本文關(guān)鍵詞：加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則在鉆井作業(yè)安全預(yù)警中的研究與應(yīng)用　出處：《西南石油大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘的重要研究?jī)?nèi)容之一,主要研究事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和其他信息存儲(chǔ)中的大量數(shù)據(jù)項(xiàng)之間隱藏的、有趣的規(guī)律。加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則在關(guān)聯(lián)規(guī)則的基礎(chǔ)上引入權(quán)值的概念,改善了把所有規(guī)則都視為同等重要、產(chǎn)生大量無(wú)效規(guī)則的缺點(diǎn),和傳統(tǒng)算法相比,加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則更有利于解決數(shù)據(jù)庫(kù)中項(xiàng)目分配不均和重要程度不同的問(wèn)題。本文研究了關(guān)聯(lián)規(guī)則經(jīng)典算法Apriori,通過(guò)Apriori算法的思想和挖掘規(guī)則的流程知道了 Apriori算法的不足之處,然后提出了算法的優(yōu)化思想。Apriori算法不能挖掘出小權(quán)值項(xiàng),因此我們對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則加入權(quán)值思想。本文重點(diǎn)研究了加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法。首先重點(diǎn)介紹了幾種關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法模型,分析了這些算法模型的優(yōu)缺點(diǎn)。然后研究了 New-Apriori算法、MINWAL(O)算法、權(quán)重歸一化和基于概率的加權(quán)關(guān)聯(lián)挖掘算法等,同時(shí)分析這些算法的優(yōu)缺點(diǎn),并對(duì)這些算法的不足提出優(yōu)化思想。然后提出一種改進(jìn)加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,該算法把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在0-1矩陣中,利用矩陣運(yùn)算提高了項(xiàng)的支持度運(yùn)算速度,并且在整個(gè)挖掘過(guò)程中只需要掃描一次數(shù)據(jù)庫(kù),減少了存儲(chǔ)空間占用;保留頻繁項(xiàng)的向下封閉性,加入候選項(xiàng)集的剪枝操作,減少了算法中間項(xiàng)的產(chǎn)生,提升算法運(yùn)行速度;在傳統(tǒng)支持度和置信度的基礎(chǔ)上加入興趣度閾值,提高產(chǎn)生規(guī)則的有趣性。把改進(jìn)的算法應(yīng)用于在鉆井作業(yè)安全預(yù)警中,采用石油公司日程作業(yè)安全隱患記錄數(shù)據(jù)。鉆井作業(yè)安全預(yù)警的隱患可以分為人的違章、物的隱患和環(huán)境因素三大類,在挖掘過(guò)程中對(duì)這三類危險(xiǎn)源設(shè)置不同的權(quán)值進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了基于加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘可以應(yīng)用于油氣鉆井作業(yè)領(lǐng)域的安全預(yù)警、改進(jìn)加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘出的隱患關(guān)聯(lián)規(guī)則是具有意義的、改進(jìn)算法比之前的算法在時(shí)間效率和空間效率更優(yōu)。
【學(xué)位授予單位】：西南石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TE28;TP311.13

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