,考虑影响采集收益和成本的因素(节点... 有效的安全数据采集是精准分析网络威胁的基础,当前常用的全采集、概率采集和自适应采集等采集方法,未考虑采集数据的有效性和采集数据的关联关系,消耗过多的资源,其采集收益和成本率低。针对该问题,考虑影响采集收益和成本的因素(节点特征间关系、网络拓扑关系、系统威胁状况、节点资源情况、节点相似度等),设计了一种基于规则关联的安全数据采集策略生成方法。该方法根据节点间的关联规则和系统中所发生安全事件间的关联规则,构建备选采集项,缩减数据采集范围;综合考虑采集收益和采集成本,设计最大化采集收益和最小化采集成本的多目标优化函数,基于遗传算法求解该优化函数。与常用采集方法进行比较和分析,实验结果表明所提方法12 h累计数据采集量较其他方案减少了1000~3000条数据记录,数据有效性较其他数据采集方案提升约4%~10%,证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 策略优化生成 多目标优化 数据协同采集 多关联规则挖掘
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基于概念格的数据挖掘方法在库存管理中的应用 被引量：2
5
作者 王宇辉 杨丽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第5期1745-1747,共3页
利用概念格的数据挖掘方法来实现多目标优化过程中,给出了库存模型向概念格模型转换的方法,提出了一种具体的概念格的渐进式构造算法;对于概念格的数据挖掘方法,具体定义了概念格中的关联规则,并提取了库存模型中的隐藏知识,进而为实现... 利用概念格的数据挖掘方法来实现多目标优化过程中,给出了库存模型向概念格模型转换的方法,提出了一种具体的概念格的渐进式构造算法;对于概念格的数据挖掘方法,具体定义了概念格中的关联规则,并提取了库存模型中的隐藏知识,进而为实现库存模型的多目标优化提供了决策支持。 展开更多
关键词 库存管理 多目标优化 概念格 关联规则
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基于关联分析的多目标商品组合选择方法 被引量：9
6
作者 张志宏 寇纪淞 +1 位作者 陈富赞 李敏强 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2011年第1期132-138,共7页
在超市等零售机构中,如何根据历史记录选择商品组合进行促销是一个重要的问题,这不仅需要考虑商品组合的直接收益,还要考虑该商品组合间交叉销售的效果而获得的间接效益.本文利用关联规则的特点,建立一个多目标优化模型.该模型把商品直... 在超市等零售机构中,如何根据历史记录选择商品组合进行促销是一个重要的问题,这不仅需要考虑商品组合的直接收益,还要考虑该商品组合间交叉销售的效果而获得的间接效益.本文利用关联规则的特点,建立一个多目标优化模型.该模型把商品直接收益和由于交叉销售因素产生的间接利润作为两个独立的优化目标,并设计多目标遗传算法进行求解.为了增加种群多样性和提高算法搜索能力,加入个体修补,填充策略和局部搜索策略.最后,用实际零售数据集对该多目标优化模型和多目标遗传算法进行了验证.通过实验分析表明,这种多目标优化算法可以获得丰富信息,为决策者制定具有针对性营销策略提供比较全面的信息. 展开更多
关键词 交叉销售 多目标遗传算法 关联规则
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