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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
1
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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Logarithmic Growth Algorithm of Sleep Mode of Broadband Mobile Access Terminal 认领 引用
2
作者 唐朝伟 邵艳清 唐晖 《Transactions of Tianjin University》 EI CAS 2010年第6期452-456,共5页
The sleep mode which works upon low arrival traffic is introduced in IEEE802.16e standard to reduce the power consumption of the mobile access terminal. Due to the rapid growth in the sleep interval in the exponential... The sleep mode which works upon low arrival traffic is introduced in IEEE802.16e standard to reduce the power consumption of the mobile access terminal. Due to the rapid growth in the sleep interval in the exponential growth algorithm prescribed in IEEE802.16e, the power saving efficiency of the mobile access terminal is limited and the average delay time of receiving data frames is prolonged when the arrival rate of data frames is low. To obtain lower power consumption and shorter average delay time, the l... 展开更多
关键词 IEEE802.16e sleep mode mobile access terminal average power consumption average delay time logarithmic growth algorithm
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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
3
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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An Algorithm for Cloud-based Web Service Combination Optimization Through Plant Growth Simulation 认领 引用 被引量：1
4
作者 Li Qiang Qin Huawei +1 位作者 Qiao Bingqin Wu Ruifang 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第2期462-473,共12页
In order to improve the efficiency of cloud-based web services,an improved plant growth simulation algorithm scheduling model.This model first used mathematical methods to describe the relationships between cloud-base... In order to improve the efficiency of cloud-based web services,an improved plant growth simulation algorithm scheduling model.This model first used mathematical methods to describe the relationships between cloud-based web services and the constraints of system resources.Then,a light-induced plant growth simulation algorithm was established.The performance of the algorithm was compared through several plant types,and the best plant model was selected as the setting for the system.Experimental results show that when the number of test cloud-based web services reaches 2048,the model being 2.14 times faster than PSO,2.8 times faster than the ant colony algorithm,2.9 times faster than the bee colony algorithm,and a remarkable 8.38 times faster than the genetic algorithm. 展开更多
