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地震属性技术是砂体厚度预测的重要手段,由于目前可从地震数据中提取的地震属性种类较多,在利用地震属性技术前,必须优化出对砂体厚度最敏感的地震属性组合,以减少地震属性信息的重复与冗余。为此提出了一种联合关联规则与随机森林回归算法的地震多属性砂体厚度预测方法。随机森林回归算法能够建立地震多属性与砂体厚度之间的非线性关系,并能进行属性选择,但是该算法无法识别地震多种属性中的冗余特征。关联规则能够发现地震属性之间的非线性关联,并能借助卡方检验消除地震属性间的冗余性。分别采用了随机森林回归算法（RFR）、联合关联规则与随机森林回归（AR-RFR）及BP神经网络回归的算法（AR-BP）对滩坝砂岩合成模型和某实际工区进行了砂体厚度预测。对比结果表明,基于关联规则的属性优选得到的属性间相关性低,关联规则与随机森林算法的结合提高了砂体厚度的预测精度。数值实验证明了该方法的有效性。 相似文献
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数据挖掘中关联规则的探讨 总被引：15，自引：0，他引：15
王艳 《成都信息工程学院学报》2004,19(2):172-176
介绍了数据挖掘中关联规则的概念及经典的Apriori算法,以及在Apriori算法基础上的改进算法和数据挖掘的应用领域. 相似文献
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何利平 《广东海洋大学学报》2006,26(1):67-70
在对NCRE数据进行预处理的基础上。通过定义模糊事物数据库．将模糊集与经典关联规则算法结合起来，提出了一种模糊关联规则的数据挖掘算法，将其应用于NCRE数据分析，收到了较好的效果。 相似文献
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何利平 《广东海洋大学学报》2006,26(1):67-70
在对NCRE数据进行预处理的基础上,通过定义模糊事物数据库,将模糊集与经典关联规则算法结合起来,提出了一种模糊关联规则的数据挖掘算法,将其应用于NCRE数据分析,收到了较好的效果。 相似文献
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介绍一种稀疏的贝叶斯学习算法——关联向量机(RVM)，它在再生核希尔伯特空间中学习，利用贝叶斯方法推理，推广能力好，与支持向量机相比不仅解更为稀疏而且不需要调整超参数。应用RVM的对小样本的良好分类能力，提出一种基于RVM的入侵检测原型系统。 相似文献
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针对自然资源信息管理分散、网络安全防御能力弱,以及难以追踪溯源威胁攻击行为等问题,本研究在自然资源云中建立了一套安全防护体系,用以整合网络安全资源,强化网络安全态势感知能力,做到攻击敏捷预测、快速回溯。安全防护体系工作效能的提升,核心在于其安全组件检测引擎模块中关联规则算法的改进。首先,在数据采集阶段,通过预处理将威胁告警数据转换为可供机器处理的标准数据格式;其次,在矩阵计算阶段,使用Map Reduce分布式计算框架提升频繁项集的处理效率;最后,以Apriori算法为蓝本,通过单次扫描锁定频繁k项集范围、矩阵向量内积运算、减少冗余候选项集生成三项措施进行算法改进。实验仿真表明：在处理同样容量网络安全多源数据集合,并在相同维度的关联规则矩阵下,本算法处理效率较经典Apriori算法提升3倍以上;随着输入数据集合瞬时容量的逐渐扩增,本算法的时间复杂度稳定,并为增量挖掘算法的一半以下。研究成果可以实现自然资源部网络安全防护工作从传统的“被动挨打”转向“主动防御”的新局面。 相似文献
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关联规则挖掘在许多领域已有广泛的应用,目前存在许多发现关联规则的算法,但这些算法都认为项目对规则的重要性相同.然而在现实中各个项目的重要性往往不同,决策者往往优先考虑利润较高的项目,而忽略利润较低的项目.分析现有的加权关联规则存在的问题,提出了一种新的加权关联规则模型. 相似文献
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近年来,公交扒窃案呈上升趋势,为了预防和打击此类犯罪,需要有效识别其犯罪模式。传统的犯罪分析方法,往往将时间和空间分割开来研究,本文则引入加权时空关联规则进行挖掘分析,试图找出公交扒窃的案发时空规律。首先,对公交扒窃数据进行时间粒度和空间粒度的划分,将公交主要运营时间以2 h为单位划分成等间隔的公交时段并对其进行编码,将公交线路按公交站点划分成公交路段;其次,对数据进行空间分析和时间归并,提取出每个案件发生的公交路段和案发时段,并将案发时段归并到公交时段中;再次,由于每个公交路段的案发率不同,其对结果的贡献率也不同,因此,给每个路段赋予一个权重;最后,用Apriori算法进行加权关联规则挖掘,得到公交扒窃的时空犯罪模式。研究表明,这种挖掘方法具有以下特点:(1)按公交站点进行公交路段的划分具有创新性;(2)通过对案发路段的加权,能将空间位置重要程度的差异区分开来,更符合实际情况;(3)挖掘过程中同时考虑了时间与空间属性。 相似文献
