关联规则及其在石油期货价格预测中的应用研究

针对Apriori算法及其变种的不足,提出了一种基于支持度计数矩阵和事务数据库布尔矩阵的新算法,利用此算法挖掘石油期货价格历史数据中的频繁项集,根据给定的最小支持度和最小置信度从挖掘结果产生关联规则,对关联规则在石油期货价格预测中的应用进行了探索,并提出了进一步的研究方向.     

关联规则向量化挖掘算法及其在车险精算中的应用

本文首先回顾了关联规则的基本概念和传统的Apriori算法，然后利用关联规则的数据库是布尔型数据库的特点，在计算关联规则的支持度和置信度的时候引进向量数乘和向量内积的概念，得到关联规则向量化挖掘算法ARVDA，避免全数据库逐条记录模式匹配和属性分层，提高算法的速度．最后，本文利用提升度量关联规则的重要性，采用单独追踪和对比分析方法，衡量车险精算中风险因子的有效性．结果表明把车辆使用性质作为车险定价的分级因素是比较合理的，对于非运营车辆需要合理的费用附加．     

基于协方差的FP-Growth算法在ERP中的研究与应用

文章简要介绍了关联规则挖掘技术,通过对经典算法FP-Growth在某鞋业ERP系统中的应用分析,发现了FP-Growth算法挖掘的部分数据无用的缺陷,提出了一种增加协方差兴趣度阈值的改进算法—CovFP-Growth算法.该算法采用协方差的概念,能够更准确地挖掘出交易集中不同产品间的紧密相关性,减少产生的无用规则,为ERP的产品预测计划决策提供了良好的理论依据和实现方法.     

基于关系数据库的频繁项集挖掘算法研究

Apriori算法及其改进是目前应用最为广泛的频繁项集挖掘算法,但其在关系数据库中挖掘频繁项集时,产生大量候选项集,导致重复扫描数据库,从而导致其效率低下.本文在深入研究Apriori算法及其改进算法和关系数据库特征的基础上,提出了基于关系数据库的频繁项集挖掘算法,并详细描述了其实现和优化方法.本算法不产生候选项集,只需一次事务扫描,大幅提高算法执行效率,此外,本算法经过简单修改就能满足大部分的关联分析需求.在零售业中的应用实验证明:该算法在一定的条件下比经典的Apriori算法具有更高的效率.     

基于多层次模糊关联算法的通用航空产业知识挖掘研究

为挖掘通用航空产业领域知识的类型与发展规律,明确产业规划、推动产业健康发展,利用采集的3869份通用航空产业主题相关的网页资料,根据主题信息的关键词对通用航空产业领域知识进行分类,并基于多层次模糊关联算法进行知识挖掘分析.结果表明,通用航空产业领域知识中的通用航空产业主体与通用航空产业产品存在着紧密的联系和规则,而且采用的多层次模糊关联算法比精确的关联规则算法更容易操作,结果更容易理解、更容易被应用于指导通用航空产业领域的发展.     

基于产品服务融合的服务型制造企业服务创新方法研究

为了提升服务型制造企业的服务创新能力,促进企业更好地进行服务创新,本文提出了基于产品服务融合的服务创新方法,分析了产品服务融合的概念,采用关联规则算法识别出能够进行融合的产品或服务模块,在此基础上,开发出新产品服务系统的概念,并通过模块化的方法对这些模块进行相互融合,设计出新产品服务系统。最后,通过一个应用实例说明了该方法的应用过程。该方法能够为客户提供多样化的服务,从而更加灵活地满足不同客户的个性化需求。     

基于多维关联函数的相似实例检索方法研究与实现

针对多属性产品实例检索过程中存在一定的主观性问题,影响检索结果,提出一种基于多维关联函数的相似实例检索方法并开发出原型系统.首先根据多维关联函数定义,得到多维关联函数一般计算方法的求解步骤,并基于多维关联函数构建相似度函数.其次,根据客户要求设定产品各属性的重要度,结合重要度和各属性修改难度系数构建实例评价模型.最后,运用多维关联函数计算方法,Access数据库构建技术以及层次分析法构建出包含用户需求输入模块、可拓域输出模块、相似实例检索模块和实例评价模块的原型系统,实现实例输出.以大型螺杆空压机为例来构建基于多维关联函数的相似实例检索系统,验证此理论方法的正确性与可行性.     

核电厂不可修复系统冗余配置的可靠性参数论证

核电厂为了提高可靠性,大量系统都设置了不同程度的冗余系列,通过对核电厂不可修复系统可靠性参数的推导、定量计算和比较分析,从可靠性理论角度,论证了不同的冗余配置方案导致系统不同平均寿命和可靠性分布,为系统冗余配置方案的选择提供参考.     

数据库中布尔型及广义模糊加权关联规则的挖掘

引入布尔型加权关联规则和广义模糊加权关联规则的概念,并分别给出挖掘这些规则的计算方法．     

融入位置情景的移动用户行为挖掘方法研究

移动用户为具有特殊性,即与情景的关联性.在研究融入位置情景的移动用户行为特征.首先分析了影响移动用户行为模式的情景集合,并通过调查问卷分析,提取出主要的情景因素,包括用户(user)、设备(device)、地点(location)、时间(time)和服务信息(service).然后根据这些情景属性对移动用户行为模式进行建模,并提出了一种基于网络结构的移动用户行为模式挖掘方法.根据兴趣度的大小将移动用户行为模式划分为三个等级,即低兴趣度、中兴趣度和高兴趣度,保留兴趣度较高的行为模式,剔除兴趣度低的行为模式,然后利用数据挖掘方法挖掘出兴趣度较大移动用户行为模式的关联规则.利用这些规则对用户进行一定的推荐服务,以便为移动用户提供更优质的服务.     

