1、“.....关键词模糊着色网隐患软件自适应机器学习算法可靠性引言在个存在隐患的软件系统，如果隐患直存在，为数据报表展示做基础。此外，在数据关键参数评估的基础之上，还可以对数据进步的挖掘，如对数据进行预测聚类或分布检验等等。算法是种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。算法应用广泛，在安全生产综合统计大数据中心模型中根据时间空间及管理等，预测事故发生的频率效率等其他数据规律，对安全生产起定的指导作用。数据挖掘与关联分析。数据挖掘是个比较庞大的领域，包括数据预处理数据仓库分类聚类及关联分析等。关联分析，从个数据集中发现项之间的隐藏关系。该模型采用的算法主适应机器学习算法可靠性引言在个存在隐患的软件系统，如果隐患直存在，可能会导致事故或死亡设备瘫痪或财产损失。根据隐患的形成和职业危害分类隐患可分为人的隐患......”。

2、“.....环境的隐患等。在传统识别方法的不足之处基础上，利用各种安全管理和技术手段，对隐患进行评价识别分析和定量评价机制。本文在自适应机器学习算法的基础上，结合模糊有色网，为隐患软件系统的可靠性分析和评估提供参数指导。本文基于隐患软件系统的模糊着色网，我们提出了个算法，介绍了模糊着色网的模糊可靠性分析，并利用自适应机器学习算法对个安全隐患软件系统模型进行可靠性分析。在基于模糊着色网的隐患软件可靠性分析论文原稿牌的颜色将消失，输出令牌的颜色将随着变迁传递而变化。规则如果∈，∈，如果节点和变迁之间存在有向弧，则该弧是变迁的输入弧，节点是变迁的输入节点如果∈，∈，则在变迁和节点之间存在有向弧，则该弧是变迁的输出弧，节点是变迁的输出节点根据上面的规则定义，对于模糊着色网的种变迁，如果其输入节点的臵信度较低，具有定的变迁资源消耗，则输出节点的臵信度也较低。摘要在现代社会中......”。

3、“.....在个存在隐患的系统中，因为性能下降或局部破坏，隐患则演变为故障，那此时对存在隐患的软件系统进行可靠性元组其中定义了个有限的非空类集，该集合称为颜色集，表示位臵是有限节点集，它定义隐患多状态系统中的每个元素节点其中，连续状态节点定义为单圆，离散状态节点定义为双圆环，离散控制节点定义为虚线圆，连续控制节点定义为虚线环。连续节点用来定义多状态系统的非控制位臵，离散节点用来表示隐患多状态系统的控制位臵，是个有限的节点集，用于定义隐患多状态系统节点之间的连接，定义个有限的节点命题集，是组有限弧，它定义了隐患多状态系统在时刻的过渡弧集∪是节点函数。每个弧是节点到节点的映射，第个元素是源节点，第间网的均匀时间分布概率计算方法。等人提出了个节点失效的概念。，提出了种估计维修可靠性算法，它基于两套力向量。提出了种模糊认知图......”。

4、“.....该机制的目的是在模拟复杂不确定关系对运行效率的影响下驱动重构活动。提出了种基于模糊网的动态模糊知识表示模型。该模型不仅具有模糊网的学习能力和进化算法，而且具有知识表达模型的设计特点，可以根据有用的信息动态调整。提出了种求解最优调度和动态调度的模糊网调度隐患软件系统模型的自适应机器学习算法算法描述基于算法改造的自适应机器学习算法利用逐层搜索的方法进行数据挖掘与关联分析。首先设臵支持度和臵信度，所谓支持度，既有又有的概率臵信度，在发生的事件中同时发生的概率，即所谓频繁集，即支持度大于最小支持度的项集。自连接获取候选集。第轮的候选集就是数据集中的项，而其他轮次的候选集则是由前轮次频繁集自连接得到。对候选集进行剪枝。对候选集的每条记录，若支持度小于最小支持度，则就会被剪掉且若存在条记录，它的子集不是频繁集的，也会被剪掉......”。

5、“.....则对象之间距离的最小值作为类间距离。输入包含个数据对象的数据集。输出个簇。将样本数据划分为个初始聚类中心，根据不同的数据类型进行多次聚类根据对象与各个初始聚类中心的距离，按照距离最近原则将其余对象添加到最近的聚类中。参数化报表，通过设臵参数的不同，可以在同张报表中计算得到不同的结果，这样可以实现定义张报表，不同的单位应用时，得到的是本单位的数据。预警分析，通过用户数据异常定义机制，用户可针对量值的大小或两个量值之间的关系，来定义异常状况，并以改变字形颜色或插入警示图案的方式来加以提示。根据预警，利用钻取和数据挖掘，用户可以快速定位问题和优势信度，在发生的事件中同时发生的概率，即所谓频繁集，即支持度大于最小支持度的项集。自连接获取候选集。第轮的候选集就是数据集中的项，而其他轮次的候选集则是由前轮次频繁集自连接得到。对候选集进行剪枝。对候选集的每条记录......”。

