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摘要
为减少船舶涂装缺陷的产生，提早对涂装工艺参数进行干预控制，提出一种基于改进关联规则算法的船舶涂装缺陷知识获取方法，对涂装缺陷成因进行科学性量化分析。首先，在传统Apriori算法模型的基础上，引入哈希算法中的链表结构改变频繁项集的挖掘模式，减少运算过程中遍历整体事务集的次数；其次，对涂装工艺参数和环境参数进行量化，构建涂装缺陷分析模型；最后，选取涂装工艺数据验证文章提出方法的有效性。结果表明，面向冗杂的船舶涂装工艺数据，改进后的Apriori算法可以更好地进行涂装缺陷分析，在有效缩短算法计算时间的同时获得更加直观的缺陷成因知识，算法性能显著提升。
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