【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第8期 176-179页,共4页

【作 者】： 夏双成

【摘 要】 汽车气压监测过程中，气压变化呈现毫秒级变化，传感监测参数在短期内形成海量积累，大量干扰参数对关键参数形成干扰，传统的挖掘算法在对气压参数挖掘过程中，受到干扰参数的影响，无法快速定位关键信息，挖掘效果不好。为提高气压监测的准确性，提出利用贝叶斯网络关联规则算法的汽车气压监测传感参数高效挖掘方法。构建汽车气压监测参数特征提取公式，对提取的参数进行归一化处理。利用贝叶斯网络实现汽车气压监测相关参数分类，获取上述参数的支持度，并且建立监测传感参数挖掘模型，实现汽车气压监测传感参数挖掘。实验结果表明，利用改进算法建立汽车气压监测传感参数挖掘模型，能够提高挖掘的准确性，满足汽车运行安全监测的实际需求。