基于多支持度的挖掘加权关联规则算法

关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要的模型．在其挖掘算法中，如果最小支持度很高，则出现频率比较低的规则就不能发现；如果最小支持度太低，因为频繁项的相互关联，则会出现组合爆炸．为此，提出了允许用户设定多个最小支持度、给定数据各项的权重来解决这一问题．理论、实验数据和实际应用证明，该新算法可行且符合实际情况，比同类算法用时更少，对大型数据库的关联规则挖掘非常有效．     

企业知识管理成本浅析

制约企业开展知识管理的主要因素是其成本。阐述了企业知识管理的概念及现状,将企业知识管理的成本分为技术成本、制度成本和人员成本3类,并对每种成本的产生原因、构成及必要性进行了分析,旨在为企业知识管理提供参考。     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

基于通用入侵检测轮廓,建立了一个基于数据挖掘技术的异常检测模型,采用关联规则、序列规则对数据进行挖掘,用判定树分类技术对获得的规则进行分类.实验表明,本模型具有较好的效益.     

基于知识的元数据管理系统的研究

针对信息系统中建立的数据仓库的元数据进行科学有效地管理,提出了一种基于知识的元数据管理工具的系统框架,并在元数据管理方面进行了一些探索性的研究。     

改进最短距离法自动获取元胞自动机转换规则

提出了一种利用改进的最短距离算法自动获取地理元胞自动机转换规则的方法。CA的核心是如何定义转换规则,但目前主要是采用启发式的方法来定义转换规则,受主观因素影响较大。该模型通过熵化空间变量特征权重,对最短距离算法进行改进,自动获取CA的转换规则和模型参数值。并与一般的最短距离算法进行对比分析,结果表明,改进后的的最短距离算法所提取的转换规则在模拟城市发展时具有更高的精度,并且具有清晰的物理意义。     

利用社会网络分析促进隐性知识管理

由于隐性知识是在人与人的协作、交流中传播和创新的,因此以IT为基础的知识管理系统难以对其有效管理。以中国人民大学经济科学实验室为案例进行了如下研究:通过问卷调查收集数据;绘制组织内部信息沟通、咨询、知识传播等社会关系网络;定量分析网络结构以发现阻碍知识传播及创新的问题。上述研究表明:社会网络分析可以为组织制定隐形知识管理的措施提供定量分析的依据和手段。     

基于小波包变换的图像融合技术的应用

阐述了基于小波包变换的图像融合算法，并对基于像素的融合规则与基于区域的局部方差融合规则作了论述．在此基础上，发展了一类修正后的局部方差对比的融合规则．通过对一混凝土梁构件内模拟的缺陷进行红外探测并进行图像融合，结果表明：对于探测梁内部缺陷，采用小波包变换的融合算法图像不仅充分结合了融合前图像的信息，边缘信息也更为细腻．另外，小波包分解层数对图像融合效果有着重要的影响．通过对加噪声红外图像的融合算例表明：随着小波包分解层数的递增，融合质量却逐渐下降．当分解层数在1～2层时，融合效果比较理想．     

论企业竞争情报与知识管理系统的互补与共建

通过对竞争情报与知识管理的内涵及竞争情报与知识管理异同的分析，提出了竞争情报和知识管理系统的整体结构共建模型。通过共建可以充分利用企业信息资源，减少企业信息系统的重复建设和浪费，形成了一种融管理方法、知识处理、智能处理于一体的综合系统，对提高现代企业的竞争力具有重要的意义。     

试析美国法治风尚的历史渊源

美国社会的移民特点及其政治社会形成的特殊性两者相结合，造就了美国鲜明的法治风尚。以英国人为主体的欧洲移民把法治观念带进了北美，并使它在这片土地上继续发展。随着美国政治社会的逐渐形成，法律至上主义成为美利坚民族的共同的价值取向。文章试图从历史的角度来探究美国法治风尚的原因，借以寻求法治社会形成的普遍规律。     

以就业为导向的高等职业美术人才培养的探索

二十一世纪是知识经济时代,也是注重实践创新能力的人本教育时代。在以就业为导向的高等职业院校的教学改革中,创新素质的人才培养和体现社会经济发展需求要求教学定位以服务知识经济结构调整为宗旨,就业为导向,培养美术设计的实践能力。