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文檔簡介
1、 本文提出了一種關(guān)于多頻項集量化挖掘的概念及算法,利用故障項ID的明細(xì)數(shù)據(jù),能挖掘出各項ID之間的量化比例關(guān)系,來反映項集內(nèi)部元素的頻數(shù)對其它項集的影響和關(guān)系?! ”疚奶岢隽艘环N針對大型數(shù)據(jù)庫、關(guān)于多頻項集、動態(tài)增量式的挖掘新算法,提出了一種雙字段互連式數(shù)據(jù)挖掘新算法,大大縮小了搜索范圍,提高了算法執(zhí)行效率,節(jié)約了系統(tǒng)資源?! ”疚膶P-T挖掘算法引入基于“樹”的多層關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘,并將FP-T挖掘算法進行改進,通過構(gòu)造一種具有
2、特殊節(jié)點鏈指針的索引表,利用多概念層之間的父子關(guān)系,來實現(xiàn)多層頻繁項集的并發(fā)數(shù)據(jù)挖掘,可挖掘出不同概念層之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,從而可大大減少重復(fù)掃描數(shù)據(jù)庫的次數(shù),挖掘出更多的關(guān)聯(lián)信息?! ”疚奶接懥艘环N用于數(shù)據(jù)挖掘的二進制挖掘算法,利用二進制的狀態(tài)值“1”與“0”進行邏輯“與”運算,將電力系統(tǒng)中的一些無用屬性值屏蔽掉,提取有用信息,從其多屬性值域中抽取關(guān)鍵信息,形成決策規(guī)則?! ”疚膶⒒煦缗c分形理論引入電力系統(tǒng)高頻暫態(tài)波形的分析中,克服了
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