【摘 要】
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为了提高海洋漂流浮标观测数据的质量,提出一种新的基于兴趣度模型的关联规则挖掘算法。通过该关联规则算法挖掘浮标观测数据,提取出所有关联项对形成范例库,以此构建海洋漂
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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公益性行业(气象)科研专项(GYHY201306070);江苏高校品牌专业建设工程自助项目(PPZY2015B134);江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(201610300031)~~
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为了提高海洋漂流浮标观测数据的质量,提出一种新的基于兴趣度模型的关联规则挖掘算法。通过该关联规则算法挖掘浮标观测数据,提取出所有关联项对形成范例库,以此构建海洋漂流浮标数据质量控制模型,并与传统数据质量控制方法对比,发现基于新的关联规则算法的质量控制模型在检出率和灵敏度以及性能方面有极大提高,非常具有可行性。通过真实数据验证表明,新算法不仅能够挖掘出所有相关性很强的规则,与同类非Apriori类算法相比,在时间性能上更加优越。
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