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Research on Automatic Mining Method of Behavior Rule Based on Apriori Algorithm 认领 引用
1
作者 ZHU Aiqun LU Jin 《US-China Education Review(A)》 2026年第5期295-302,共8页
Behaviour rule mining extracts valuable patterns from large amounts of behavioural data,which is crucial for analysing user behaviour,monitoring systems,and detecting security threats.Traditional manual or statistical... Behaviour rule mining extracts valuable patterns from large amounts of behavioural data,which is crucial for analysing user behaviour,monitoring systems,and detecting security threats.Traditional manual or statistical methods often fail to reveal complex,hidden associations.This study therefore proposes an automated behaviour rule mining method based on an improved Apriori algorithm.This method adapts data preprocessing and feature encoding to behavioural characteristics,introduces an adaptive support threshold and incremental updating to enhance efficiency,and automates the generation and filtering of association rules from frequent behavioural sequences.When evaluated using accuracy,recall,and interpretability metrics on public user behaviour data and simulated system logs,the method was found to effectively mine meaningful rules while maintaining high efficiency with large-scale data.This work offers a scalable and interpretable approach to automated behaviour rule mining that supports intelligent analysis and decision-making. 展开更多
关键词 Apriori algorithm behavior mining frequent patterns association rules automated analysis data mining
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A Novel Incremental Mining Algorithm of Frequent Patterns for Web Usage Mining 认领 引用 被引量：1
2
作者 DONG Yihong ZHUANG Yueting TAI Xiaoying 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS 2007年第5期777-782,共6页
Because data warehouse is frequently changing, incremental data leads to old knowledge which is mined formerly unavailable. In order to maintain the discovered knowledge and patterns dynamically, this study presents a... Because data warehouse is frequently changing, incremental data leads to old knowledge which is mined formerly unavailable. In order to maintain the discovered knowledge and patterns dynamically, this study presents a novel algorithm updating for global frequent patterns-IPARUC. A rapid clustering method is introduced to divide database into n parts in IPARUC firstly, where the data are similar in the same part. Then, the nodes in the tree are adjusted dynamically in inserting process by ＂pruning and laying back＂ to keep the frequency descending order so that they can be shared to approaching optimization. Finally local frequent itemsets mined from each local dataset are merged into global frequent itemsets. The results of experimental study are very encouraging. It is obvious from experiment that IPARUC is more effective and efficient than other two contrastive methods. Furthermore, there is significant application potential to a prototype of Web log Analyzer in web usage mining that can help us to discover useful knowledge effectively, even help managers making decision. 展开更多
