模糊关联规则在西甲联赛中的运用

针对数据挖掘中的“尖锐边界”问题,阐述了模糊关联规则挖掘技术,提出了在模糊关联规则的挖掘中将事务属性模糊集中的元素作为单一属性来处理的方法,给出了模糊关联规则挖掘的算法。最后以西班牙足球甲级联赛分析为例,描述了模糊关联规则挖掘的具体应用。     

基于模糊层次数值型数据库发现一般化模糊关联规则

关联规则发现是数据挖掘研究领域中的重要内容之一,而以自然语言描述的模糊关联规则更符合人类的思维方式,在决策中占据重要作用。基于属性间通常还存着更高层次的抽象,即呈现出层次结构尤其是模糊层次结构这一事实,通过把经典的模糊理论与关联规则发现算法相结合,提出了在模糊层次结构下从数值型数据库中挖掘一般化模糊关联规则的相应算法。     

关联规则在船舶变压器故障诊断中的应用

船舶变压器是船舶电力系统的主要组成部分,能够影响船舶安全行驶。本文着重研究关联规则在船舶变压器故障诊断中的应用,从关联规则挖掘、知识库存储以及规则聚类等方面详细的阐述基于关联规则的数据挖掘的实现过程,最后将本文算法应用于变压器故障诊断的仿真实验中。实验结果表明,本算法准确率高、可靠性强。     

基于改进Apriori算法的船用柴油机装配工艺文件关联规则挖掘研究

柴油机作为船舶关键部件之一,其装配工艺设计的合理与否与船舶的整体性能直接相关。针对企业历史装配工艺文件不能充分为新机型装配任务发布时装配工艺设计提供支撑的问题,提出一个基于关联规则挖掘的柴油机装配工艺规则挖掘系统,该系统充分利用已有装配工艺文件,结合数据挖掘技术,对文件进行挖掘分析,建立装配规则库,为后续装配工艺智能设计提供数据支持。本文提出一种改进的Apriori算法,建立了关联规则挖掘的数学模型和基于自定义词典装配工艺文件分词算法,将分词处理过后的文件可以作为数据挖掘算法的输入,并在传统Apriori算法的基础上提出一种改进的Apriori算法,该算法核心思想是在对候选频繁事务集剪枝时,降低算法的时间复杂度,从而提高挖掘效率直到获得柴油机装配工艺文件中的关联规则。最后以某船厂的历史机型柴油机气缸盖装配工艺文件为例,验证了改进Apriori算法在挖掘柴油装配工艺文件关联规则时的可行性和有效性。     

大数据分析下的船舶调度方法研究

船舶分布状态数据为一组非线性组合的离散数据,采用大数据分析方法进行船舶调度,提高船舶分配的有效性,提出一种基于关联匹配的船舶分布状态数据聚类及船舶调度方法。对采集的船舶大数据进行模糊C均值聚类处理,根据船舶状态特征属性分布进行大数据环境下的关联规则挖掘,提取反映船舶属性的特征量,以提取的特征量进行关联匹配,实现船舶优化调度。仿真结果表明,采用该方法进行船舶调度能有效反映船舶的类别属性,提高船舶的分类管理和调度能力,从而提高船舶的运输效率。     

航迹点搁浅风险数据关联规则挖掘方法研究

随着海上航线的不断增多与海洋水文环境的不断变化,许多航迹点已存在搁浅风险不适合船舶航行。因此需要通过数据挖掘的方法对风险航迹点进行运算分析,但是传统的数据挖掘方法无法对无关联的航迹点进行风险的数据关联,由此导致数据挖掘数据结果的准确率下降,数据挖掘面有效数据计算量降低。对此提出航迹点搁浅风险数据关联规则挖掘方法研究。通过对航迹点风险数据的假设建模与风险数据的模糊计算,得到风险数据的关联规则,再通过对风险数据关联规则的分类挖掘计算与加权挖掘数据分析,最终得到准确的航迹点搁浅风险数据关联规则的数据结果。最后,通过引入海上实例数据对提出的方法进行仿真测试,证明设计的可行性。     

船舶运输领域中的数据挖掘方法研究

随着数据库技术的不断发展,以及数据关系的复杂化,单一的数据挖掘方法并不能够满足系统要求。本文通过对数据挖掘方法的研究,给出一种基于粗糙集的关联规则挖掘方法。利用粗糙集不需要任何先验知识的特点,有效提高关联规则挖掘的效率。通过船舶航线货物分析,验证本文方法具有一定的可行性。     

基于相关性精简关联规则生成算法

针对传统基于支持度-置信度桩架关联规则挖掘算法生成规则只考虑支持度和置信度的因素、没有考虑规则两者本身内在的关系并因此产生大量无效的规则的情况,提出了一种采用相关性精简关联规则产生的算法,此算法增加了一个度量——相关性来精简关联规则的产生。实验表明该算法在继承传统算法的优点的同时在一定的程度上提高了规则的有效性,降低规则冗余。     

一种基于概念层次数据库挖掘一般化关联规则的算法研究

从数值型数据库中挖掘出关联规则是一个很有应用前景的课题.在实际中,通常属性内还存在更高层次的概念抽象,即呈现出层次结构.本文基于这一结构,首先将原来的数据库扩展成层次数据库,然后提出了从此数据库中,挖掘出更一般关联规则的方法.运行实例表明了本文提出方法的有效性.     

船舶港口国检查的滞留原因分析

为了提高航运公司船舶管理水平,提升船舶安全航行系数,有效降低海事事故风险,并顺利通过港口国监督检查,对近年船舶港口国检查(Port State Control,PSC)滞留信息进行了研究,进而总结出滞留船舶缺陷的内在关联性或规律性信息。为此,从滞留缺陷及影响因素数据入手,运用关联规则挖掘技术分别对不同类型、不同船龄船舶的PSC检查滞留数据进行研究,通过频繁项集和关联规则的方式来挖掘船舶滞留缺陷的潜在规律。研究结果表明,运用关联规则挖掘技术对船舶滞留缺陷进行研究,能够准确、直观地总结出影响船舶滞留因素间的关联性。