关联规则分类的数据流挖掘方法在水电机组故障诊断的应用

• 作者: 余向阳 南海鹏 吴罗长 王瑾 苏立
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水电机组 故障分类 数据流 关联分类
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 106-110
• 分类号: TM312
• 字数: 3663字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4710.2012.01.020

摘要

引进一种数据流关联规则分类法(AC-DS),并应用该方法对UCI机器学习库中标准数据集进行分类验证,验证结果表明该方法准确且有效.然后将该方法应用到水电机组故障的诊断分类中,证明该方法的分类精度随着测试样本的增加而增加.该方法对现场不同类型机组故障分类有一定意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	南海鹏	西安理工大学水利水电学院	92	830	16.0	24.0
2	余向阳	西安理工大学水利水电学院	49	398	12.0	18.0
3	苏立	西安理工大学水利水电学院	10	106	6.0	10.0
4	吴罗长	西安理工大学水利水电学院	15	135	6.0	11.0
5	王瑾		5	87	4.0	5.0