关键词 incremental algorithm association rule frequent pattern tree web usage mining
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Quantum Algorithm for Mining Frequent Patterns for Association Rule Mining 认领 引用 被引量：1
3
作者 Abdirahman Alasow Marek Perkowski 《Journal of Quantum Information Science》 CAS 2023年第1期1-23,共23页
Maximum frequent pattern generation from a large database of transactions and items for association rule mining is an important research topic in data mining. Association rule mining aims to discover interesting corre... Maximum frequent pattern generation from a large database of transactions and items for association rule mining is an important research topic in data mining. Association rule mining aims to discover interesting correlations, frequent patterns, associations, or causal structures between items hidden in a large database. By exploiting quantum computing, we propose an efficient quantum search algorithm design to discover the maximum frequent patterns. We modified Grover’s search algorithm so that a subspace of arbitrary symmetric states is used instead of the whole search space. We presented a novel quantum oracle design that employs a quantum counter to count the maximum frequent items and a quantum comparator to check with a minimum support threshold. The proposed derived algorithm increases the rate of the correct solutions since the search is only in a subspace. Furthermore, our algorithm significantly scales and optimizes the required number of qubits in design, which directly reflected positively on the performance. Our proposed design can accommodate more transactions and items and still have a good performance with a small number of qubits. 展开更多
关键词 Data Mining Association Rule Mining Frequent Pattern Apriori Algorithm Quantum Counter Quantum Comparator Grover’s Search Algorithm
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A New Algorithm for Mining Frequent Pattern 认领 引用 被引量：4
4
作者 李力 靳蕃 《Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition)》 2002年第1期10-20,共11页
Mining frequent pattern in transaction database, time series databases, and many other kinds of databases have been studied popularly in data mining research. Most of the previous studies adopt Apriori like candidate ... Mining frequent pattern in transaction database, time series databases, and many other kinds of databases have been studied popularly in data mining research. Most of the previous studies adopt Apriori like candidate