关联规则增量式更新的改进算法

关联规则是数据挖掘中的重要研究内容之一，对在事务数据库不变，只对最小支持度和最小可信度进行改变的情况下，针对关联规则的维护问题，设计了一个增量式更新的改进算法AIUA。     

试题质量评价研究

教学过程的规范化管理是保证教学质量的重要手段。考试是对教和学的效果的检验，是教学过程管理规范化必须要解决的问题，一直受到教学管理部门的重视，采取了多项措施解决有关问题，其中一个重要的手段是采用试题库。在采用试题库时，必须要有高质量的试题作保证。本探讨基于KDD技术的试题质量评价方法和指标，并通过实例来说明其有效性。     

数据挖掘与实证经济学

在介绍数据挖掘的概念、方法以及实证经济学发展的基础上,本文提出应该把数据挖掘的方法技术引入和应用到实证经济分析中去,以促进经济学的现代化、科学化.     

上证指数与股票收盘价相关性实证研究

本文针对相关系数的特征,提出全集相关系数及子集相关系数序列方法;以1990年12月19日-2016年12月30日披露的部分个股收盘价及上证指数数据为样本,按照"一一对应"原则进行了数据挖掘,研究筛选后的样本数据。研究结果表明,上证指数与不同的个股收盘价存在着不同程度相关性;个股收盘价与上证指数的相关性随时间而发生变化;以上证指数为参照系,有效研判个股的变化特征。本文的研究结论为证卷市场股票分类及参照上证指数实施股票投资操作提供重要依据。     

基于手机信令大数据的城市居民出行OD预测

为得到具有客观性、动态性的居民出行起止点间交通出行量(OD trips),以中国移动手机信令大数据为基础,阐述了手机信令数据的来源与构成,针对城市居民出行目的,通过数据分析,设置10分钟为划分出行活动的阈值,提出基于手机信令数据获得的OD矩阵的原理与方法,应用数据挖掘技术,对贵阳市居民出行OD矩阵进行了预测.为进一步加强大数据与城市智能交通系统的融合,将得到的城市居民出行OD矩阵应用到真实的城市公交线网中.最后通过MicroCity平台,将数据结果实现可视化.分析结果表明:与传统OD调查方式相比,利用手机信令大数据获得的OD矩阵客观性、动态性较强,信息采集分析周期短,更容易与城市智能交通系统融合,应用可视化平台,可实时反映出城市公交运营状态,为城市智能规划和调度提供重要参考.     

面向客户群的服务方案配置规则挖掘方法

产品/服务配置规则获取的主要方式是用数据挖掘技术从设计实例数据库中提取.客户化服务方案配置规则为服务功能需求和方案特征间的关联规则.考虑到常用关联规则挖掘算法Apriori具有运算复杂的缺点,提出基于PIETM(Principle of Inclusion—Exclusion and Transaction Mapping)算法的配置规则挖掘方法,考虑置信度和有趣度指标,提取强关联规则.针对配置实例数据库数据量较大时,配置规则挖掘的效率会降低且会产生大量冗余规则的问题,采用二元语义模型表达定性的服务功能需求,将同类客户群的功能需求进行合并,替换多样化的功能需求,减少规则的冗余.最后以一工程机械制造企业服务方案配置规则挖掘为例,验证了所提方法的有效性.     

基于遗传编程方法的微孔磷酸铝的定向合成研究

根据微孔磷酸铝合成数据的特点,针对合成数据库中合成参数过多和交叉描述等问题,利用改进的遗传编程算法对具有(6,8)元环的微孔磷酸铝合成参数进行特征提取,优化出新的复合特征来更好地描述磷酸铝合成中溶剂和模板剂的特征,并通过参数进化过程的研究,考察了模板剂和溶剂对产物生成的具体影响,从而指导具有特定结构磷酸铝的定向合成.     

一种交互式自动挖掘知识的模型

提出一种交互式自动挖掘知识的模型,论述了该模型的原理、实现机制,并讨论了模型中数据宝藏和影响域及其相互关系．该模型同时具有在线性与深入挖掘的优点,能灵活有效地满足实际应用的需求．     

一种新型的自适应入侵检测系统的研制

针对当前入侵监测系统存在的自适应能力较差、扩展性差的问题，基于面向混合类型数据的快速启发式聚类算法FHCAM和属性约束的模糊规则挖掘算法ACFMAR，提出了一种采用数据挖掘技术的自适应入侵检测系统DMAIDS．该系统通过划分聚类的方法划分出异常入侵记录；模糊关联规则的方法提取入侵模式．通过对1999年举行的数据挖掘大赛所使用的10%子集进行实验，结果表明该系统平均检测率和平均误检率比大赛获得冠军检测方法准确率提高了近2倍，检测率从数据子集1的65．25％自适应提高到数据子集9的85．7％能自适应的检测各种攻击，表明该系统具有很好的应用前景。