文献类型：期刊文章

作　　者：赵建华[1]

ZHAO Jian-hua(Network Center,Changchun Normal University,Changchun Jilin 130032,China)

机构地区：[1]长春师范大学网络中心,吉林长春130032

出　　处：《计算机仿真》

基　　金：吉林省科技厅项目(20150307032GX);吉林省教育科学(GH180995)。

年　　份：2020

卷　　号：37

期　　号：3

起止页码：324-327

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：探究一种有效的非平稳数据智能挖掘方法,可以克服智能挖掘过程中受多种噪声的干扰,对光纤通信网络的大规模使用具备重要的现实意义。为了解决当前挖掘方法由于各种原因影响造成数据不完整、延时较长、遗漏率较高等问题,提出一种基于关联规则映射的非平稳数据智能挖掘方法,利用原始去噪算法对收集的非平稳数据样本进行去噪,获取非平稳数据的置信度。利用时间加权方法依据非平稳数据置信度对非平稳数据进行去噪,得到去噪后的非平稳数据。将其用于构建数据子空间矩阵,挖掘不同子空间非平稳数据集,利用同一空间下非平稳数据集的关联强度挖掘出非平稳数据集,实现了非平稳数据智能挖掘。仿真测试结果证明,所提方法能够有效缩短挖掘延时、提高数据挖掘完整率、降低遗漏率,具备较强的可行性。

关 键 词：非平稳数据  智能挖掘  掘延时  完整率

分 类 号：TP311.13]