set generation and test approach. However, candidate set generation is very costly. Han J. proposed a novel algorithm FP growth that could generate frequent pattern without candidate set. Based on the analysis of the algorithm FP growth, this paper proposes a concept of equivalent FP tree and proposes an improved algorithm, denoted as FP growth * , which is much faster in speed, and easy to realize. FP growth * adopts a modified structure of FP tree and header table, and only generates a header table in each recursive operation and projects the tree to the original FP tree. The two algorithms get the same frequent pattern set in the same transaction database, but the performance study on computer shows that the speed of the improved algorithm, FP growth * , is at least two times as fast as that of FP growth. 展开更多
关键词 data mining algorithm frequent pattern set FP growth
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FP-Growth算法的实验室安全事故成因分析与管理建议 认领 引用
5
作者 何杨 王东梅 +3 位作者 王舒涵 唐玥 谭鑫 龚正君 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2026年第7期239-244,共6页
实验室安全事故成因复杂,现有算法在系统解析事故多因素关联方面存在不足。对此,基于2008—2023年间全球实验室安全事故的时空分布特征,结合FP-Growth算法构建安全隐患因素识别模型,系统评估教学科研对事故发生的影响。研究结果表明:16... 实验室安全事故成因复杂,现有算法在系统解析事故多因素关联方面存在不足。对此,基于2008—2023年间全球实验室安全事故的时空分布特征,结合FP-Growth算法构建安全隐患因素识别模型,系统评估教学科研对事故发生的影响。研究结果表明:16年间全球实验室安全事故共有53起,集中于亚洲、欧洲与北美洲,其中中国(含港澳台)占比47%,且以火灾为主;教学科研活动与安全事故具有显著正相关性(R>0.72、p<0.01),且“人”和“管理”是导致实验室事故的主要风险因素。本研究从多因素关联挖掘的角度揭示了实验室安全事故的内在风险结构,为高校实验室安全风险识别与治理体系优化提供了方法支撑与实证依据。 展开更多
关键词 高校实验室 实验室安全 频繁项集增长算法 成因分析 管理建议
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多源异构数据细节特征并行聚类挖掘 认领 引用
6
作者 康耀龙 冯丽露 张景安 《现代电子技术》 北大核心 2026年第17期169-172,177,共4页
为了解决多源异构数据细节特征聚类准确度较低的问题,文中提出一种多源异构数据细节特征并行聚类挖掘方法。使用Apriori(先验算法)挖掘多源异构数据集,同时对Apriori算法在生成候选集的过程进行改进,减少候选集的数据量,提升多源异构数... 为了解决多源异构数据细节特征聚类准确度较低的问题,文中提出一种多源异构数据细节特征并行聚类挖掘方法。使用Apriori(先验算法)挖掘多源异构数据集,同时对Apriori算法在生成候选集的过程进行改进,减少候选集的数据量,提升多源异构数据频繁项集挖掘速度。将K-means聚类结合Map-Reduce形成并行聚类,以频繁项集作为初始聚类中心,通过多个Mapper同时计算多源异构数据与聚类中心的距离,将最近的数据划分为该簇完成第一次聚类。使用Reducer汇总聚类数据,通过计算新的聚类中心返回Mapper,实现迭代,直至Reducer计算聚类中心不再变化,完成多源异构数据细节特征并行聚类挖掘。实验结果表明:改进后的Apriori算法展示了更强大的频繁项集挖掘能力,通过多源异构数据并行聚类挖掘细节特征,可以准确描述数据信息,对多源异构数据进行并行聚类,且类间距离明显,类内数据紧凑,分类效果十分优秀。所提方法能够实现准确的多源异构数据并行聚类。 展开更多
关键词 多源异构数据 细节特征 频繁项集 并行聚类 Apriori算法 数据挖掘
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Research and Application on Web Information Retrieval Based on Improved FP-Growth Algorithm 认领 引用 被引量：3
7
作者 JIAO Minghai YAN Ping JIANG Huiyan 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 EI CAS 2006年第5期1065-1068,共4页
