The Data Mining of Association Rules in the Expert System of Industrial Controls

机译：工业控制专家系统中关联规则的数据挖掘

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This paper proposed a new algorithm on the basis of the researching the demerits of Apriori algorithm and FP-Growth algorithm, which analyzed the traits of industrial productive data and adopted the information extracting technology that coordinates the data mining in industrial production. This new algorithm solved both the efficiency problem bringing by multi-scan in Apriori algorithm and rules-omission problem in FP-Growth algorithm. It has improved the efficiency and result of data mining to a large extent, moreover, more valuable information has been provided to construct the rule base for the whole expert system.

机译：在研究Apriori算法和FP-Growth算法的不足的基础上，提出了一种新的算法，分析了工业生产数据的特点，采用了与工业生产中数据挖掘相协调的信息提取技术。该新算法既解决了Apriori算法中多次扫描带来的效率问题，又解决了FP-Growth算法中的规则遗漏问题。它在很大程度上提高了数据挖掘的效率和结果，而且，为构建整个专家系统的规则库提供了更有价值的信息。

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来源
《International Conference on Universal Digital Library(ICUDL2005); 20051031-1102; Hangzhou(CN)》|2005年|386-391|共6页
会议地点 Hangzhou(CN)
作者
ZHAO Jing-jing; XIA Hong-xia; WANG Lei; CAO Bin; CHEN Zhen-ya;
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作者单位

School of Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类电子图书馆、数字图书馆;
关键词
apriori algorithm; FP-growth algorithm; information extract; algorithm improvement;

机译：先验算法; FP-增长算法；信息摘录；算法改进;

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