关键词 cloud-based service scheduling algorithm resource constraint load optimization cloud computing plant growth simulation algorithm
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基于FP-Growth算法和贝叶斯模型的坍塌事故致因分析 认领 引用
5
作者 李珏 曾敏 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2026年第1期15-21,共7页
为探究建筑施工安全风险,深入分析建筑工程中的坍塌事故风险,通过改进的人因分析和分类系统(HFACS)模型识别出32个坍塌事故的关键致因。同时为深入挖掘事故特征,明确施工坍塌事故的成因机制,采用基于FP-Growth算法的关联规则挖掘方法构... 为探究建筑施工安全风险,深入分析建筑工程中的坍塌事故风险,通过改进的人因分析和分类系统(HFACS)模型识别出32个坍塌事故的关键致因。同时为深入挖掘事故特征,明确施工坍塌事故的成因机制,采用基于FP-Growth算法的关联规则挖掘方法构建贝叶斯网络结构,通过数据驱动的方式训练模型,从而提升坍塌事故推理分析的效率与精度。基于贝叶斯网络的敏感性分析与逆向推理,识别出5类坍塌事故的关键致因及其致因路径。研究结果表明:土方坍塌、建筑物坍塌、拆除工程坍塌和模板坍塌多由不安全行为前提条件造成,脚手架坍塌多由不安全行为前提条件和不安全行为共同造成。通过关键致因链分析可知5类坍塌事故的发生路径,从而对各类事故进行管控。 展开更多
关键词 FP-Growth算法 贝叶斯网络 HFACS模型 风险分析 关联规则
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基于FP-Growth算法的电网停电故障全景数据远程监控 认领 引用
6
作者 朱大智 郭舒扬 王岩 《信息技术》 2026年第4期169-173,179,共5页
电网停电故障是由多个因素共同作用导致的,这些因素之间存在复杂的关联关系。传统的数据分析方法难以全面捕捉这些关联性和不确定性。为提高电网停电故障的监控精度,文中提出基于FP-Growth算法的电网停电故障全景数据远程监控方法。采用... 电网停电故障是由多个因素共同作用导致的,这些因素之间存在复杂的关联关系。传统的数据分析方法难以全面捕捉这些关联性和不确定性。为提高电网停电故障的监控精度,文中提出基于FP-Growth算法的电网停电故障全景数据远程监控方法。采用K-means聚类处理电网数据,根据数据密度进行随机欠采样,提高电网数据集的平衡度。利用FP-Growth算法挖掘与电网停电事故相关的数据,为远程监控提供关键信息。将挖掘的数据分别输入ARMA模型与BP神经网络,加权融合两个模型的预测结果,实现远程监控。实验结果表明,所提方法有效提高了数据集的平衡度,具有较高的数据挖掘精度与监控精度。 展开更多
关键词 K-means聚类 FP-Growth算法 电网停电故障 ARMA模型 BP神经网络
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基于FP-growth算法与贝叶斯网络的冲击地压事故致因分析 认领 引用
7
作者 欧阳振华 肖曼曼 +2 位作者 刘建 许乾海 鞠成润 《华北科技学院学报》 2026年第1期106-116,共11页
为克服传统方法在分析冲击地压多因素耦合致灾方面的不足,精准解析该灾害的致因逻辑并实现风险前置管控,本文以2001-2024年间56份权威事故调查报告为样本,利用FP-growth算法对非结构化文本进行挖掘,通过支持度-置信度-提升度三维过滤机... 为克服传统方法在分析冲击地压多因素耦合致灾方面的不足,精准解析该灾害的致因逻辑并实现风险前置管控,本文以2001-2024年间56份权威事故调查报告为样本,利用FP-growth算法对非结构化文本进行挖掘,通过支持度-置信度-提升度三维过滤机制提取高频共现致因;继而融合挖掘结果与领域知识,构建具备先验-后验动态更新能力的贝叶斯网络拓扑,实现致因链的概率推理与风险反演。揭示了“地质-开采-管理”因素耦合的非线性致灾规律,定量识别出煤岩冲击倾向性、地质构造、开采深度等地质因素的主导作用,以及采掘扰动、煤柱等开采因素的关键触发效应,同时明确了安全意识不足等管理因素的风险放大作用。基于量化分析结果,提出了针对性的冲击地压风险前置管控措施,为煤矿企业优化开采方案与精准部署卸压监测工程提供了科学依据,可推动冲击地压防治由经验驱动向数据-知识协同驱动转型。 展开更多
关键词 冲击地压 致灾因素 FP-growth算法 贝叶斯网络 关联关系
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基于FP-Growth的盾构机装配质量风险分析 认领 引用
8
作者 王高伟 杨晓英 +1 位作者 孙瑜 李博 《现代制造工程》 北大核心 2026年第6期143-148,50,共6页
在传统装配质量问题研究的基础上,构建基于关联规则挖掘的盾构机装配质量优化模型,对装配质量问题的智能决策优化方法进行研究。以某企业2019—2024年间的装配缺陷数据为研究基础,将故障部件、分类及问题等级等多维信息结构化编码,综合... 在传统装配质量问题研究的基础上,构建基于关联规则挖掘的盾构机装配质量优化模型,对装配质量问题的智能决策优化方法进行研究。以某企业2019—2024年间的装配缺陷数据为研究基础,将故障部件、分类及问题等级等多维信息结构化编码,综合考虑生产属性与发生阶段等过程特征,构建面向装配缺陷的事务型数据库。基于FP-Growth算法建立装配质量风险挖掘模型,挖掘高支持度、高置信度、高提升度等指标,筛选质量问题的可靠性强、确定性高的关联规则。通过三维规则分布曲面图与因果网络图等可视化方式,直观揭示了高风险部件、原因和缺陷的组合路径。关联规则挖掘实验结果表明,盾构机装配缺陷间存在显著的潜在关联结构,有助于识别高风险部件与装配过程关键环节,验证了所提方法在质量优化决策中的实用性与科学性。 展开更多
关键词 盾构机 装配质量 风险分析 关联规则挖掘 FP-Growth算法
