資源描述：
《基于氣象數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、天津大學碩士學位論文基于氣象數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘姓名：唐小萍申請學位級別：碩士專業(yè)：計算機應(yīng)用技術(shù)指導教師：梁洪峻20070101中文摘要數(shù)據(jù)挖掘(或知識發(fā)現(xiàn))出現(xiàn)于20世紀80年代末，目前己經(jīng)成為人工智能和數(shù)據(jù)庫等領(lǐng)域的研究熱點。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要分支，并被廣泛應(yīng)用于市場營銷、電信、銀行等應(yīng)用領(lǐng)域。隨著我國氣象信息化事業(yè)的不斷發(fā)展，在氣象領(lǐng)域積累了大量的數(shù)據(jù)。激增的數(shù)據(jù)背后隱藏著許多重要的信息，如何充分利用這些數(shù)據(jù)并從中發(fā)現(xiàn)有用的、卻常被人們忽視的重要信息，已成為科研人員的一項重要任務(wù)。氣象數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)間存在著某些關(guān)聯(lián)，這些隱藏在數(shù)據(jù)中的聯(lián)系可以采用不同的方法被挖掘，根據(jù)不同
2、的條件挖掘得到。本文概述了數(shù)據(jù)挖掘的概念、數(shù)據(jù)挖掘的各種方法和技術(shù)及發(fā)展趨勢，對經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進行了初步的研究，包括關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念、種類及挖掘步驟，重點介紹了經(jīng)典Apriori算法，針對Apriori算法本身存在的問題，目前的專家學者進行了大量的研究工作，提出了一些改進的算法以提高Apriori的效率，論文簡要介紹了一些改進算法的思想。在以上研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)現(xiàn)有的沙塵天氣相關(guān)氣象資料j應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對氣象數(shù)據(jù)進行了挖掘，并在實驗室環(huán)境中得到了基本實現(xiàn)，得到了一些較有意義的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了氣象資料中隱藏的信息，以期為今后更進一步的研究工作奠定基礎(chǔ)?？傊?，在氣象數(shù)據(jù)獲取、處理和應(yīng)用流程
3、中運用數(shù)據(jù)挖掘理論和技術(shù)，發(fā)現(xiàn)其中具有內(nèi)在聯(lián)系的規(guī)則或模式，可以有效地進行氣象預測，對災(zāi)害性氣候(比如：旱災(zāi)、澇災(zāi))及時采取防范措施，能夠為科學決策提供更好的服務(wù)。大量的氣象數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用提供廣闊應(yīng)用前景，數(shù)據(jù)挖掘也為氣象數(shù)據(jù)的處理提供了有效手段。今后除繼續(xù)拓展數(shù)據(jù)挖掘在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用范圍外，還要不斷改進挖掘方法，提高數(shù)據(jù)挖掘的效率。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則氣象數(shù)據(jù)置信度科學決策ABSTRACTDataMiningorKnowledgeDiscoveryemceedinthelate1980shasbecomeahotspotinthefieldsofartificialinte
4、lligenceanddatabasetechnology．Associationruleminingisanimportantsub—branchofdatamining．Ithasbeenusedwidelyinselectivemarketing，telecombusiness，bankmanagementandSOon．Alongwiththeconstantdevelopmentofthecauseofmeteorologicalinformation，alotofdataaccumulatedinthefieldofmeteorology．Howtodiscoveryusef
5、ulinformation，whichoftenbehiddenintheincreasmgdatasandbeoverlooked，hasbecomeamajortaskforresearchs．Therealesomerelationsinmeteorologicaldata,whichcanbeminedbydifferentmethodandunderdifferentconditions．Thispaperbrieflyintroducestheconceptandvariousmethodsandtechniqueandthedevelopmenttrendofdatamin
6、ing，andthenmakeabasisstudyofclassicrelationalrulealgorithms，mainlyfocusingonApriorialgorithm．Fromnowon，expertshavecarriedonagreatdealofworktoimprovetheefficiencyofApriori．ThispaperalsocarriesoutsomeimprovingideaswhichhavebeenintroducedintothefieldofmeteorologybyUS．Accordingtotherelateddataoftheex
7、istingsanddustweather,weusetheapplicationrelationalruletocarryontheminingtotheweatherdata，andhaveimplementeditinthelaboratoryenvironment．Fromtheexperiment,wegetsomemoremeaningfulrules，discoverthehiddeninformationinthem
