一种基于关联规则的数据挖掘算法实现与应用

对Apriori算法加以改进,提出了一种更高效的关联规则挖掘算法,在扫描数据库的同时把支持每个项目的事务都标记出来,采用一种新的方法来计算候选项目集的支持度.该算法只需对源数据库进行一次扫描,就可以找出所有的频繁集,具有很高的效率.     

规则"真"的一般概念和"真"规则形式算法

在粗糙集理论框架内研究基于不完备信息系统的决策规则"真"的一般概念,讨论在一般"真"意义下最优决策规则的统一获取算法,其中首先探讨了在研究不完备决策系统时的基本考虑,然后讨论了决策规则的"真"的一般框架,引入了在一般"真"意义下广义决策向量概念,以此为基础,研究了最优决策规则的形式获取算法.     

滹沱河湿地植物群落的种间关系研究

在样方调查的基础上，采用x^2检验和Pearson相关系数，研究了滹沱河湿地植物群落的种间关联性，对种间相关的测定结果进行了生态分析，结果表明：滹沱河湿地植物群落的42种给管植物可分为四个生态组群，即中旱生植物生态组群、中生植物生态组群、湿生植物生态组群和水生植物生态组群，讨论了x^2检验法和Pearson相关系数法的生态学意义，此外，还分析了种间关联、种间相关与环境因子的关系。     

一种关系数据库中基于云模型关联规则的提取

为了发现有效的关联规则，属性在比较高的水平被范化，允许相邻属性值或者语言项的重量．这种软划分可以映射人类的想法，同时使发现的知识鲁棒．利用云模型的理论与方法求解数量关联问题，给出了一种云关联规则的定义，并提出了基于云模型理论支持度和置信度的计算方法，最后提出了一种提取算法Cloud model A．这种方法较好地软化了数量属性论域的划分边界，从而使得挖掘出的云关联规则更容易被人理解。     

模糊分析在油气储量产能预测中的应用--以靖安油田盘古梁区开发数据为例的分析

针对常规因素分析法在实际应用中所存在的一些问题 ,在阐述模糊分析理论特点和数学模型的同时 ,具体研究了模糊分析设计在油气储量产能预测中的应用 .通过多因素关联度分析导出影响产能开发的因素 ,从主到次依次为 :渗透率、油层厚度、加砂强度、加砂量、孔隙度等     

计算网格的抽象定义

计算网格是第三代因特网和高性能并行计算的研究热点,它提供了一个有效的平台,共享资源,支持全球范围内分布异构应用程序的运行,其动机和目标是明显的,并被人们广泛认同和接受。但是目前网格系统尚无一个清楚的定义,因此基于网格语义,通过高层抽象,用谓词/变迁系统给出计算网格的框架模型。     

基于离散智能的自重构机器人变形策略

在总结自重构机器人系统结构本质特点的基础上，提出了一种描述模型，对几种典型的同构和非同构系统进行统一的描述．探索了自重构机器人的基本变形方法，给出一种建立在全离散的局部智能基础上的变形策略，使机器人通过模块局部之间的交互产生整体自组织的结果，并且能够减低变形算法的计算复杂度．以一个9模块系统的变形过程为例进行了验证．     

运用物理学原理巧解数学难题

在求解某些数学问题时，对物理学原理的巧妙运用往往会成为启发解题思路的关键。介绍了几种适用物理学原理解答数学问题的方法，并提供了用以演示这些方法的实例。     

基于粗糙集理论的数据挖掘方法在电子商务中的应用

介绍了一种基于粗糙集理论提取关联的数据挖掘方法：并给出它在电子商务中的应用以及数据挖掘的全过程和示例，指出作为一种决策支持技术，它可以用来提高企业的决策效率和决策可信度，从而为企业赢得一定的竞争优势。     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用

论述了数据挖掘技术在入侵检测中的应用。并给出了入侵检测的模型，此模型融合了误用检测和异常检测的优点，既能检测已知入侵又能检测到未知入侵，弥补了以往入侵检测技术的缺陷。