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Distribution System Optimization Planning Based on Plant Growth Simulation Algorithm 认领 引用 被引量：8
9
作者 王淳 程浩忠 +1 位作者 胡泽春 王一 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2008年第4期462-467,共6页
An approach for the integrated optimization of the construction/expansion capacity of high-voltage/ medium-voltage (HV/MV) substations and the configuration of MV radial distribution network was presented using plant ... An approach for the integrated optimization of the construction/expansion capacity of high-voltage/ medium-voltage (HV/MV) substations and the configuration of MV radial distribution network was presented using plant growth simulation algorithm (PGSA). In the optimization process, fixed costs correspondent to the investment in lines and substations and the variable costs associated to the operation of the system were considered under the constraints of branch capacity, substation capacity and bus voltage. The optimization variables considerably reduce the dimension of variables and speed up the process of optimizing. The effectiveness of the proposed approach was tested by a distribution system planning. 展开更多
关键词 distribution system planning plant growth simulation algorithm （PGSA） random search optimization
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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
10
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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基于改进FP-growth的多品类打包推荐算法 认领 引用 被引量：1
11
作者 李雄清 李永 +6 位作者 王骏飞 臧凌 刘德志 卞宇轩 柴阅林 李卓潇 刘云韬 《网络安全与数据治理》 2025年第3期47-53,共7页
多品类打包推荐是现代推荐系统中的重要任务,旨在通过组合不同类别的产品,向用户进行一站式推荐,以满足用户的多样化需求并提升用户体验。目前,该任务面临即时响应需求高、数据规模庞大、数据稀疏性高等挑战,现有打包算法难以应对。为... 多品类打包推荐是现代推荐系统中的重要任务,旨在通过组合不同类别的产品,向用户进行一站式推荐,以满足用户的多样化需求并提升用户体验。目前,该任务面临即时响应需求高、数据规模庞大、数据稀疏性高等挑战,现有打包算法难以应对。为解决上述问题,提出了一种基于改进FP-growth算法的多品类打包推荐算法,即在FP-growth算法的基础上,对产品属性间的关联关系进行挖掘,并根据属性关联规则匹配出符合度最高的打包产品,有效缓解了产品间的数据稀疏性问题。在基于航空旅游零售领域的数据集上,本方法相较于基准方法显著提高了打包质量和打包效率。 展开更多
关键词 多品类打包 推荐系统 关联规则挖掘 FP-growth算法 航空旅游零售
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基于FP-Growth的目标编队规律挖掘模型 认领 引用
12
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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基于FP-growth算法的陈寿菲治疗慢性胃炎脾虚湿热证方药规律挖掘及经验特色研究 认领 引用
13
作者 陈洋 胡海金 陈寿菲 《中国医药指南》 2025年第30期152-155,共4页
目的为探明陈寿菲主任辨治脾虚湿热证的患者的临床表现及用药特点。方法以2023年1月至2023年12月就诊于福州市第二总医院中医科陈寿菲主任门诊,诊断为“胃脘痛”“胃痞病”脾虚湿热证的病历资料480例。基于FP-growth的算法,构建症状-证... 目的为探明陈寿菲主任辨治脾虚湿热证的患者的临床表现及用药特点。方法以2023年1月至2023年12月就诊于福州市第二总医院中医科陈寿菲主任门诊,诊断为“胃脘痛”“胃痞病”脾虚湿热证的病历资料480例。基于FP-growth的算法,构建症状-证型-药物关联规则。结果陈皮、白术、茯苓、木香、姜半夏、厚朴、薏苡仁、黄连、甘草为脾虚湿热证核心药物,嗳气、苔黄腻、脉沉细为脾虚湿热证的最常见的症状,胃脘疼痛、胃脘胀满、腹痛、乏力、口干、口苦、反酸、嗳气、纳呆、便溏、舌质淡红、舌质暗红、中有裂纹、边有齿印、苔黄腻、苔根腻、苔薄黄、苔腻微黄、脉细、脉弦、脉细弦、脉沉细为脾虚湿热证患者常见证候群,对应“木香-甘草-白术-茯苓-陈皮”组合置信度达92.71%,为脾虚湿热证患者的核心用药。结论脾虚湿热证作为一种兼夹证型在福建地区较为多见,本研究通过数据挖掘展示脾虚湿热证的临床表现,以及“健脾清化法”核心用药及用药加减依据;揭示了“健脾清化法”用的药内在逻辑。并以数据支撑症状-证型-中药三者之间内在逻辑,为名老中医经验传承提供结构化路径。 展开更多
