工业工程
工業工程
공업공정
Industrial Engineering Journal
2010年
4期
108~111
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多重最小支持度 关联规则 组件信誉值 故障诊断
多重最小支持度 關聯規則 組件信譽值 故障診斷
다중최소지지도 관련규칙 조건신예치 고장진단
multiple minimum support; associative rules; credit component values; fault diagnosis
Apriori算法的前提是数据库中各项目的频率和重要性是相同或者相似的,但在故障诊断的实际应用中并非如此。在Apriori算法的基础上进行改进,利用多重最小支持度解决了设备故障诊断中非频繁项目的挖掘;同时针对在实际的应用中项目集的重要程度不一致的问题,提出一种基于＂组件信誉值＂的加权多重最小支持度算法,并通过实际的例子证明了该算法在故障诊断中的正确性和有效性。
Apriori算法的前提是數據庫中各項目的頻率和重要性是相同或者相似的,但在故障診斷的實際應用中併非如此。在Apriori算法的基礎上進行改進,利用多重最小支持度解決瞭設備故障診斷中非頻繁項目的挖掘;同時針對在實際的應用中項目集的重要程度不一緻的問題,提齣一種基于＂組件信譽值＂的加權多重最小支持度算法,併通過實際的例子證明瞭該算法在故障診斷中的正確性和有效性。
Apriori산법적전제시수거고중각항목적빈솔화중요성시상동혹자상사적,단재고장진단적실제응용중병비여차。재Apriori산법적기출상진행개진,이용다중최소지지도해결료설비고장진단중비빈번항목적알굴;동시침대재실제적응용중항목집적중요정도불일치적문제,제출일충기우＂조건신예치＂적가권다중최소지지도산법,병통과실제적례자증명료해산법재고장진단중적정학성화유효성。
When Apriori algorithm is adopted in data mining,it requires that the frequency and importance of the items should be similar.This is not true in fault diagnosis applications.In this paper,the Apriori algorithm is revised for equipment fault diagnosis by using weighted multiple minimum support associative rules.An example is presented to show the correctness and effectiveness of the proposed algorithm.
