一种频繁复合项目集的混合求解方法

关联规则挖掘的关键在于频繁项目集的求解,为了能够在含有数值类型数据的交易数据库中快速求解含有多值的频繁项目集,拓展了含有多种数值的交易数据库定义.在此基础上,根据树的思想,建立含有交易项和交易数量的树,并结合Apriori算法和智能搜索,提出在各个较小的树枝路径中求解频繁项目集求解方法FABCTA(Fast Algorithm ByCandidate Transaction Tree and Apriori).通过采用真实数据实验对比,FABCTA效率明显优于Apriori算法.      

WEB访问信息挖掘中的关联规则发现算法的研究

本文采用了一种快速算法Aprioti，将传统数据挖掘技术中的关联规则发现技术引入web数据挖掘，并针对在Web应用的特点进行了改进，有效地提高了求高频站点集的效率。     

基于关联规则挖掘的一种改进Apriori算法

关联规则挖掘是数据挖掘技术的一个重要分支,其中Apriori是目前最经典和具有影响力的关联规则挖掘算法.在分析研究关联规则挖掘中Apriori算法的基础上,针对Apriori算法中的两个主要操作--连接和剪枝进行改进,通过扫描1-项集、去除分解子集操作及不生成候选项集等多种策略结合的方法来减少连接操作的数据项数和算法运行过程中对数据库扫描的次数,最终使改进后的Apriori算法的性能得到提高.     

A new adaptive Kalman filter for navigation systems of carrier-based aircraft

The features of carrier-based aircraft’s navigation systems during the approach and landing phases are investigated. A new adaptive Kalman filter with unknown state noise statistics is proposed to improve the accuracy of the INS/GNSS integrated navigation system. The adaptive filtering algorithm aims to estimate and adapt the unknown state noise covariance Q in high dynamic conditions, when the measurement noise covariance R is assumed to be known empirically in advance. The new adaptive Kalman ...     

挖掘关联规则的Apriori_OAR算法

阐述了Apriori算法是挖掘关联规则的一个经典算法,但算法效率不高,通过分析、研究该算法的基本思想,提出了采用项集的有序性特性和减少扫描数据库记录个数两种方法的 Apriori_OAR算法,以提高挖掘效率。