关键词 慢性胃炎 脾虚湿热证 FP-growth算法 方证相应 数据挖掘
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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
14
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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FP-Growth算法在校园二手商品推荐系统中的应用 认领 引用
15
作者 秦彦悦 安尘潇 +3 位作者 李云 张兆洋 丁勇 吴许俊 《计算机时代》 2025年第5期35-39,共5页
本文探讨了FP-Growth算法在高校二手交易系统中的应用。通过分析校园二手交易记录,设计基于FP-Growth算法的商品推荐算法,使推荐内容更贴合校园环境需求。算法基于Java技术栈设计并实现,能够有效挖掘学生交易数据中的频繁项集,生成适用... 本文探讨了FP-Growth算法在高校二手交易系统中的应用。通过分析校园二手交易记录,设计基于FP-Growth算法的商品推荐算法,使推荐内容更贴合校园环境需求。算法基于Java技术栈设计并实现,能够有效挖掘学生交易数据中的频繁项集,生成适用于校园场景的商品推荐关联规则。 展开更多
关键词 FP-Growth算法 校园二手交易 关联规则 商品推荐
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基于FP-Growth算法的露天煤矿无人驾驶车辆故障预警分析与应用效果研究 认领 引用 被引量：1
16
作者 姜文鑫 韩硕 +1 位作者 甘宏 辛守辉 《煤矿机械》 2025年第5期187-190,共4页
目前,露天煤矿无人驾驶车辆主要依靠5G专网和设备进行集成,一旦通信网络出现故障,则会严重影响露天煤矿无人驾驶车辆智能化运行。为及时发现露天煤矿无人驾驶车辆无线通信网络故障并予以解决,以FP-Growth算法为基础,配合萤火虫算法,对... 目前,露天煤矿无人驾驶车辆主要依靠5G专网和设备进行集成,一旦通信网络出现故障,则会严重影响露天煤矿无人驾驶车辆智能化运行。为及时发现露天煤矿无人驾驶车辆无线通信网络故障并予以解决,以FP-Growth算法为基础,配合萤火虫算法,对无线通信网络故障节点进行全自动定位。实验结果表明,与传统算法相比,该方法可实现露天煤矿无人驾驶车辆无线通信故障节点定位,从而更加快速地对车辆故障进行识别和预警。 展开更多
关键词 露天煤矿 无人驾驶车辆 FP-Growth算法 萤火虫算法 无线通信故障
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基于FP-Growth算法的地面气象观测数据异常挖掘 认领 引用
17
作者 许烨 牛淑丽 狄增文 《气象水文海洋仪器》 2025年第1期33-36,共4页
为了提高对地面气象观测集合中异常数据的精准检测与识别能力,文章提出基于FP-Growth算法的地面气象观测数据异常挖掘方法。设定数据采集频率,根据观测需求确定数据采集的时间间隔,进行采样地面气象观测数据的整合;引进FP-Growth算法,基... 为了提高对地面气象观测集合中异常数据的精准检测与识别能力,文章提出基于FP-Growth算法的地面气象观测数据异常挖掘方法。设定数据采集频率,根据观测需求确定数据采集的时间间隔,进行采样地面气象观测数据的整合;引进FP-Growth算法,基于FP-Tree结构,筛选频繁项,进行观测数据特征的提取;对于数据集中的每个点,计算与其最近邻的距离,根据距离定义异常分数,实现异常数据挖掘与聚类。实验结果表明:设计方法挖掘的观测数据异常量与实际样本数据的数量一致,说明该方法在实际应用中,可以实现对地面气象观测数据异常的精准挖掘。 展开更多
关键词 FP-Growth算法 挖掘方法 异常 观测数据 气象 地面
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基于FG-Growth算法的煤矿信息化管理系统设计 认领 引用
18
作者 曾昱 《能源与节能》 2025年第2期36-39,共4页
针对煤矿信息化管理系统在数据挖掘和数据管理方面存在的不足,提出基于FG-Growth算法的煤矿信息化管理系统设计。在系统硬件方面,对服务器、数据采集器进行选型与设计,利用服务器为系统运行提供计算机服务,利用数据采集器获取煤矿生产... 针对煤矿信息化管理系统在数据挖掘和数据管理方面存在的不足,提出基于FG-Growth算法的煤矿信息化管理系统设计。在系统硬件方面,对服务器、数据采集器进行选型与设计,利用服务器为系统运行提供计算机服务,利用数据采集器获取煤矿生产运行过程中的数据信息;在系统软件方面,通过数据库存储煤矿信息,采用FG-Growth算法挖掘煤矿数据、识别煤矿大数据中的异常信息,实现基于FG-Growth算法的煤矿信息化管理。实验证明,所设计系统的数据挖掘置信水平值在0.95及其以上,数据失真率不超过0.10%,在煤矿信息化管理方面具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 FG-Growth算法 煤矿 信息化 管理系统 数据挖掘
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泛地图连续性表达维度模型研究 认领 引用
19
作者 陈业滨 陈永丽 +3 位作者 柯文清 江思瑶 赵志刚 郭仁忠 《地球信息科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第2期287-299,共13页
