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摘要:
动车组作为一种高速、安全的铁路客运设备,在运营过程中难免发生故障.针对动车组故障数据量巨大、价值密度低的特点,设计一种基于DHP算法的关联规则挖掘优化算法.采用再哈希技术解决DHP算法中的哈希冲突,提出RDHP算法.本算法可以百分百地过滤非频繁项集,无需额外的数据库扫描.为了进一步提高算法的效率,基于MapReduce编程思想,提出MR-RDHP算法,把海量动车组故障数据关联规则挖掘任务分解到集群中的多台计算机上并行处理.实验表明,MR-RDHP算法具有很好的时间性能,且挖掘出的规则可以有效指导动车组运行维修.
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文献信息
篇名 动车组故障关联规则挖掘优化算法研究与应用
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 动车组 关联规则挖掘 DHP算法 再哈希 MapReduce
年,卷(期) 2017,(9) 所属期刊栏目 算法设计与分析
研究方向 页码范围 74-78
页数 5页 分类号 TP391
字数 3786字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.09.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张春 北京交通大学计算机与信息技术学院 35 215 10.0 13.0
2 周静 北京交通大学计算机与信息技术学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
动车组
关联规则挖掘
DHP算法
再哈希
MapReduce
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
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