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关联规则Apriori算法在煤矿生产调度子系统中的应用研究
1、引言
近年来，随着信息技术的不断发展，数据挖掘技术得到了广泛应用。其中，关联规则算法Apriori是其中的一种，它可以从大量数据中挖掘出有用的关联规则。在煤矿生产调度子系统中，数据量庞大，因此Apriori算法可以发挥重要作用。
2、关联规则Apriori算法简介
关联规则是指发现数据项之间的关联性，例如“如果A发生，那么B也可能发生”。Apriori算法是一种基于频繁项集的数据挖掘算法，它可以通过挖掘频繁项集及其支持度、置信度和提升度等信息，发现数据项之间的关联规则。
Apriori算法的核心思想是利用频繁项集的先验知识，逐层推进，生成更高的频繁项集，知道无法生成更高的频繁项集为止。具体来说，Apriori算法包括两个主要步骤：
1）生成所有频繁单项集：扫描数据库，统计每个数据项的支持度，如果超过设定的最小支持度，则将其作为频繁项。
2）通过频繁项集生成更高的频繁项集：利用频繁项集的先验知识，对每个频繁项集进行连接和剪枝，得到更高的频繁项集。
3、煤矿生产调度子系统中的应用
煤矿生产调度子系统需要实时监测煤矿中的工作情况，以确保生产的正常进行。而煤矿中的生产数据相当复杂，有数量极大的数据集，为了更好地进行煤矿生产调度和监控，可以采用Apriori算法挖掘其中的规律，并根据这些规律进行生产调度。
例如，我们可以使用Apriori算法分析下列数据集：
1）每小时煤矿的煤炭运输量
2）每小时煤矿煤炭生产数量
3）每小时煤矿的人员数量
通过对这些数据进行分析，就可以发现煤矿生产过程中的规律，并且根据这些规律进行调度，以保证生产的高效和安全。
4、结论
关联规则Apriori算法是一种十分有效的数据挖掘算法，在煤矿生产调度子系统中可以发挥重要作用。通过使用Apriori算法，可以挖掘出数据中的规律，并根据规律进行生产调度，从而保证煤矿的安全和高效。