一种新颖的最小属性约简模型

传统的基于粗集的属性约简须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类,效率低,且很多算法还不完备．为此,本文引入分类关联规则和相容分类关联规则的概念,给出基于分类关联规则的求解下近似和正区域的等价方法,从而提出基于分类关联规则的属性约简模型和算法,该模型将属性约简问题转化为求解一类特殊的分类关联规则集的问题,因而使得相应的算法可有效地改进属性约简挖掘效率,克服传统算法依赖于主存的限制,为属性约简提供了一种新的框架．理论分析表明该算法是有效且可行的．     

联邦数据库系统嵌套查询的处理方法

本文介绍一种解决联邦数据库系统嵌套查询的处理方法：它将嵌套语句转化为一个不含嵌套的语句，或分解为一组子查询，嵌套留在本地库综合处理，这样使得不论成员库是否支持嵌套查询，它的关系总能被嵌套语句使用。     

关于专利类别间相似度量化方法的研究

针对专利类别内容相似度量化的问题,本文提出了一个基于语义的相似度量化方法。该算法首先通过有监督的特征选择方法提取每个专利类的关键词语集合,然后通过《知网》计算各个集合之间的相似度,最后在此基础上通过特征集合语义相似度计算公式TSC计算专利类别间的关联度。实验表明,该方法能有效的解决相似度自动量化的问题。     

一种基于关联挖掘的缺省规则更新算法

为了解决缺省关联规则的增量挖掘问题,在算法DRMBAR的基础上,结合粗糙集理论及频繁模式树结构,提出了一种基于关联规则的缺省规则更新算法IADRBAR,该算法主要考虑最小支持度发生变化时缺省规则的更新问题,即在新的最小支持度下,如何高效地生成新的关联规则. IADRBAR在最坏的情况下仅须扫描决策表一遍,并利用上一次已经挖掘出的频繁项目集及关联规则,有效地提高缺省规则的更新效率.理论分析和实验结果表明算法是有效可行的.     

一种面向专利信息的文本自动分类算法

讨论了两种常用的文本分类算法：Rocchio方法和K近邻方法。前者速度快，但是分类精度通常不能令人满意。后者则相反，他在分类时要花费更多的时间，但分类效果要好很多。通过综合他们的优点并结合专利文本的特点提出了一种适用于专利文本自动分类的层次分类方法。实验表明，该算法具有较好的分类精度与效率。     

一种基于关联规则的缺省规则挖掘算法

传统的基于Rough集的缺省规则挖掘算法须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类，挖掘效率低．为此，本文引入相容关联规则和决策关联规则的概念，提出基于关联规则的缺省规则挖掘算法——DRMBAR，该算法借助FP-tree存储结构挖掘出决策关联规则，并用相容关联规则性质对决策关联规则进行有效修剪后生成相应的缺省规则,DRMBAR可有效地过滤噪声、提高缺省规则挖掘效率，且克服了传统算法依赖于主存的限制，为缺省规则的挖掘提供了一种新的框架。实验结果表明该算法是有效且可行的。     

一个汉字全国计算机用户情报检索系统

本文介绍一个专用汉字情报检索系统的设计和实现。该系统可存贮和检索全国计算机用户及其机型的技术经济资料。系统的程序被划分为若干个功能模块,汉字以汉字地址码方式存贮,同时还采用了类二级索引技术和合理的数据模型,从而提高了程序的可读性,可维性和检索速度。该系统已在 Sigma-10微型计算上实现,并已提交中国计算机技术服务公司使用。     

基于投影数据库的序列模式挖掘增量式更新算法

针对序列模式挖掘中的增量挖掘问题,提出一种序列模式更新算法ISPBP.算法引入序列数据库结构来存储从原始数据库中挖掘出的所有项、最大频繁模式以及它们的支持数,采用间接拼接方法,只需处理增量数据库,避免了对更新后数据库的重新计算.对于因增量数据库新产生的频繁模式,利用了在增量数据库中出现的频繁项集来减小投影数据库,进一步提高了算法的效率.理论分析和实验表明,算法是有效可行的,并且增量数据库越大,算法在效率上的优越性越明显,算法ISPBP优于传统增量式更新算法.