基于关联规则的重庆移动客户群体分析

为了挖掘重庆移动的潜在客户，实现企业的精准化营销，本文通过市场调研的方式收集重庆移动客户资料，以R和spss统计软件为工具，运用apriori关联规则数据挖掘算法对重庆移动客户数据进行分析，并提出初步结论和建议方案。     

数据挖掘技术在移动网络通信中的应用

本文讲解了数据挖掘的一般技术流程,介绍GSM网络现状,而且探讨在移动通信领域中数据挖掘技术的有效应用,主要包括关联性规则的应用、建立合适的数据仓库、数据挖掘的主题和定义以及数据挖掘的全过程。文章重点介绍在关联性逻辑思维下的数据挖掘方法,然后给我们详细介绍算法的实际应用,并举例说明,在实际工作中应用数据挖掘的思想和方法,进而提升工作的效率。     

基于相似度证据理论的模糊时间序列模型的研究

为了提高模糊时间序列模型的预测效果,利用证据理论在处理不确定信息和信息融合方面的优越性,利用贴近度作为证据之间的相似度,对模糊规则进行合成,形成基于相似度的证据理论的多因素模糊时间序列模型.方法在支持证据"与"运算的合成和对冲突证据的比例分配上,充分考虑了证据的权重.最后,通过实例的比较研究验证模型的有效性.     

空防体系对抗中与规则结合的目标分配过程

针对空袭护航与多平台武器防御的体系对抗作战过程的复杂性、实时性特点,提出了一种在威胁评估基础上的目标协同分配过程,该过程与灵活指挥规则结合,能够实现与想定场景相关的多种灵活配置参数和较复杂的指挥策略。对该过程进行了仿真试验验证,结果表明:运行结果符合预期,可以支撑较为复杂的体系对抗仿真研究和武器装备性能评估试验。     

一种基于非监督判别语义特征提取的文本分类算法

语义特征提取对于实现文本数据特征空间降维,滤除数据噪声,提高文本数据分类准确率有着重要的意义。论文在传统特征提取算法的基础上提出了一种非监督判别语义特征提取降维算法,并对此进行了算法有效性论证和实验结果比较及分析,验证其在分类准确性、时间复杂度、抗噪能力等方面都有较好的性能。     

基于改进关联规则的Web使用挖掘方法研究

本文提出了改进关联挖掘算法的数据挖掘方式.在自然连接产生候选集以前,先进行一个修剪过程,减少参加连接的项集数量,进而减小生成的候选项集规模,减少了循环迭代次数和运行时间,同时在连接判断步骤中减少多余的判断次数,避免传统方法的弊端.仿真实验证明,这种改进算法能够大幅提高数据的查询速度,取得很好的效果.     

高中三视图“作图模型”的构建及其应用

新课标高中数学中新增加了三视图的作图及还原的内容,教学过程中老师都会把作图原理编成口诀"长对正、高平齐、宽相等"教给学生.对于长方体来说,理解口诀并不困难,可要求学生作出不太规则的几何体的三视图就不那么容易,究其原因主要是对作图原理理解不到位造成的.为了让学生更深刻     

基于关联规则挖掘的Apriori改进算法

关联规则挖掘是数据挖掘技术的一个重要分支,其中Apriori算法是最经典和最有影响力的算法。本文在讨论和分析了关联规则挖掘的基本概念后,提出了一种减少扫描数据库次数的改进算法。改进后的算法分析证明,它可以有效地提高数据挖掘的性能。     

关联规则中基于模糊遗传算法的研究与改进挖掘技术

网络数据通常以爆炸式的聚集形式出现,导致曾提出的关联规则挖掘方法挖掘性能不好。基于上述原因,提出一种关联规则中基于模糊遗传算法的挖掘方法,此方法通过构建挖掘模型,将关联规则与模糊遗传算法融合在一起,进而给出待挖掘数据的适应度函数,并使用阈值对其进行限制。模糊遗传算法将对适应度函数进行交叉分配和编译分配,以改进方法的隶属度线性状态,获取更为有效的挖掘结果。实验结果表明,改进后的方法挖掘稳定性较强,挖掘精度较高,且挖掘时间较少。