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基于改进Apriori算法的铁路轨道质量分析与评价 被引量:5
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作者 朱付保 白庆春 +1 位作者 汤萌萌 朱颢东 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2015年第10期159-162,共4页
设计了一种基于改进Apriori算法的铁路轨道质量分析与评价系统.首先对原始病害数据进行预处理,消除冗余数据,建立有效数据仓库;然后将数据进行分块处理,并对对应的决策表约简;最后利用改进Apriori算法减少扫描候选频繁项集的次数,寻找... 设计了一种基于改进Apriori算法的铁路轨道质量分析与评价系统.首先对原始病害数据进行预处理,消除冗余数据,建立有效数据仓库;然后将数据进行分块处理,并对对应的决策表约简;最后利用改进Apriori算法减少扫描候选频繁项集的次数,寻找相应关联规则.通过对工务段线路病害进行评价,验证了该系统设计方案的合理性和有效性. 展开更多
关键词 关联规则 评价系统 质量分析 铁路病害 数据挖掘
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基于软件信息库挖掘的软件缺陷预测方法 被引量:3
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作者 王辉 杜庆峰 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第8期3094-3098,共5页
通过软件缺陷预测可以指导软件开发过程中资源的分配,提高软件质量和软件可靠性。为了更好地利用软件开发过程中产生的数据,指导软件的开发,在介绍了软件缺陷管理,数据挖掘,软件开发信息库知识的基础上,将数据挖掘的知识应用到软件开发... 通过软件缺陷预测可以指导软件开发过程中资源的分配,提高软件质量和软件可靠性。为了更好地利用软件开发过程中产生的数据,指导软件的开发,在介绍了软件缺陷管理,数据挖掘,软件开发信息库知识的基础上,将数据挖掘的知识应用到软件开发信息库中,从版本信息库和缺陷跟踪系统中提取相关数据,经过预处理后这些数据就成数据挖掘技术的研究对象,通过选取合适的软件度量元,利用这些度量元建立新的软件缺陷预测模型并验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 软件缺陷预测 数据挖掘 软件开发信息库 软件度量元 线性回归 逻辑回归
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电力系统二次设备缺陷数据挖掘与分析方法研究 被引量:3
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作者 胡福金 梁锦来 《能源与环保》 2021年第12期281-286,共6页
为了准确挖掘与分析电力系统二次设备缺陷数据,判断电网二次设备运行状态,提出基于缺陷数据挖掘的电力系统二次设备缺陷分析方法。基于层次聚类算法,获取电力系统二次设备缺陷数据挖掘,以原子聚类、原子簇合并、基于层次聚类算法的缺陷... 为了准确挖掘与分析电力系统二次设备缺陷数据,判断电网二次设备运行状态,提出基于缺陷数据挖掘的电力系统二次设备缺陷分析方法。基于层次聚类算法,获取电力系统二次设备缺陷数据挖掘,以原子聚类、原子簇合并、基于层次聚类算法的缺陷数据识别三步骤,将缺陷数据设成基于XGBoost的二次设备缺陷分类模型的输入数据,设置缺陷特征指标集、缺陷级别标签后,有效挖掘电力系统二次设备缺陷数据,然后通过XGBoost模型,实现二次设备缺陷级别识别。研究结果表明,所提方法对二次设备缺陷数据的挖掘结果和实际缺陷数据样本数一致,对二次设备缺陷级别识别后,识别结果的准确率、召回率、F1值均高达0.99,且识别耗时低于400 ms,具备使用价值。 展开更多
关键词 电力系统 二次设备 缺陷数据挖掘 缺陷级别识别 聚类算法
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软件缺陷预测中基于聚类分析的特征选择方法 被引量:25
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作者 刘望舒 陈翔 +2 位作者 顾庆 刘树龙 陈道蓄 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2016年第9期1298-1320,共23页
