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改进的FP-growth算法及其在TE过程故障诊断中的应用 被引量：6
1
作者 李宏光 夏丽君 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期697-706,共10页
为了解决频繁模式增长(frequent pattern growth,FP-growth)算法因多次遍历频繁集列表而产生庞大频繁模式树需占用大量内存降低了运行效率的问题,提出一种改进的FP-growth(upgraded FP-growth,UFP)算法.首先,构造支持度函数实现各项与... 为了解决频繁模式增长(frequent pattern growth,FP-growth)算法因多次遍历频繁集列表而产生庞大频繁模式树需占用大量内存降低了运行效率的问题,提出一种改进的FP-growth(upgraded FP-growth,UFP)算法.首先,构造支持度函数实现各项与其支持度的映射,使算法的运行效率得到提高;其次,利用关键字筛选技术,把频繁项分成关键项表、非关键项表两部分,保证了最终获取的每条关联规则都是人们关注的有效信息;最后,根据频繁1-项集划分数据库子集并直接构造每一项的条件模式树,节省了内存空间.将UFP算法应用于Tenessee Eastman(TE)过程的故障诊断,通过与主成分分析(principal component analysis,PCA)、核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)算法在多种故障下的诊断结果对比实验验证了算法的优越性. 展开更多
关键词 频繁模式增长(fp-growth)算法 关联规则 Tenessee Eastman(TE)过程 故障诊断
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基于关联规则的船员不安全行为发展路径分析 被引量：2
2
作者 胡甚平 谢莹 +2 位作者 张欣欣 江帅 席永涛 《上海海事大学学报》 北大核心 2022年第3期62-68,共7页
为研究船员不安全行为间的不确定性关联特征,运用关联规则对船员的不安全行为进行支持度和关联度评估。考虑到船员不安全行为表现的复杂性和不确定性,对船舶航行事故中船员的不安全行为进行辨识,并提出船员不安全行为的基本组成和关联... 为研究船员不安全行为间的不确定性关联特征,运用关联规则对船员的不安全行为进行支持度和关联度评估。考虑到船员不安全行为表现的复杂性和不确定性,对船舶航行事故中船员的不安全行为进行辨识,并提出船员不安全行为的基本组成和关联因素。引入频繁模式增长(frequent pattern growth,FP-growth)算法,分析船员的不安全行为关联规则。结合某港口水域安全事故数据,通过置信度和支持度分析,揭示船员不安全行为致因事故路径。应用结果表明,船员不安全行为导致事故发生的主要路径为:瞭望疏忽→安全航速失误→危险判断过失→避让行动过失→应急操作不当。自然环境和交通密度对船员不安全行为的产生具有较强的关联性。 展开更多
关键词 水路运输 船员不安全行为 关联规则 不确定性 频繁模式增长(fp-growth)算法
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频繁模式树增长算法在急诊设备压力性损伤评估与管理应对中的价值研究 被引量：7
3
作者 刘红 许艳 +1 位作者 梁妮妮 刘瑞凤 《中国医学装备》 2022年第7期137-141,共5页
目的:基于频繁模式树增长(FP-Growth)算法构建风险评估模型,探讨其在急诊医疗器械相关压力性损伤(MDRPI)评估和管理应对中的应用价值。方法:选取医院接治的489例急诊患者,根据MDRPI评估与管理模式不同将其分为对照组(237例)和观察组(252... 目的:基于频繁模式树增长(FP-Growth)算法构建风险评估模型,探讨其在急诊医疗器械相关压力性损伤(MDRPI)评估和管理应对中的应用价值。方法:选取医院接治的489例急诊患者,根据MDRPI评估与管理模式不同将其分为对照组(237例)和观察组(252例),在患者救治使用的急救设备中对照组采用传统预防模式管理,观察组采用风险评估模式管理,基于FP-Growth算法挖掘临床MDRPI高频诱发因素,从风险评估、设备选用、皮肤监测和健康宣教4个方面进行风险预防和护理管理,对比两组MDRPI发生率、MDRPI临床分期和急诊设备质量的差异性。结果:观察组外伤、心脑血管病、急腹症、妇产、中毒及其他类型急诊患者MDRPI发生率低于对照组,差异有统计学意义(x^(2)=4.200,x^(2)=5.117,x^(2)=6.935,x^(2)=4.636,x^(2)=5.979,x^(2)=5.107;P<0.05);观察组MDRPI患者中1期、2期、3期和4期压力性损伤发生率好于对照组,差异有统计学意义(x^(2)=35.388,x^(2)=4.219,x^(2)=4.450,x^(2)=4.149;P<0.05);观察组相关的急诊科医生、护士和医学工程处工程师及患者对急诊设备临床服务满意度高于对照组,差异有统计学意义(F=7.549,F=24.484,F=8.624,F=6.799;P<0.05)。结论:基于FP-Growth算法的风险评估模型,能够有效检测急诊科MDRPI的高频诱发因素,控制MDRPI发生率和临床分期,提高急诊设备临床服务质量。 展开更多
关键词 急诊设备 压力性损伤 频繁模式树增长(fp-growth)算法 风险评估 医疗器械相关压力性损伤(MDRPI)
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