关联规则挖掘算法及其在冷轧生产中的应用

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1、!""#$%%%&%%’(清华大学学报-自然科学版.*%%>年第(>卷第"*期$$,’%)#$$&***+,#/012345678329-":2;0<:5.=*%%>=?@AB(>=#@B"*$>C$&$>C’关联规则挖掘算法及其在冷轧生产中的应用王金城$*$=王晓琳=庞古风-$B大连理工大学自动化系=大连$$C%*(D*B沈阳化工学院数理系=沈阳$$%$(*.摘要E针对!"#$%#$算法在实际应用中无法发现关联规则变化趋势的问题&该文根据增量挖掘算法的优点对!"#$%#$算法进行了改进’改进的!"#$%#$算法能够在原算法的基础上&通

2、过关联规则统计量的变化确定强规则与候选规则之间的转换&从而进一步发现关联规则的变化趋势&提高了依靠!"#$%#$算法得到的关联规则对决策分析支持的可靠性’将改进算法应用于冷轧生产过程预测中&试验结果表明&改进算法相对于传统的!"#$%#$算法对产量预测的精度提高了()*’关键词E关联规则+!"#$%#$算法+增量挖掘+冷轧生产过程中图分类号E0P$F文献标识码EQ文章编号E$%%%&%%’(-*%%>."*&$>C$&%’RSSTUVWXVTYZ[]S^VYVY_W_TZVX‘^aTZUTbcZT\VY_dZTU]SS]S$*$

3、efghijklmnko=efghpjqrsjk=tfghhuvnko-wBx]dWZX^]YXTaR[XT^WXVTY=xWVWYyYVz]ZSVX{Ta

4、]U‘YTT_{=xWVWYww}~!"=#‘VYWD!Bx]dWZX^]YXTa$UV]YU]=$‘]Y{WY_%YSXVX[X]Ta#‘]^VUW

5、]U‘YTT_{=$‘]Y{WY_ww~w"!=#‘VYW.R&SXZWUXEQ323:M

6、27A4@M2L5K’52:5:733@L)23OLM<3O123711@:27L2@3M6A<1B05<2K(M@9

7、1@:27L2@3M6A<1@*L723

8、<3L7AK23234D:@AO&M@AA234(M@:<11近年来=数据挖掘技术的研究引起了人工智能发生一定的变化=这就要求数据挖掘系统能够及时和数据库等领域专家与学者的广泛关注I数据挖掘地发现新的关联规则以供决策分析之用=避免因关作为一个新兴的0多学科交叉的应用领域=正在各行联规则更新不及时而造成决策失误I此外=目标数据各业的决策支持系统中扮演着越来越重要的角色I更新后=关联规则的变化趋势也许包含着重要的信在事务数据中挖掘关联规则是数据挖掘领域中的一息I但利用Q(M2@M2算法得到的关联规则无法体现个非常重要的研究课题I这些规则变化

9、背后所隐藏的信息=在一定程度上影1$(2是一种最具影响的挖掘关联规响了决策分析结果的可靠性I目前=国内外对Q(M2@M2算法则频繁项集的算法=它主要是针对静态的信息数据=Q(M2@M2算法的改进主要着眼于提高算法的运算效从中挖掘出用户感兴趣的关联规则I虽然诸多的研率=如增量挖掘1CF2I这些改进忽视了挖掘结果的全究人员对Q(M2@M2算法进行了大量的研究和改进1’2=但在实际的应用中=还是存在着不令人满意的地方I收稿日期E*%%>&%(&$*基金项目E国家自然科学基金资助项目-C%(>(%’F.比如E目标数据的规模是海量的=而且是随时间

10、不作者简介E王金城-$G’>H.=男-汉.=辽宁=教授I断增加的=因而存在于其中的关联规则必然也随之J&K72AE76L@:LMANOA6LB