软件缺陷预测通过挖掘软件历史仓库,构建缺陷预测模型来预测出被测项目内的潜在缺陷程序模块.但有时候搜集到的缺陷预测数据集中含有的冗余特征和无关特征会影响到缺陷预测模型的性能.提出一种基于聚类分析的特征选择方法 FECAR.具体来... 软件缺陷预测通过挖掘软件历史仓库,构建缺陷预测模型来预测出被测项目内的潜在缺陷程序模块.但有时候搜集到的缺陷预测数据集中含有的冗余特征和无关特征会影响到缺陷预测模型的性能.提出一种基于聚类分析的特征选择方法 FECAR.具体来说,首先基于特征之间的关联性(即FFC),将已有特征进行聚类分析.随后基于特征与类标间的相关性(即FCR),对每个簇中的特征从高到低进行排序并选出指定数量的特征.在实证研究中,借助对称不确定性(symmetric uncertainty)来计算FFC,借助信息增益(information gain)、卡方值(chi-square)或Relief F来计算FCR.以Eclipse和NASA数据集等实际项目为评测对象,重点分析了应用FECAR方法后的缺陷预测模型的性能,FECAR方法选出的特征子集冗余率和比例.结果验证了FECAR方法的有效性. 展开更多
关键词 软件质量保障 缺陷预测 数据挖掘 特征选择 聚类分析
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基于AHP和分类加权关联规则的变电站二次设备缺陷分析 被引量:10
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作者 周凯 喻鑫 +3 位作者 严利雄 毕如玉 邓科 李煜磊 《湖北电力》 2021年第5期58-65,共8页
针对二次设备的缺陷管理,提出了基于层次分析法(AHP)和分类加权关联规则的分析方法。在阐述关联规则的基础上引入分类加权关联规则及其Apriori算法实现;考虑二次设备的生产厂家、设备类型、缺陷发现时间、缺陷部位、缺陷原因、缺陷等级... 针对二次设备的缺陷管理,提出了基于层次分析法(AHP)和分类加权关联规则的分析方法。在阐述关联规则的基础上引入分类加权关联规则及其Apriori算法实现;考虑二次设备的生产厂家、设备类型、缺陷发现时间、缺陷部位、缺陷原因、缺陷等级6个重要属性,建立了基于加权关联规则的二次设备缺陷数据模型;以某市变电站的二次设备缺陷数据构造缺陷样本,利用AHP计算缺陷项目的初始权重;使用加权的Apriori算法挖掘二次设备缺陷数据各属性的加权关联规则,分析其关联性。研究表明,该方法能够挖掘出运检人员更加关注的二次设备缺陷信息,对提高二次设备运维和管控水平具有实际意义。 展开更多
关键词 层次分析法 分类加权关联规则 二次设备 缺陷数据挖掘 关联性分析
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基于检测信息的重庆市政桥梁服役现状及其分析方法展望 被引量:6
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作者 唐启智 辛景舟 +2 位作者 周建庭 张向和 杨宏 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期57-65,共9页
市政桥梁是城市交通路网中的重要命脉,其健康状况事关城市运行服务品质。基于重庆市近两年191座受检桥梁的检测报告,对桥梁服役状况、检测评估手段、数据利用情况进行了全面的梳理,旨在掌握城市桥梁服役现状,探明现存问题与技术需求,推... 市政桥梁是城市交通路网中的重要命脉,其健康状况事关城市运行服务品质。基于重庆市近两年191座受检桥梁的检测报告,对桥梁服役状况、检测评估手段、数据利用情况进行了全面的梳理,旨在掌握城市桥梁服役现状,探明现存问题与技术需求,推动桥梁检测评估工作的进一步发展。调查结果表明:重庆市政桥梁整体服役状态较好;技术状况评定方法有待更新、完善;智能检测手段应用场景较少,隐蔽病害无损检测技术工程需求巨大;桥梁检测数据利用率偏低、挖掘深度不够。研究结果可为基于桥梁检测数据的劣化规律、状态评估、维护决策等研究工作提供重要参考。 展开更多
关键词 桥梁工程 现状 评定 智能检测 隐蔽病害 数据挖掘
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基于数据挖掘探讨肖承悰治疗黄体功能不全性不孕的用药规律
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作者 柯欣吟 汤玲 肖承悰(指导) 《中国中医药信息杂志》 CAS CSCD 2024年第5期42-46,共5页
目的利用数据挖掘技术分析肖承悰教授治疗黄体功能不全性不孕的用药规律,探讨其临证经验。方法收集2007年12月-2021年12月肖承悰教授门诊患者病历资料,筛选后录入FangNet平台,通过频次统计、协同性分级、药物-症状关联、药物聚类、性味... 目的利用数据挖掘技术分析肖承悰教授治疗黄体功能不全性不孕的用药规律,探讨其临证经验。方法收集2007年12月-2021年12月肖承悰教授门诊患者病历资料,筛选后录入FangNet平台,通过频次统计、协同性分级、药物-症状关联、药物聚类、性味归经等对用药规律进行分析。结果共纳入病案90则,涉及患者90例、处方270首。肖承悰教授治疗黄体功能不全性不孕高频药物包括桑寄生、续断、巴戟天、茯苓、女贞子等,药性多温、平,药味以甘为主,主归肾经、肝经。药物聚类分析显示,桑寄生、续断、巴戟天为主要药对。结论肖承悰教授认为,黄体功能不全性不孕的病机为肾阳亏虚,治以温肾助阳为主,兼以养肝健脾,调理冲任;用药强调药性平和,临床中擅用药对,展现了燕京萧氏妇科“和合灵动”的学术思想。 展开更多
