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J-GLOBAL ID：202102288402158790   整理番号：21A0314964

FP-growthアルゴリズムに基づく監視装置故障診断技術研究【JST・京大機械翻訳】

Fault Diagnosis Technology of Monitoring Equipment Based on FP-growth Algorithm

著者 (1件)： Wang Weijun (華僑大学,福建厦門 ,361000)
資料名： Dianzi Ceshi  (Dianzi Ceshi)
号： 22  ページ： 54-55  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4385A  ISSN： 1000-8519  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： 早期故障診断アルゴリズムはAprioriアルゴリズムであり、まず候補集合を生成し、次に候補集合に基づいて頻出パターンを探し出すが、Apriori及びその類似アルゴリズムは依然として大量の候補アイテム集合を生み出し、繰り返しスキャンデータベースが必要である。これはアルゴリズムの効率に深刻な影響を及ぼす。JiaweiHan、JianPeiとYiwenYinが提案したFP-growthアルゴリズムは、Aprioriアルゴリズムとは異なるマイニング頻出パターンに本質的に異なる有効な方法であり、2回のデータベースをスキャンするだけである。実験により、FP-growthはAprioriより一桁速いことが分かった。そのため、FP-growthアルゴリズムを用いて故障を診断する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *故障 ,  データベース ,  *故障診断 ,  監視装置
準シソーラス用語： Aprioriアルゴリズム ,  診断アルゴリズム ,  頻出パターン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： アルゴリズム ,  監視装置 ,  故障診断 ,  研究