350 руб
Журнал «Наукоемкие технологии» №12 за 2015 г.
Статья в номере:
Подход к выявлению нестационарных состояний сложных объектов
Ключевые слова: нестационарные состояния ассоциативные правила эргатические системы классификация решающие правила антецедент консеквент
Авторы:
А.А. Елшин, А.В. Елшин
Аннотация:
Рассмотрен подход к выявлению нестационарных состояний сложных объектов с помощью ассоциативных правил. Показано, как можно повысить информативность правил путем их формирования в границах скользящего окна наблюдений.
Страницы: 56-61
Список источников

 

  1. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: ИМ СО РАН. 1999. 270 с.
  2. Городецкий В.И., Тушканова О.Н. Ассоциативная классификация: аналитический обзор. Ч. 1. / Труды СПИИРАН. 2015. Вып. 1(38). С. 183-203.
  3. Agrawal R., Sricant R. Fast Algorithm for Mining Association rules // Proceedings of the 20th Intern. ConferenceonVeryLargeDatabases. Santiago. Chile. 1994. Р. 68-77.
  4. Piatetsky-Shapiro G.Discover, analysis, and presentation of strong rules // Knowledge discovery from Databases. G. Piatetsky-Shapiro and W.Frawley (Eds.). AAAI Press/MIT Press. 1991. Р. 229-248.
  5. Ghaderi R., Minaei-Bidgoli B. Detecting Data Errors with Employing Negative Association Rules // International Journal of Digital Content Technology and its Applications V. 3. Sept. 2009. № 3. Р. 91-95.
  6. KazienkoP. Mining Indirect Association Rules for Web Recommendations //Applied Math Computer Science. 2009. V. 19. № 1. Р. 165-186.
  7. Agrawal R., Imieliński T., Swami A. Mining association rules between sets of items in large databases // In Proc. of  the 1993 ACM SIGMOD international conference on Management of data (SIGMOD \'93). p. 207-216.
  8. Dong G., Li J. Efficient Mining of Emerging Patterns: Discovering Trendsand Differences // Proc. of the KDD\'99. 1999. Р. 43-52.