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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第三十八研究所

摘要：本发明提供一种基于数据挖掘的系留气球故障关联规则挖掘方法及系统，方法包括：统计系留气球子系统故障数据频次；创建长度为1的初始频繁集L1；所有频繁集的超集Lk‑1创建候选集CK；判断候选集中的项是否大于最小支持度；若是，则保留频繁项集；判断频繁项集的置信度是否大于最小置信度；若是，则判定为初步强关联规则；若否，则判定为初步弱关联规则；读取故障时间段系留气球关重件状态数据；数值异常值、正则化处理；数据归一化处理；互信息方法过滤；量化分析关联度；挖掘故障关联规则，量化各子系统关联程度。本发明解决了依赖于故障系统经验库完整性以及数据利用率低的技术问题。

主权项：1.一种基于数据挖掘的系留气球故障关联规则挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：S1、读取系留气球的运维管理系统故障数据库中的系留气球历史故障数据，据以统计各系留气球子系统的故障频次数据；S2、利用Apriori算法建立系留气球分系统挖掘模型，以根据所述故障频次数据，通过预设最小支持度阈值判定断获取频繁项集，根据所述频繁项集，并以预设置信度为指标，逐层迭代搜索挖掘所述频繁项集中的项目集内部的潜在关联规则，所述步骤S2还包括：S21、根据实际情况预设最小支持度阈值和最小置信度阈值；S22、获取第一频繁项集L1，以所述第一频繁项集L1自连接产生第二频繁项集L2，以所述第二频繁项集L2与第三频繁项集L3连接，以产生候选集C3，删除所述候选集中C3低于所述最小支持度阈值的项，循环执行本步骤，删除所述所述候选集中低于最小支持度阈值的项；S23、执行所述步骤S22，直至所述候选集为空，当支持度不小于所述最小支持度阈值且所述预设置信度不小于所述最小置信度阈值时，判定找到最大频繁项集；S24、根据所述最大频繁项集确定所述潜在关联规则；S3、采集并读取多类传感器数据中的气球状态数据，数据类型多样且量纲不统一，对所述气球状态数据进行补全、正则化以及归一化处理，以统一气球状态数据的量纲，据以得到关重件状态数据；S4、评价各所述子系统中的所述关重件状态数据的特征相关性，据以进行特征排序得到相关性排序关重件状态数据，以预设阈值过滤筛选所述相关性排序关重件状态数据，以获得强关联度特征，将所述强关联度特征作为子系统-关重件故障树状网路关联规则。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国电子科技集团公司第三十八研究所 基于数据挖掘的系留气球故障关联规则挖掘方法及系统