关键词 不孕症 黄体功能不全 数据挖掘 肖承悰 用药规律
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基于决策支持系统平台的设备缺陷预测 被引量:2
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作者 陈拥军 王康元 黄民翔 《浙江电力》 2003年第6期1-4,共4页
电力系统设备缺陷预测是通过对设备当前和历史缺陷数据的分析 ,对未来可能发生的缺陷做出预测 ,使检修部门提前做好缺陷处理准备。文章把电网运行分析决策支持系统作为开展设备缺陷预测的工作平台 ,对其进行了研究 ,并提出了一种基于时... 电力系统设备缺陷预测是通过对设备当前和历史缺陷数据的分析 ,对未来可能发生的缺陷做出预测 ,使检修部门提前做好缺陷处理准备。文章把电网运行分析决策支持系统作为开展设备缺陷预测的工作平台 ,对其进行了研究 ,并提出了一种基于时间序列法的电力系统设备缺陷预测方法 ,该方法简单、方便 。 展开更多
关键词 缺陷预测 数据挖掘 时间序列
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Towards zero-defect manufacturing(ZDM)——a data mining approach 被引量:3
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作者 Ke-Sheng Wang 《Advances in Manufacturing》 SCIE CAS 2013年第1期62-74,共13页
The quality of a product is dependent on both facilities/equipment and manufacturing processes. Any error or disorder in facilities and processes can cause a catastrophic failure. To avoid such failures, a zero- defec... The quality of a product is dependent on both facilities/equipment and manufacturing processes. Any error or disorder in facilities and processes can cause a catastrophic failure. To avoid such failures, a zero- defect manufacturing (ZDM) system is necessary in order to increase the reliability and safety of manufacturing systems and reach zero-defect quality of products. One of the major challenges for ZDM is the analysis of massive raw datasets. This type of analysis needs an automated and self-orga- nized decision making system. Data mining (DM) is an effective methodology for discovering interesting knowl- edge within a huge datasets. It plays an important role in developing a ZDM system. The paper presents a general framework of ZDM and explains how to apply DM approaches to manufacture the products with zero-defect. This paper also discusses 3 ongoing projects demonstrating the practice of using DM approaches for reaching the goal of ZDM. 展开更多
关键词 data mining (DM) Quality of product Zero- defect manufacturing (ZDM) Knowledge discovery
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