基于关联规则的船舶故障数据自动分类方法

杨桦

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传统船舶的故障数据自动分类方法,存在故障数据类型定义不准确、分类时间过长等弊端。为有效解决上述问题,设计基于关联规则的新型船舶故障数据自动分类方法。通过船舶故障数据的采集及预处理、数据的进一步挖掘两大步骤,完成关联规则下的船舶故障数据感知。通过BP自动分类神经网络设计、船舶故障数据的归一化处理、HIWO自动分类算法设计三大步骤,完成新型船舶故障数据自动分类方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型船舶故障数据自动分类方法,与传统方法相比,可以在提升故障数据类型定义准确性的同时,有效控制分类时间。

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来源
《舰船科学技术》 |2018年第6x期|55-57|共3页
作者
杨桦;
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作者单位

四川交通职业技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类船舶保养、修理和拆船工艺;
关键词
关联规则; 故障数据; 自动分类; 数据预处理; 数据挖掘; 神经网络; 归一化; HIWO;

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