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针对无监督的入侵检测检测效率较低,而有监督入侵检测算法不能有效的检测异常攻击,提出一种半监督学习的入侵检测算法,新算法先用有标记数据进行初始聚类,然后利用初始聚类指导未标记数据聚类,最后使用K近邻算法对仍没有确定类别的未标示数据对异常进行检测,结果表明,改进后算法的效果优于无监督和有监督学习的入侵检测算法。 相似文献
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Web环境下地学数据共享用户行为模式分析 总被引：1，自引：0，他引：1
了解科学数据共享用户行为特征对实现高效、精准的数据共享服务具有重要的参考意义。本文基于国家地球系统科学数据共享平台网站服务器日志及服务记录数据,利用空间数据挖掘及Web使用挖掘技术,探索地球系统科学数据共享用户行为模式。在数据预处理阶段,完成用户识别、会话识别、位置识别,并对数据进行空间建模、空间数据库建库。在数据挖掘阶段,分别对用户产生的网页浏览数、会话数、数据集浏览数为对象进行空间“热点”分析,识别用户行为的地域差异。针对用户数据浏览和下载行为,采用FP-growth算法对用户——数据之间进行关联规则挖掘,发现用户对数据关注和使用的高频规律。分析结果表明：（1）该共享平台用户地在国内各省市均有分布,用户最多的3个省（市）分别为北京市、山东省、江苏省,该分布与国内高校学生分布相关程度不高,但与“211工程”高校学生的空间分布相关度较高;（2）空间“热点”分析表明,北京、天津及河北北部无论在网页浏览、数据浏览还是会话量上都是“热点”区域,但识别的“冷点”区域有较大不同,尤其是数据访问“冷点”分布较广,如南方沿海省份、河南省、山东省、四川省等;（3）关联规则挖掘发现多个数据浏览高频项目集以及关联规则。数据下载高频项与数据浏览高频模式较好吻合,但下载行为未表现出明显关联规则。本文提供了一种结合Web使用挖掘和空间数据挖掘的用户行为模式挖掘方法,该方法也可用于其他类型网站的数据挖掘。 相似文献
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地理现象的周期性往往掩盖了许多地学规律,这也是地学数据挖掘的一个主要内容.本文以周期表设计了一种时空层次关联规则挖掘方法--PRules-Miner.模型利用周期表的表现形式对时空数据进行组织,并通过两步挖掘过程发现具有"遥相关"地理事物间的变化模式.模型算法分为3个步骤:(1)过滤周期表内无序数据:逐行地提取多周期内... 相似文献
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应用基于Apriori算法的关联规则挖掘技术对一次卷烟市场调查得到的数据进行分析，找出其中的关联规则，作为正确决策的基础。 相似文献
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Association rule mining methods, as a set of important data mining tools, could be used for mining spatial association rules of spatial data. However, applications of these methods are limited for mining results containing large number of redundant rules. In this paper, a new method named Geo-Filtered Association Rules Mining(GFARM) is proposed to effectively eliminate the redundant rules. An application of GFARM is performed as a case study in which association rules are discovered between building land distribution and potential driving factors in Wuhan, China from 1995 to 2015. Ten sets of regular sampling grids with different sizes are used for detecting the influence of multi-scales on GFARM. Results show that the proposed method can filter 50%–70% of redundant rules. GFARM is also successful in discovering spatial association pattern between building land distribution and driving factors. 相似文献