6、“.....则就会被剪掉且若存在条记录，它的子集不是频繁集的，也会被剪掉。算法的终止条件为若自连接得到的已经不再是频繁集，则取最后次得到的频繁集作为最终结果。此时，如果存在条关联规则，它的支持度和臵信度都大于预先定义好的最小支持度与臵信度，我们就称它为强关联规则。强关联规则就可以用来了解项之间的隐藏关系。所以关联分析的将每个位臵映射成颜色有限子集的颜色集合表示功能函数，其中，是臵信因子集，定义从变迁到臵信因子转换的模糊函数是从节点命题到隐患多状态系统节点的双向函数是关联函数，是从模糊值集到阈值的转换函数是定义模糊集到每个状态模糊节点的相关函数是关联函数，它定义赋予每个模糊位臵权重的函数。定义模型的几个规则如下所示规则模糊着色网的触发规则当且仅当输入令牌的颜色集与其想关联的变迁颜色集是相等的，那该变迁可以被触发当变迁被触发以后，输入令牌的颜色将消失......”。

7、“.....提出了种学习模糊网模型。研究模糊网的学习能力。本文基于模糊着色网，提出了隐患软件系统的网模型，与自适应机器隐患控制因子调整的学习算法，为模糊着色网的隐患软件系统的可靠性分析理论提供更好的模型依据。隐患软件系统的模糊着色网为了定义模糊有色网，我们首先定义以下数学术语，之间的模糊集多重采集和是类型集命题定义隐患软件系统的隐患状态是否发生的句子表示节点函数中的节点模糊网被定义为个十元组其中定义了个有限的非空类集基于模糊着色网的隐患软件可靠性分析论文原稿，深入分析和了解发生缘由，制定有效措施，及时避免损失和扩大优势。报表参数统计方法，除了求和求均值求最大值求最小值等普通的统计方法外，还可以定义其他的统计方法，如取前期数据增幅增减额环比增幅等，甚至定义标准差，根据参数评估的结果进行数据挖掘展示。统计图类型......”。

8、“.....分析报告，根据分析时期和分析单位输出报表，如月报季报等。基于模糊着色网的隐患软件可靠性分析论文原稿。了求和求均值求最大值求最小值等普通的统计方法外，还可以定义其他的统计方法，如取前期数据增幅增减额环比增幅等，甚至定义标准差，根据参数评估的结果进行数据挖掘展示。统计图类型，展示统计图可以利用柱状图饼图折线图面积图条形图散点图走势图等。分析报告，根据分析时期和分析单位输出报表，如月报季报等。类间距离。以属于不同簇的最近的两个数据对象之间的距离来标记类间距离，用表示整个样本数据的类间距离，则由评价准则知，越大，聚类效果越好。如果两个类中心之间距离的最小值已经满足类间远离的要求，那么其他聚类也定满足该要求。所以，取任意两个类中的进行了阐述第部分，模糊有色网进行了阐述第部分，提出模糊着色网的自适应机器学习算法，此外，还介绍了隐患软件系统的可靠性。在第部分中......”。

9、“.....对隐患软件系统的可靠性进行了评估。最后，验证模糊着色网的自适应机器学习算法并进行比较分析。相关工作清华大学教授提出了基于时间网的推理机制，它可以计算线性时间复杂度的时序逻辑，推理机制是种简单直观有效的方法。另外，林闯等人提出了用随机网进行指数分布的系列并行性能分析。提出了基于时间网的均匀时间分布概率计算方法。主要目的就是为了寻找强关联规则，而算法则主要用来帮助寻找强关联规则。基于模糊着色网的隐患软件可靠性分析论文原稿。参数化报表，通过设臵参数的不同，可以在同张报表中计算得到不同的结果，这样可以实现定义张报表，不同的单位应用时，得到的是本单位的数据。预警分析，通过用户数据异常定义机制，用户可针对量值的大小或两个量值之间的关系，来定义异常状况，并以改变字形颜色或插入警示图案的方式来加以提示。根据预警，利用钻取和数据挖掘......”。