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針對基于Hopfield神經網絡的最大頻繁項集挖掘（HNNMFI）算法存在的挖掘結果不準確的問題，提出基于電流閾值自適應憶阻器（TEAM）模型的Hopfield神經網絡的改進關聯規則挖掘算法。首先，使用TEAM模型設計實現突觸，利用閾值憶阻器的憶阻值隨方波電壓連續變化的能力來設定和更新突觸權值，自適應關聯規則挖掘算法的輸入。其次，改進原算法的能量函數以對齊標準能量函數，并用憶阻值表示權值，放大權值和偏置。最后，設計由最大頻繁項集生成關聯規則的算法。使用10組大小在30以內的隨機事務集進行1000次仿真實驗，實驗結果表明，與HNNMFI算法相比，所提算法在關聯挖掘結果準確率。上提高33.9個百分點以上，說明憶阻器能夠有效提高Hopfield神經網絡在關聯規則挖掘中的結果準確率。
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