改进关联规则挖掘算法航空发动机故障检测

通过对航空发动机机载数据结构以及几种常用的航空发动机故障检测方法的深入分析,提出采用关联规则挖掘来实现航空发动机故障检测.针对常用的关联规则挖掘算法——Apriori在应对数据量较大的数据库时存在效率瓶颈的问题,对该算法进行了改进.改进后的算法可以不断降低数据库规模和候选项集的数量.通过对航空发动机实际试车数据的挖掘实...     

基于数据挖掘的分布式入侵检测算法

分析了入侵检测中应用数据挖掘技术的基本思想，提出了一种基于数据挖掘的分布式入侵检测算法，并对该算法进行了仿真实验。结果证明，该算法能从大量网络流量连接记录中，挖掘出不同类型的关联入侵规则。     

数据库中关联规则的并行/分布式采掘技术

高效的并行/分布式采掘方法是数据库中关联规则发现技术的重要的研究方向,首先给出了关联规则的并行/分布式采掘的相关描述,针对关联规则并行/分布式采掘的基本思想,分析算法中可以改进效能的环节,提出生成更少候选集、局部剪枝、减少通讯量和优化扫描等提高性能和降低复杂度的方法。     

关联规则挖掘算法的改进和实现

关联规则挖掘算法作为数据挖掘的重要算法,非常适合于发现数据表中数据项之间的关联关系、潜在规律和知识.分析了传统关联规则挖掘算法的不足,并从冗余规则和虚假规则两个方面改进了关联规则的挖掘算法.针对冗余规则提出了修改ap_genrules函数或采用"向下挖"两种方法;针对虚假规则引入"相关度"概念,弥补了仅仅依赖最小支持度和最小信任度的不足.最后对两种改进挖掘算法的运行状况进行了比较和分析.     

改进的Apriori数据挖掘算法的应用

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的基本算法.针对防区外联合攻击武器系统在仿真过程中产生的大量数据,利用Apriori算法对仿真结果进行分析,得出一些有参考价值的规则,实现了关联规则挖掘在军用系统仿真中的应用.并对Apriori算法存在的问题进行了一些改进,用新的修剪策略,提高了算法的效率;增加独立性检验,进一步保证了关联规则的正确性.     

基于参考度的有效关联规则挖掘

针对当前关联规则挖掘采用的支持度-置信度框架在具体应用中存在的问题,引入新的指标--参考度对模型中关联规则挖掘算法评价体系进行改进.实验表明,通过引入参考度,能够提高挖掘有效规则的效率.     

关联规则挖掘在发动机故障分析中的应用

大部分关联规则挖掘算法仅以出现频率作为阈值来产生关联规则,然而在发动机故障数据分析领域,很多关键故障的出现机率较低,采用传统的挖掘算法无法适应航空发动机故障分析的需要.提出一种新算法,称为权重式多重支持度关联规则挖掘算法,此算法可针对不同重要度的故障定出不同的支持度阈值,由此产生的关联规则,可以解决高重要度但出现较少的故障不易被挖掘的问题.     

关联规则在消防接处警数据分析中的应用

阐述了关联规则及Apriori算法的基本概念、基本方法;运用关联规则Apriori算法,对某市2002年至2006年的消防接处警数据进行了初步关联规则挖掘,并给出了挖掘结果的简要说明,为数据挖掘在消防接处警数据分析方面作出了初步的探索。     

基于规则前后部约束的关联规则挖掘算法

目前,基于项约束的关联规则挖掘算法,未考虑用户感兴趣的规则前后部项集,常常包含了大量冗余无价值的关联规则。针对此问题,提出了一种基于规则前后部约束的关联规则挖掘算法AR_FR。该算法根据用户需求,构造指定关联规则的前后部项集,得出针对用户需求的频繁项集和关联规则,并与具有代表性的项约束关联规则挖掘算法Recorder进行了对比实验,结果表明AR_FR算法具有更高的挖掘效率,算法执行时间也有所降低。     

网络入侵检测的快速规则匹配算法

在分析入侵检测系统的基础上,指出现有规则匹配算法的不足.提出一种新的规则匹配算法,该算法主要利用非精确匹配技术,缩小入侵分类的检测范围,达到快速匹配的目的.根据不同的安全性要求设置不同的门限值,该算法可用于预测适合不同门限值的可疑入侵行为.     

基于算子空间的公式发现算法研究

在FDD提出的人工智能技术与曲线拟合技术结合的公式发现系统的基础上 ,提出了新的基于算子空间的公式发现算法 ,并在算法研究的基础上设计实现基于算子空间的可视化公式发现系统 ,该系统通过算子空间概念的引入 ,简化了算子空间的规则 ,同时引入导数规则、误差规则以及终止规则 ,丰富了知识库内容。通过以上改进 ,和BACON和FDD相比 ,公式发现的形式更广 ,复杂度更高。文章最后给出了应用实例以及公式发现的结果。     

依据部分属性值的空中目标威胁快速排序方法

针对空中目标威胁排序问题,提出了一种依据部分属性值即可对目标威胁进行快速排序的方法.首先选取具有代表性的样本数据作为案例库;然后确定条件属性和决策属性,在利用K-均值聚类算法对决策属性进行离散化后,提出了一种针对连续条件属性值的全局离散化方法,并对离散化后的案例库进行属性约简并得出决策规则;最后将待排序目标各属性值进行...     

基于标注事件图的空间数据库主动规则终止性分析

主动规则的终止性分析强化了规则的设计高效性。给出主动规则元模型的概念作为主动规则终止性分析和比较的基础;对精化触发图进行扩展,提出标注事件图分析模型。结合实例给出终止性分析算法。与各种方法的对比说明标注事件图是可应用于终止性分析的通用抽象模型。     

基于模糊事件的入侵检测模型

对模糊入侵事件进行了描述，分析了模糊入侵事件间的相似性，提出了基于模糊ECA规则的入侵检测知识表示方法，并阐述了模糊ECA规则的分析过程，以解决入侵行为的不确定性。     

美国非法证据排除规则与德国证据运用禁止规则之比较

非法获得的证据能否作为定案的依据 ,历来为各国刑事证据理论所关注。美国和德国作为英美法系和大陆法系的典型代表 ,分别确立了非法证据排除规则和证据运用禁止规则。研究了两国排除规则的内涵、发展历史、适用范围及存在差异     

Cost allocation rules for elastic single‐attribute situations

Many cooperative games, especially ones stemming from resource pooling in queueing or inventory systems, are based on situations in which each player is associated with a single attribute (a real number representing, say, a demand) and in which the cost to optimally serve any sum of attributes is described by an elastic function (which means that the per‐demand cost is non‐increasing in the total demand served). For this class of situations, we introduce and analyze several cost allocation rules: the proportional rule, the serial cost sharing rule, the benefit‐proportional rule, and various Shapley‐esque rules. We study their appeal with regard to fairness criteria such as coalitional rationality, benefit ordering, and relaxations thereof. After showing the impossibility of combining coalitional rationality and benefit ordering, we show for each of the cost allocation rules which fairness criteria it satisfies. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 271–286, 2017     

基于蚁群算法的模糊控制规则优化设计

为了避免设计模糊控制系统时遇到的“规则爆炸”问题,提出基于模糊相容系数的模糊规则优化方法．该方法定义了模糊规则的相容程度,得出的相容系数矩阵作为蚁群算法的启发式因子．采用蚁群算法优化模糊规则进行仿真,结果显示该方法生成的模糊规则具有较好的相容性和控制性能．