A kind of single linked lists named aggregative chain is introduced to the algorithm, thus improving the architecture of FP tree. The new FP tree is a one-way tree and only the pointers that point its parent at each n... A kind of single linked lists named aggregative chain is introduced to the algorithm, thus improving the architecture of FP tree. The new FP tree is a one-way tree and only the pointers that point its parent at each node are kept. Route information of different nodes in a same item are compressed into aggregative chains so that the frequent patterns will be produced in aggregative chains without generating node links and conditional pattern bases. An example of Web key words retrieval is given to analyze and verify the frequent pattern algorithm in this paper. 展开更多
关键词 data mining chains FP-growth algorithm frequent pattern aggregative information retrieval
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Protocol Format Extraction Based on an Improved CFSM Algorithm 认领 引用 被引量：4
8
作者 Peihong Lin Zheng Hong +2 位作者 Lifa Wu Yihao Li Zhenji Zhou 《China Communications》 SCIE CSCD 2020年第11期156-180,共25页
As the information technology rapidly develops,many network applications appear and their communication protocols are unknown.Although many protocol keyword recognition based protocol reverse engineering methods have ... As the information technology rapidly develops,many network applications appear and their communication protocols are unknown.Although many protocol keyword recognition based protocol reverse engineering methods have been proposed,most of the keyword recognition algorithms are time consuming.This paper firstly uses the traffic clustering method F-DBSCAN to cluster the unknown protocol traffic.Then an improved CFSM(Closed Frequent Sequence Mining)algorithm is used to mine closed frequent sequences from the messages and identify protocol keywords.Finally,CFGM(Closed Frequent Group Mining)algorithm is proposed to explore the parallel,sequential and hierarchical relations between the protocol keywords and obtain accurate protocol message formats.Experimental results show that the proposed protocol formats extraction method is better than Apriori algorithm and Sequence alignment algorithm in terms of time complexity and it can achieve high keyword recognition accuracy.Additionally,based on the relations between the keywords,the method can obtain accurate protocol formats.Compared with the protocol formats obtained from the existing methods,our protocol format can better grasp the overall structure of target protocols and the results perform better in the application of protocol reverse engineering such as fuzzing test. 展开更多
关键词 flow clustering CFSM algorithm closed frequent sequences keyword recognition CFGM algorithm keyword relations format categorization
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基于区域供热方案的高级㶲分析模型 认领 引用
9
作者 柯一鸿 林艺龙 +2 位作者 林周勇 易秉恒 王炯铭 《电子设计工程》 2026年第2期192-196,共5页
