知识发现中缺损数据的处理(I)

研究了如何在知识发现中处理属性值缺损的问题,通过发现值缺损属性的取值集合,值缺损属性是否为强作用属性以及与其他属性是否相关。不仅解决了对含有缺损数据信息源进行知识发现的问题,同时也说明了对缺损数据处理的意义。     

基于奇异值分解(SVD)的图像压缩

根据奇异值分解的基本原理及其特点,给出了运用奇异值分解进行图像压缩的方法.通过简单的例子说明了该方法进行图像压缩的基本过程,给出了压缩流程.并通过MAT-LAB编程对实际图像进行处理,表明了该方法的有效性.     

粗糙集理论中新的知识发现方法

与现有的基于属性简约的知识发现方法不同 ,本文基于粗糙集合理论定义了 2类新的知识发现 ,即 1、2类知识发现 ( FCKD,SCKD) ,目的是在知识系统动态变化后 ,通过减小知识的粗糙度 ,发现原规则中没有的、有决定性作用的新属性。在此意义下改变规则中属性结构 ,并发现新的规则。定义了两个用于发现新属性的算子 ,并给出两个定理 ,一个推论及其证明 ,最后通过实例 ,对提出的方法作了说明。     

基于数据库划分的高效关联规则挖掘算法研究

在现有的关联规则改进算法的基础上,深入分析了经典算法的内涵,提出了不产生候选二项集的改进算法,而且减少了扫描数据库的大小.与Apriori算法相比,在较大型的交易数据库中,效率明显提高.     

GO术语间语义相似性度量方法

分析了当前GO语义相似性的几种常用度量方法,提出了一种基于语义子图计算GO术语语义相似性的新方法,并以GO图的一小部分为例,进行了算法研究,使语义相似性度量更加精确.     

系统辨识的神经网络实现

采用Ｂｐ算法，给出了一个系统辨识的实现方案，并给出计算机编程算法，为神经网络的理论研究向生产实践应用转化，提出了一条可行的途径。     

基于粗集理论的新决策树剪枝方法

提出了一种基于粗糙集理论的新决策树剪枝方法.在剪枝的过程中,不仅考虑了树的分类精度,而且还考虑了生成树的深度对剪枝的影响;最后针对具体的数据集对新方法进行了验证,得到了较好的效果.     

知识发现中缺损数据的处理(II)

研究了在知识发现过程中处理连续取值属性值缺损的问题。提出了进行连续值划分的“超长方体”划分法。在此基础上 ,通过发现值缺损属性的取值集合 ,值缺损属性是否为强作用属性以及与其他属性是否相关 ,解决了对含有缺损数据的信息源进行知识发现的问题。文中通过处理UCI机器学习数据库中的 COIL数据库 ,说明了本方法是可行的。     

知识发现中缺损数据的处理(Ⅱ)

研究了在知识发现过程中处理连续取值属性值缺损的问题，提出了进行连续值划分的“超长方体”划分法，在此基础上，通过发现值缺损属性的取值集合，值缺损属性是否为强作用属性以及与其它属性是否相关，解决了对含有缺陷数据的信息源进行知识发现的问题，文中通过处理ＵＣＩ机器学习数据库中的ＣＯＩＬ数据库，说明了本方法是可行的。     

粗糙集理论中新的知识发现方法

与现有的基于属性简约的知识发现方法不同。本文基于粗糙集合理论定义了两类新的知识发现，即１、２类知识发现（ＦＣＫＤ，ＳＣＫＤ），目的是在知识系统动态变化后，通过减小知识的粗糙度，发现规则中没有的，有决定性作用的新属性，在此意义下改变规则中属性结构，并发现新的规则，定义了两个用发现新属性的算子，给出了两个定理、一个推论及其证明，并通过实例对提出的方法作了说明。