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J-GLOBAL ID：201702220274739431   整理番号：17A1786443

掘削事故における時系列相関ルールの適用【JST・京大機械翻訳】

Application of temporal association rules in drilling accident

著者 (2件)： Xiao Bin (西南石油大学計算机科学学院,成都,610500) ,  Xiao Yafei (西南石油大学計算机科学学院,成都,610500)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 37  号： z1  ページ： 308-311  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 相関ルールを用いて石油掘削事故の因果関係を分析するために時間属性を考慮しない問題に対して、石油掘削事故の属性を分析する時系列相関ルール方法を提案した。この方法は,ラフ集合,時系列,相関ルールに基づいている。まず第一に,ラフ集合に基づいて,データベース属性における冗長属性をフィルタリングすることによって,カーネル属性を得ることができた。次に,連続時間の長さとサブ時間の長さを設定し,連続時間の長さの部分長さをいくつかの時間間隔に分割した。最終的に,改良されたApfiofiアルゴリズムに基づき,サポートと信頼性を満たす前提条件の下で時系列相関ルールを生成する。実験結果は,時系列相関ルールアルゴリズムが掘削事故の傾向を正確に予測することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ラフ集合 ,  信頼性 ,  連続時間系 ,  石油 ,  *掘削事故 ,  データベース ,  アルゴリズム ,  *相関ルール ,  因果律 ,  フィルタリング
準シソーラス用語： 時間間隔 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： petroleum drilling ,  association rule ,  rough set ,  temporal association rule

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 掘削事故 ,  時系列 ,  相関ルール