为了评估热电联产系统在区域供热中的性能和效率,构建了基于区域供热方案的高级㶲分析模型。利用普通类间距离准则和加权类间距离准则,挖掘用于供暖潜能评估的频繁项集条件模式基,将条件fg-tree的构建与挖掘过程视为一种递归处理过程。以... 为了评估热电联产系统在区域供热中的性能和效率,构建了基于区域供热方案的高级㶲分析模型。利用普通类间距离准则和加权类间距离准则,挖掘用于供暖潜能评估的频繁项集条件模式基,将条件fg-tree的构建与挖掘过程视为一种递归处理过程。以㶲效率指标和能级平衡系数指标为度量依据,分析了基于热电联产系统的高级㶲分析模型的性能,从而实现热电联产系统中的热能评估。实验结果表明,正常生产工况下,文中模型计算得到的㶲效率为0.65,能级平衡系数为0.82,优于对比方法,并具有更高的评估效率。 展开更多
关键词 大数据频繁项集挖掘算法 热电联产 㶲效率 区域供热
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基于隐结构模型与频繁项集的针灸治疗帕金森病非运动症状选穴规律 认领 引用
10
作者 伊伸珑 何启旺 +4 位作者 肖蝶 代诚博 金小轩 李亚楠 万碧江 《中医药导报》 2026年第3期166-172,共7页
目的:探讨针灸治疗帕金森病非运动症状(PD-NMS)患者的辨证取穴规律,为临床治疗PD-NMS患者提供帮助。方法:采用系统性文献检索策略,查询中国知网(CNKI)、中国生物医学文献数据库(CBM)、维普中文期刊服务平台、万方数据知识服务平台(Wanfa... 目的:探讨针灸治疗帕金森病非运动症状(PD-NMS)患者的辨证取穴规律,为临床治疗PD-NMS患者提供帮助。方法:采用系统性文献检索策略,查询中国知网(CNKI)、中国生物医学文献数据库(CBM)、维普中文期刊服务平台、万方数据知识服务平台(Wanfang Data)、PubMed、Embase、Web of Science等中英文数据库中有关针灸治疗PD-NMS的相关文献,提取症状、取穴处方信息构建医案数据库,采用隐结构模型、频繁项集分析等方法,分析针灸治疗PD-NMS的辨证取穴规律。检索时限均为建库至2025年2月28日。结果:系统检索中英文数据库,筛选针灸干预PD-NMS的临床文献46篇。在1 366份病历资料中提取71项症状体征、108个精准穴位定位点及114个穴位配伍方案构建结构化数据库,解析PD-NMS中医证型与取穴模式的对应规律。对症状、腧穴、证型进行频繁项集分析,挖掘出症状-腧穴频繁项集5项,包括五心烦热+腰酸+睡眠障碍+太冲等;证型-症状-腧穴频繁项集5项,包括肝肾阴虚证+五心烦热+腰酸+睡眠障碍+太冲+三阴交等。针灸治疗PD-NMS多以太冲、风池、合谷为主穴。结论:针灸治疗帕金森病非运动症状多以太冲、风池、合谷为主穴,配穴依据临床情况辨证取穴,此可为临床治疗帕金森病非运动症状提供参考。 展开更多
关键词 帕金森病 非运动症状 针灸 隐结构模型 频繁项集 辨证选穴规律 数据挖掘 Apriori算法
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Fast Discovering Frequent Patterns for Incremental XML Queries 认领 引用
11
作者 PENGDun-lu QIUYang 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 EI CAS 2004年第5期638-646,共9页
It is nontrivial to maintain such discovered frequent query patterns in real XML-DBMS because the transaction database of queries may allow frequent updates and such updates may not only invalidate some existing frequ... It is nontrivial to maintain such discovered frequent query patterns in real XML-DBMS because the transaction database of queries may allow frequent updates and such updates may not only invalidate some existing frequent query patterns but also generate some new frequent query patterns. In this paper, two incremental updating algorithms, FUX-QMiner and FUXQMiner, are proposed for efficient maintenance of discovered frequent query patterns and generation the new frequent query patterns when new XMI, queries are added into the database. Experimental results from our implementation show that the proposed algorithms have good performance. Key words XML - frequent query pattern - incremental algorithm - data mining CLC number TP 311 Foudation item: Supported by the Youthful Foundation for Scientific Research of University of Shanghai for Science and TechnologyBiography: PENG Dun-lu (1974-), male, Associate professor, Ph.D, research direction: data mining, Web service and its application, peerto-peer computing. 展开更多
关键词 XML frequent query pattern incremental algorithm data mining
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现货市场频繁启停工况下燃气轮机组电气设备损伤机理与全寿命周期风险管理技术 认领 引用
12
作者 魏栋 《电气应用》 2026年第8期114-118,共5页