【目的】传统地图呈现出典型的离散化特征,通过点、线、面符号实现地理空间信息的抽象化表达。随着信息技术的发展,泛地图的出现为打破传统地图的离散化局限,实现地图间的连续性表达提供了新的契机。本文从连续性表达视角出发,尝试揭示... 【目的】传统地图呈现出典型的离散化特征,通过点、线、面符号实现地理空间信息的抽象化表达。随着信息技术的发展,泛地图的出现为打破传统地图的离散化局限,实现地图间的连续性表达提供了新的契机。本文从连续性表达视角出发,尝试揭示泛地图间潜在的关联规则与连续性机制,构建泛地图连续性表达维度模型。【分析】首先,构建了泛地图分类体系,通过相似性计算挖掘泛地图在符号几何、颜色、空间关系等维度的连续性变换规则;其次,基于FP-Growth(Frequent Pattern Growth,频繁模式增长)算法,挖掘不同地图类型间的连续性变换规则,构建了涵盖地图空间、地图基底、空间位置、地图符号、空间关系的泛地图连续性表达维度模型;最后,通过点、线、面状地图连续性转换实验,验证泛地图连续性表达维度模型的有效性。【结论】本文研究结果有利于突破传统地图离散化表达的模式,建立泛地图的连续性表达思维,实现了从多角度连续呈现多元化空间信息,进一步提升地图信息传递的有效性。 展开更多
关键词 泛地图 连续性特征 表达维度模型 关联规则 可视化 相似性计算 FP-Growth算法 连续图谱
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Aero-engine Air Path Fault Diagnosis via FGO-1DCNN-LSTM 认领 引用
20
作者 Luyao He Mingzheng Liu +3 位作者 Ximeng Wang Bo Hu Bin Liu Siying Guo 《Instrumentation》 2026年第2期33-48,共16页
To address the shortcomings of existing fault diagnosis models for aero-engine gas path components,such as weak feature extraction capabilities and low diagnostic accuracy,this study proposes a fault diagnosis model u... To address the shortcomings of existing fault diagnosis models for aero-engine gas path components,such as weak feature extraction capabilities and low diagnostic accuracy,this study proposes a fault diagnosis model underpinned by the Fungal Growth Optimization(FGO)algorithm(FGO-1 DCNN-LSTM).This model integrates a 1D convolutional neural network(1 DCNN)and a long short-term memory network(LSTM).LSTM's strength in extracting temporal features compensates for the limitations of 1 DCNN in processing timeseries data.A split-path convolutional fusion module is introduced into the 1 DCNN,enabling parallel input of sensor data,thus enhancing both the network's extraction capabilities and efficiency.Simultaneously,the FGO algorithm is incorporated to tackle the issue of hyperparameter optimization.To validate the model's performance,training and validation experiments were conducted using the N-CMAPSS dataset,which covers fault data under three typical operating conditions:low-altitude low-velocity,higher-altitude and highervelocity,and high-altitude high-velocity.Experimental results indicate that the FGO-1 DCNNLSTM model attains fault diagnosis accuracies of 90.74%,91.67%,and 94.44%under three operating condition.In comparison with the unoptimized 1 DCNN-LSTM model,its diagnostic accuracy is improved by 2.78%,10.19%,and 3.7%,respectively.The results provide evidence that the FGO-1 DCNN-LSTM model can effectively achieve accurate identification and diagnosis of faults in aero-engine gas path components. 展开更多
关键词 air pathway fungal growth optimization algorithm(FGO) 1DCNN LSTM datadriven approach
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