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基于多数据分析的术后感染风险挖掘预测仿真被引量：1: 2015年; 研究多数据分析的术后感染风险,对术后护理指导至关重要。术后感染的发生条件较多,各种条件起到的作用不同,之前存在较为复杂的联系,存在较强的高维、非线性,传统预测术后感染风险方法,以各个感染条件同权值做假设,没有考虑各个感染条件的关联性和相互影响,不能对术后感染风险进行准确预测。提出了一种多数据分析的术后感染风险挖掘预测模型,将多数据分析挖据理论SODW融入术后感染风险预测中,采用OSA算法识别出同术后感染紧密相关的关联数据属性,采用GMDH网络将术后感染关联数据样本分为训练集合和检测集合,依据内准则在训练集中形成复杂度不断增加的中间待选模型,利用外准则在检测集中完成对上述中间待选模型的择优选择,直至得到最优术后感染风险预测模型,最后采用上述预测模型对测试样本术后感染状态进行分析,完成术后感染风险的准确预测。实验结果说明,采用多数据分析的术后感染风险挖掘预测模型对包含多种因素影响的术后感染风险预测比传统算法更具有优势,具有较高的预测效率和精度。; 胡绿慧; 关键词：术后感染关联数据

基于宽幅跳跃关联定位的大型数据库入侵检测被引量：1: 2014年; 在数据库入侵检测的过程中,当数据库规模较大,传统的检测算法只能采集不同区域的攻击或者存在异常的特征,进行分析。缺少数据之间的联系,并且效率较低。提出了一种基于宽幅跳跃关联定位的大型数据库入侵检测算法。新算法通过对数据库特征进行较宽幅度的跳跃检测,组建特征集合。利用宽幅异常特征建立关联检测模型,运用较少的入侵特征点完成大型数据库的入侵特征关联匹配,大幅降低检测时间,通过将全局搜索和局部搜索机制有机地结合,保证检测的准确性。实验结果表明,利用该算法进行数据入侵检测,能够有效提高大型数据库入侵检测的准确性。; 胡绿慧; 关键词：数据定位

基于划分和压缩数据库的改进Apriori算法被引量：11: 2015年; 针对Apriori算法在面对大规模数据时效率较低的问题,提出了一种基于划分和压缩数据库的改进方法。该方法首先依据特征数据出现的频率将数据按照升序存储在临时数组中;然后将原始事务数据库分为几个互不相交的事务数据库,使得子数据库能够容纳在内存中;最后根据每个子数据库计算出的频繁项集计算整个数据库的频繁项集,从而消除了不必要的冗余数据。通过改进可以将大规模数据集进行有效的划分和压缩,对子数据库进行关联规则挖掘。实验结果表明,改进的Apriori算法在针对海量数据挖掘的执行速度和效率都有很大提高。; 胡绿慧任玉兰何振林; 关键词：数据挖掘关联规则

基于Weka关联规则挖掘的针灸腧穴规律研究被引量：6: 2014年; 针灸腧穴规律在针灸临床治疗中起着十分重要的作用，针对古今针灸临床治疗方案数据量大、关联性强的特点，运用关联分析中的Apriori算法，结合针灸学科特点和临床诊治规律，将经过筛选转换的数据在Weka平台中分析，充分利用其中的类和可视化功能，得出用穴规律、腧穴配伍规律等的分析结果。实验结果表明，基于WEKA的关联规则挖掘技术能有效的为针灸腧穴规律研究提供信息支持。; 胡绿慧任玉兰; 关键词：WEKA 数据挖掘关联规则

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四川省教育厅资助科研项目(12SB025)