反垃圾邮件及粗糙朴素贝叶斯邮件分类器

垃圾邮件的广泛传播严重的影响的电子邮件的正常使用,对当前主要的反垃圾邮件过滤技术进行了分类和研究,并且提出了基于ROUGHSET优化的朴素贝叶斯分类邮件过滤算法。基于上述理论的反垃圾邮件过滤实验证明了算法的有效性。     

基于ROUGH集方法决策规则的全局补偿及其在手写识别中的应用

对于经典Rough集理论中某一类决策或模式识别问题，其样本空间或决策表中客观存在的任何两个样本实例体现的决策规则不可能完全相同。本文对此进行了讨论并提出了RS邻域拓展的全局补偿RS方法。基于上述方法对脱机手写识别英文字母的模板匹配算法进行了优化，说明了其有效性。     

酪蛋白氢氧化钠稀溶液的粘度研究

酪蛋白(casein)的溶液性质由于其重要的工业应用价值吸引了广泛的关注,但是在以往酪蛋白稀溶液的粘度研究中忽略了界面效应对粘度测定的影响[1~8],而界面效应对大分子稀溶液粘度行为的巨大作用已得到证实并日益受到重视[9~12].本文研究了20~45℃之间酪蛋白氢氧化钠稀溶液的粘度     

基于决策树和粗糙集的高分辨率短时临近雷电预报模型

雷暴天气造成众多人员伤亡及巨大经济损失,给人类社会带来极大危害,目前对高分辨率短时临近的雷暴天气的预报研究比较少。决策树有描述简单、分类速度快、易于理解、精度较高等优点,特别适合大规模的数据处理。根据气象数据的超高维而实际样本数又是有限的,并且很多属性是线性相关的特点,本文提出运用粗糙集进行属性约简,降低问题的复杂度,然后用决策树对约简后的样本进行模式识别。本文基于江西省的雷电活动设计出高分辨率雷电临近预报方案。通过实验表明本文所提出的预报模型比原有的SVM预报模型有更高的预报准确度。