频繁启停会导致电气设备承受热应力、机械应力和电气应力的反复冲击,加速设备老化,诱发故障。为提升机组的运行稳定性,提出一种基于改进遗传算法的全寿命周期风险管理技术。分析了频繁启停工况下燃气轮机组关键电气设备的损伤机理,并构... 频繁启停会导致电气设备承受热应力、机械应力和电气应力的反复冲击,加速设备老化,诱发故障。为提升机组的运行稳定性,提出一种基于改进遗传算法的全寿命周期风险管理技术。分析了频繁启停工况下燃气轮机组关键电气设备的损伤机理,并构建了基于设备健康状态的全寿命周期风险评估体系,同时在传统遗传算法中引入自适应交叉变异策略、精英保留机制和多目标优化方法,有效提升了算法的全局搜索能力。实验结果表明,所提技术降低了电气设备的寿命损耗和运维成本,为电力现货市场环境下燃气轮机组的精细化运行管理提供了技术支撑。 展开更多
关键词 电力现货市场 燃气轮机组 频繁启停 损伤机理 改进遗传算法 全寿命周期
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基于优化FP⁃Growth算法的滑坡频繁因素组合挖掘 认领 引用 被引量：4
13
作者 李佳颖 郝彬超 +4 位作者 王卫东 王智超 曹禄来 韩征 朱崇政 《防灾减灾工程学报》 CSCD 北大核心 2025年第3期532-541,共10页
滑坡影响因素复杂多样,挖掘滑坡的频繁因素组合能宏观快速地初步判识滑坡易发区域。以四川省凉山彝族自治州内586处滑坡灾害为样本数据,从地质条件、水文条件、地形条件、气象条件和人类工程活动五个方面收集12个滑坡影响因素,基于卡方... 滑坡影响因素复杂多样,挖掘滑坡的频繁因素组合能宏观快速地初步判识滑坡易发区域。以四川省凉山彝族自治州内586处滑坡灾害为样本数据,从地质条件、水文条件、地形条件、气象条件和人类工程活动五个方面收集12个滑坡影响因素,基于卡方检验剔除与滑坡灾害弱相关的影响因素,耦合分析滑坡区域与影响因素区划,针对大数据挖掘算法仅能以历史滑坡次数等离散型变量为挖掘依据的局限性,引入特征参数优化频繁模式树(FPGrowth)算法,使其能以历史滑坡面积和历史滑坡密度等连续型变量为挖掘依据,挖掘滑坡频繁二级因素组合,利用卡方检验与频率比检验挖掘结果准确性。结果表明:基于历史滑坡密度的优化关联规则算法能更好地挖掘滑坡频繁二级因素组合,其中,“高程<1769 m、地表起伏度62~140 m”的区域滑坡最频繁,需要对滑坡灾害重点关注与防治。针对原始关联规则算法仅能以滑坡次数为挖掘依据的局限,优化算法以考虑滑坡范围的影响,深入研究多种影响因素对滑坡的综合作用,为滑坡灾害的快速判识与防灾减灾提供参考。 展开更多
关键词 大数据挖掘技术 优化关联规则算法 FP-Growth算法 滑坡影响因素 频繁组合挖掘
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An Improved Apriori Algorithm 认领 引用
14
作者 LIU Shan LIAO Yongyi 《现代电子技术》 2007年第4期106-107,110,共2页
In this paper,We study the Apriori and FP-growth algorithm in mining association rules and give a method for computing all the frequent item-sets in a database.Its basic idea is giving a concept based on the boolean v... In this paper,We study the Apriori and FP-growth algorithm in mining association rules and give a method for computing all the frequent item-sets in a database.Its basic idea is giving a concept based on the boolean vector business product,which be computed between all the businesses,then we can get all the two frequent item-sets(minsup=2).We basis their inclusive relation to construct a set-tree of item-sets in database transaction,and then traverse path in it and get all the frequent item-sets.Therefore,we can get minimal frequent item sets between transactions and items in the database without scanning the database and iteratively computing in Apriori algorithm. 展开更多
关键词 数据挖掘 挖掘规则 先验算法 频繁项集 商业产品
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融合轻量化Apriori算法的大学生个性化心理评估系统 认领 引用 被引量：1
15
作者 徐云龙 丁芬芬 周多道 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2025年第9期131-133,107,共3页
传统Apriori算法挖掘大学生心理因素关联规则重复扫描数据库,增加系统运行工作量、降低心理评估效率。对此设计融合轻量化Apriori算法的大学生个性化心理评估系统。系统客户端和服务端基于双向通信技术传输数据、使用TCP协议链接,评估... 传统Apriori算法挖掘大学生心理因素关联规则重复扫描数据库,增加系统运行工作量、降低心理评估效率。对此设计融合轻量化Apriori算法的大学生个性化心理评估系统。系统客户端和服务端基于双向通信技术传输数据、使用TCP协议链接,评估数据库负责信息存储与预处理。软件部分,将关联规则挖掘模块嵌入轻量化Apriori算法,以二进制运算代替集合运算挖掘大学生心理因素关联规则;基于模糊数学方法对挖掘的心理因素关联规则实施模糊数学分类获得心理评估结果。实验结果表明,该系统有效检出存在心理问题倾向的学生对象,减少了心理评估的时间消耗,整体性能良好。 展开更多
