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．     

对陕西省苹果产业化的思考

通过对陕西省苹果产业现状的分析，找出了制约陕西省苹果产业发展的因素，提出以村、镇或乡为单位成立“果农协会”，并通过“果农协会 农户”的经营模式促进陕西省苹果产业化的发展。     

基于知识发现的高校科研决策支持系统

科研管理是高校的重要工作.如何从大量的科研数据中挖掘出支持科研决策的知识成了当务之急.讨论基于知识发现的高校科研决策支持系统.该系统通过对数据进行分类分析、聚类分析和关联分析发现知识,为学校科研决策者提供决策支持.     

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 IPSec 环境下实现虚拟私网技术的应用

IP安全体系结构是由IPSec工作组制定的开放性标准框架,它能为网络层安全提供长期、稳定的基础,从而为创建安全连接的虚拟私网提供了灵活的实现手段;使用户可以避免租用昂贵的专线而采用公网就可以实现广泛的电子商务活动;论文在对IP安全体系结构协议进行研究的基础上,通过实例对采用IP安全协议的虚拟私网技术应用进行了实现,并讨论了密钥、数字签名等技术在提高通信系统安全、满足用户电子商务要求方面的应用前景.     

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。     

基于模糊神经网络提取我国经济增长的模糊规则(Ⅲ)

利用神经网络的自适应、自学习等特点和模糊系统的人脑性等特点来弥补相互的缺点，使它们结合产生一种基于神经网络的模糊系统，并用该系统提取我国经济增长的模糊规则。     

管理分类规则的广义决策树

为了将传统的决策树无法管理的、由各种分类算法所发现的大量的有意义的规则进行有效的存储、剪裁和使用 ,提出了广义决策树结构。它将传统决策树的结构进行扩展 ,能够以较少的存储代价管理所发现的所有分类规则 ,且易于表达规则之间的关系。提出了有效的优化策略。以此树为基础 ,将决策树分类算法与基于关联规则的分类算法进行了概括统一 ,并提出了相应的算法。实验结果证明 ,广义决策树克服了传统决策树的缺点 ,并且适宜于维护、剪裁以及快速搜索大量的分类规则     

多维多层次挖掘关联规则在商品房交易中的应用

讨论了一种在关系数据库中挖掘关联规则的方法．该方法利用关系数据库的特点．有机地组织概念层次树技术、关联规则挖掘技术进行多维多层次挖掘关联规则．挖掘满足要求的多维关联规则、多层次关联规则、交叉层次关联规则。     

基于封闭项目关联规则集压缩方法

 关联规则挖掘能使我们发现数据库中大量项目与项目之间的相关关系,但是用传统关联规则生成方法所生成的规则一是数量庞大,二是其中包含许多具有相同意义的规则,这必然对用户理解和提取信息带来干扰.通过求封闭项目集大大消减了频繁项目集数量,再由封闭项目集构造一种新的存储机制——-近似格,基于近似格可以得到冗余度较小的关联规则,从而提供用户简洁紧凑又无信息丢失的关联规则集.