一种基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

挖掘最大频繁项目集是许多数据挖掘中的关键问题．为克服早期基于Apriori的最大频繁项目集算法中的缺点,相继有多种挖掘最大频繁项目集方法被提出．其中对基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法比较多,但对FP-tree中的结点的频度计数关注的很少．通过对FP-tree结构进行了仔细分析后,在FP-tree中结点的频度计数和集合理论的基础上,提出了一种新的最大频繁项目集挖掘算法USDMFIA(using set to discover maximum frequent itemsets algorithm)．通过分析比较,显示此算法是有效的．     

快速挖掘最大频繁项目集的新算法

针对关联规则下最大频繁项目集的特性,提出了一种快速挖掘最大频繁项目集的新算法MMFI(miningmaximumfrequentitemsets)。该算法摆脱了传统的经典算法Apriori及其变种情况下的自底向上的搜索策略,利用集合枚举树(set enumerationtree)的变形结构采取了自顶向下的新的搜索方式,并通过其独特的启发式判断策略、候选项目集的生成策略等,大大减少侯选项目集的生成,从而降低了CPU搜索时间,提高了挖掘效率。     

一种基于序列挖掘的分类系统框架

为了有效地对序列数据进行分类，提出了一种集成分类挖掘和序列模式挖掘技术的分类系统框架(SPACS)．先采用一套约束和裁减策略，为每个分类挖掘频繁序列模式，并将其转换为分类序列规则(CSR)；再利用平均CSR匹配置信度和一个规则匹配算法构建有效的序列数据分类器．SPACS不需要在提取序列的特征后采用传统方法进行分类，可以直接利用从序列数据中提取出的频繁序列进行分类．实验结果表明，对于序列类型的数据的分类，SPACS比传统的决策树和关联分类方法具有更高的分类精度．     

建筑群下覆岩加固协调开采减损方法

应用采动地表位移变形的极坐标模型,通过计算机预计模拟和全盆地位移变形等值线图优化分析,结合离层带注浆充填技术,得出采动对建筑物影响最小的工作面布置方式及其有关参数,通过改变工作面的布置方式和参数,有效地减少地表位移变形程度和控制覆岩下沉,从而达到保护建筑物,提高回采率的目的。这种方法安全、经济、技术管理简单可行。     

基于MAPGIS的韩城矿区煤层气空间数据库的建立

介绍了韩城矿区煤层气空间数据库的系统组成、设计思路及其在煤层气资源评价中的意义。该空间数据库由属性数据库和图形数据库组成。属性数据库是在Visual Foxpr06．0平台上以全矿区2^#、3^#、5^#、11^#煤层为对象建立起来的。图形数据库是在MAPGIS6．0平台上建立基本地理图形信息、基础地质图形信息、水文地质图形信息、盖层图形信息、煤层气储集层图形信息、储层基底图形信息和专题图形信息等。该空间数据库的建立，可方便查询该区与煤层气有关的地质资料，同时为煤层气合理开发利用和管理决策提供了科学依据。     

一种基于粗糙集分类规则发现的方法

介绍了粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理,并利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的概念,提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系,并简化带有不相容规则的决策系统的多层次数据挖掘算法,应用一实际的例子说明如何在数据库中发现分类规则.     

高效无人刨煤机工作面的开采技术研究

介绍了采用 PROMOS 自动控制系统的新型高效无人刨煤机工作面的设备配备与布置,基于刨煤面对“四机”和支架的四种基本操作、实施远程集中控制和全部自动化的特点,指出了与工作面条件相适应的正确的工艺方法。在刨煤过程中通过调斜装置控制刨头,避免刨头啃底或留底,应专设巡视员对全工作面的所有机电设备及煤层变化情况进行全面检查,发现问题及时通知操作员进行调整。实际应用表明,这一方法最高日产7200t,创造了我国薄煤层开采新水平。     

矿区资源环境安全评价与空间决策支持系统

讨论了矿区资源环境安全评价与空间决策支持系统构建的意义、特点、内涵、目标、技术路线及总体框架,以及资源环境安全的评价指标体系及评价方法。提出以 GIS、RS、GPS 为信息数据采集手段,GIS 为平台、模型库与决策支持系统为核心构成整个评价与空间决策支持系统。据此对矿区资源环境安全进行动态的评价、模拟和预测,并做出调控决策。     

关联规则挖掘的新模型

对关联规则的不足进行分析,提出了一新关联规则模型,此模型有助于挖掘关联规则的正相关与负相关.并对经典模型进行一定改进.     

基于数据挖掘的网络型误用入侵检测系统研究

数据挖掘技术应用于网络型误用入侵检测系统中，比传统的网络型入侵检测有更大优势。数据挖掘是从大量数据中自动寻找规律的过程，它可以自动构建特征，同时提高了检测精确度，为检测未知攻击提供了可能性。介绍了数据挖掘算法以及基于数据挖掘的入侵检测系统的分类，从不同分类的角度介绍了数据挖掘方法在入侵检测系统中的应用，并且从网络层和应用层2个层次得到实现。