关键词 轻量化 Apriori算法 二进制 频繁项集 模糊数学 心理评估
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Top-K最优划分的景点个性化推荐方法仿真研究 认领 引用 被引量：1
16
作者 张一恒 王芹 《计算机仿真》 2025年第3期511-515,共5页
开展景点个性化推荐时,若不能完整采集用户浏览的相关数据,会直接影响后续景点的推荐效果,为此提出基于频繁序列挖掘的景点个性化推荐算法优化方法。利用网络爬虫工具爬取用户近期浏览与评论信息,获取旅游景点相关数据。基于数据采集结... 开展景点个性化推荐时,若不能完整采集用户浏览的相关数据,会直接影响后续景点的推荐效果,为此提出基于频繁序列挖掘的景点个性化推荐算法优化方法。利用网络爬虫工具爬取用户近期浏览与评论信息,获取旅游景点相关数据。基于数据采集结果构建景点知识图谱,生成景点序列,根据景点序列生成频繁序列,并利用Top-K最优划分方法对序列实施划分处理,通过对划分后频繁数据挖掘,获取景点最佳推荐序列,实现景点的个性化推荐。实验结果表明,利用该方法开展景点个性化推荐时,推荐效果好、精度高。 展开更多
关键词 频繁序列挖掘 旅游景点 个性化推荐算法 爬虫工具
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基于随机森林算法的配电网频繁停电预警技术研究 认领 引用 被引量：7
17
作者 张宏伟 《农村电气化》 2025年第3期1-6,47,共6页
传统的频繁停电管控模式主要是人工多系统查询、手动计算等方式进行统计分析,工作量大,数据分析不全面,严重制约对配电网管理的科学性、先进性和精益化水平。文章将基础数据和频繁停电及停电线变户数据结构化、规范化,形成大数据生态归... 传统的频繁停电管控模式主要是人工多系统查询、手动计算等方式进行统计分析,工作量大,数据分析不全面,严重制约对配电网管理的科学性、先进性和精益化水平。文章将基础数据和频繁停电及停电线变户数据结构化、规范化,形成大数据生态归集和管理,挖掘“数字价值”,使用支持向量机和逻辑回归同时进行预测,减小分类出错的概率,使用随机森林算法加以改进。从客户实际用电体验的角度,研究了新客户电力供应敏感程度的分类模型和计算方法,并采用多种机器学习相结合的方法,基于客户敏感程度以及停电事件相关特征数据来对客户投诉的概率进行预测。 展开更多
关键词 配电网 供电台区 大数据 随机森林算法 频繁停电
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基于频繁项集挖掘优化的新型电力系统分布式终端网络鲁棒安全资源分配算法 认领 引用
18
作者 曹扬 陶文伟 +3 位作者 苏扬 李孟阳 陆力瑜 张富川 《微型电脑应用》 2025年第6期54-57,共4页
为了满足电力业务数据安全传输的需求,提出基于频繁项集挖掘优化的新型电力系统分布式终端网络鲁棒安全资源分配算法。根据反馈概念确定电力系统运行任务,线性控制分布式终端网络数据运行。采用频繁项集挖掘优化算法设定分配流程,通过... 为了满足电力业务数据安全传输的需求,提出基于频繁项集挖掘优化的新型电力系统分布式终端网络鲁棒安全资源分配算法。根据反馈概念确定电力系统运行任务,线性控制分布式终端网络数据运行。采用频繁项集挖掘优化算法设定分配流程,通过项目集支持数据质量函数获取分布关系,计算终端网络安全鲁棒资源分配概率。在稳定能量供应的前提下,通过多载波技术对应传输带宽,实现新型电力系统终端网络鲁棒资源分配。实验结果表明,所提算法能够在不同距离信道节点设定下实现较快的分配效率,同时可以应对不同的攻击模式,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 频繁项集挖掘优化 新型电力系统分布式终端 网络鲁棒安全资源 分配算法
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基于FP-Growth的目标编队规律挖掘模型 认领 引用
19
作者 徐秋坪 孙耀宗 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2025年第5期1620-1626,共7页
面向目标间编队协同作战运用规律分析挖掘需求,考虑目标编队样本存在一型多架、同类样本目标关联顺序不同等特征,提出一种基于频繁模式树的编队协同规律挖掘算法模型。模型中设计样本格式化预处理方法和频繁项分拣策略,运用频繁模式增... 面向目标间编队协同作战运用规律分析挖掘需求,考虑目标编队样本存在一型多架、同类样本目标关联顺序不同等特征,提出一种基于频繁模式树的编队协同规律挖掘算法模型。模型中设计样本格式化预处理方法和频繁项分拣策略,运用频繁模式增长算法挖掘目标编组规律知识,从编组运用样式、作战运用样式等维度分析典型编队规律运用特征。该模型易于工程实现,能够基于积累的编队样本数据,挖掘形成典型目标协同作战运用规律知识,通过案例分析介绍该模型的可行性和有效性,可为实时战场编队识别研判、目标态势变化趋势预测、临机动态规划等作战应用提供高价值情报支撑。 展开更多
关键词 编队规律 作战运用特征 频繁模式增长算法
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结合FP-Growth与HMM模型的音乐信息类型划分方法研究 认领 引用
20
作者 武玉婷 《微型电脑应用》 2025年第3期127-129,133,共3页
针对传统音乐信息分类效率低和准确率差的情况,提出一种音乐信息类型划分模型。所提模型利用频繁模式增长算法挖掘音乐信息类型的关联度,并结合了隐马尔科夫模型构建分类模型。结果表明,分类模型在音乐信息分类中平均耗时为75.3 s,同时... 针对传统音乐信息分类效率低和准确率差的情况,提出一种音乐信息类型划分模型。所提模型利用频繁模式增长算法挖掘音乐信息类型的关联度,并结合了隐马尔科夫模型构建分类模型。结果表明,分类模型在音乐信息分类中平均耗时为75.3 s,同时对6种音乐分类的平均准确率达88.73%。在不同节奏特征向量与方法的比较中,分类准确率平均值分别为91.82%和92.63%,性能优于其他方法。这说明所提模型不仅提高了分类效率和精确度,还有助于推动音乐推荐、搜索等应用的进步。 展开更多
关键词 频繁模式增长算法 隐马尔科夫模型 音乐信息 分类
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