基于预测决策同态理论的故障数据优化挖掘算法

• 作者: 褚玉晓 陆青梅
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 预测决策 同态区间 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 232-235
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2996字
• 语种: 中文

摘要

在一些大型的智能机械设备环境中,由于故障数据种类不断增加,形成了一个强冗余数据干扰的环境,这样的环境下,由于故障冗余关联规则的存在造成挖掘耗时.在充分研究关联挖掘算法的基础上,提出一种基于预测决策同态理论的强冗余数据挖掘算法,该算法通过对冗余关联中的数据以非同态信息增益惩罚因子构建同态区间,对区间内庞大的冗余关联数据进行关联约束,保证关联数据在距离较近的同态区间内,在邻近区间中采用预测决策方法进行故障的最终确认.实验证明,这种方法能够提高冗余环境下故障数据挖掘的准确率,其计算成本不高,鲁棒性较强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆青梅	中北大学电子与计算机科学技术学院	4	42	3.0	4.0
2	褚玉晓	郑州大学西亚斯国际学院电子信息工程学院	19	28	3.0	3.0