可拓数据挖掘在高校教学质量评价中的应用

高校在教学和管理工作中积累了大量的数据,但这些数据没有得到有效利用.将可拓数据挖掘技术引入教学领域,从教学评价数据中提取出隐藏在数据之中的有用信息,为教学管理者提供决策支持.首先通过可拓分析,寻找质量达到要求、可进行有效挖掘的教学评价数据,然后对这些数据进行两方面的挖掘:影响教学质量的关键因素挖掘、教学质量与教师特征之间的关联规则挖掘.     

关联分析技术在刑事犯罪分析中的应用

介绍了数据挖掘的关联分析技术,对典型的关联分析算法进行了分析和研究,给出了刑事案件分析中应用关联分析的挖掘思路和方法,并以"两抢一盗"案件为例进行分析和验证.     

基于粗糙集的经济预警规则发现

应用粗糙集的理论和方法对经济预警有关数据进行分析,挖掘其中隐含的有用信息,提取规则并对规则进行约简,从而求取表达经济预警信息的最小决策规则,为经济预警有用信息的获取提供一种有效的方法.     

应急联动区域下选址分配协同优化模型研究

针对我国现有应急储备库按照属地管理布局的不足,例如当受灾点发生重大灾害时,各应急储备库实行均匀配置,导致应急系统救援效率低以及资源的浪费,文章引入集合覆盖选址模型和"覆盖满意度"思想,将应急联动区域内的服务需求分为第一时间救援服务需求和后续救援服务需求,以应急服务成本最小和覆盖满意度最大为目标,建立应急联动下区域储备库选址分配协同优化模型.对四川省地震灾害下的应急储备库选址分配问题进行案例分析,考虑到各区县抗灾能力的不同,采用TOPSIS方法对模型中受灾点的脆弱性进行评价,并利用NSGA-Ⅱ算法对模型求解.研究表明,模型能降低应急联动区域内的应急服务成本,提升应急服务水平,同时模型可以为决策者提供多种优化方案.     

一种新型的广义规则推理算法

数据挖掘是指从大型数据库的海量信息中有效进行知识发现的过程,而其效能的高低主要取决于搜索机制所依据的算法.有鉴于此,提出了一种基于个体免疫与群体进化机制于一体的一种高效的全局优化搜索算法,即基于免疫规划的广义规则推理算法.与已有算法所不同的是,广义规则推理算法不仅仅着眼于发现一些有关分类方面的信息,而是利用背景理论和先验知识在知识表示与运行效率之间相均衡的基础上,着重新知识的发现和对高级规则的预测.理论分析和仿真实验表明,广义规则推理算法有利于进化群体的相对稳定和整体性能的提高,并可以在规则提取过程中保持较高的精确度.     

面向不确定需求租户集的云服务智能匹配模型

为了解决云计算环境下由海量租户集和资源集间的不确定性因素引起的高质量云服务获取困难的问题,提出了一种描述动态异构租户集不确定性需求的方法.在此基础上,构建属性权重完全未知情况下的云服务智能匹配模型,排除了租户提交权值造成的偏差.神经网络以属性区间计算的相离度作为输入,服务满意度为输出来动态模拟租户集的不确定需求,运用萤火虫算法求解模型获取最优服务组合.最后,实例验证了神经网络的可靠性以及算法的有效性.实验结果表明,模型能有效获取高质量的云服务组合,优于传统的匹配方法.     

基于粗糙集的模糊决策算法

给出一种从连续决策表中提取模糊决策规则的规则提取算法。首先,转化连续属性值为模糊值;然后,给出两个不同对象的模糊属性值关于相应连续属性的相似度;其次,给出了λ相似关系与λ相似类的定义。根据λ相似关系,给出粗糙-模糊空间中的下近似与上近似概念;最后,结合模糊集与粗糙集理论的思想,给出一种从连续值域决策表获取决策规则的算法,并通过实例说明该算法的有效性。     

面向可选服务的产品服务系统配置研究

可选服务是制造企业继必选服务后获取差异化服务竞争优势的有效手段,类似于必选服务,可选服务模块的设计与选择对产品功效和企业服务成本均有影响。本文运用模糊测度研究产品模块与可选服务模块之间的相关关系,建立客户满意度最大和企业成本最小的多目标优化模型,求解不同相关关系下面向可选服务的产品服务系统配置方案;以某制造企业矿渣立磨机产品模块与可选服务模块配置为例,验证了方法的有效性。研究结果表明:产品模块与可选服务模块的相关关系会影响产品服务系统配置方案,相关关系越强,客户越在意重视度较高模块的质量和功能,市场成本报价越高,可选服务在方案配置过程中越重要。本文为企业提供面向可选服务的产品服务系统配置方案提供借鉴。     

基于AFS模糊逻辑系统和贴近度的属性约简

在科学技术迅猛发展的今天．数据库被应用于人们工作生活的各个角落，数据量急剧增加。人们收集大量数据的目的是想从中得到有用的信息，而无用的信息充斥其中必然导致应用数据库效率的下降，因此数据库冗余数据的化简和属性的约简就变得很重要。本文应用一种新的模糊数学分析方法——AFS理论与贴近度相结合，得到了一种新的数据库属性约简方法。通过实例可以看出此方法在某些方面优于粗糙集的属性约简方法．而且客观、统一性强，便于理解，有利于人们进行数据挖掘。     

用矩阵方程法求解循环卷积的改进算法

从循环卷积的定义出发,描述了用以m为变量的方法求解循环卷积的步骤.特别详述了其中的矩阵方程法,指出了该方法的不足——含有冗余项,提出了矩阵方程法的改进算法,消除了冗余项,简化了矩阵方程,给出了矩阵方程内部各列的构成规律.实例表明该方法简便、有效.