噪声数据流的分类方法

数据流中噪声数据的处理是当前数据流分类挖掘中重要的研究分支,近些年来得到了广泛的关注.本文提出了一种称为FDBCA的数据流分类算法.它使用基于密度的带有噪声的空间聚类(DBSCAN)的改进算法Fast-DB-SCAN(FDBSCAN)处理噪声数据,并利用错误率方差(MSE)来检测概念漂移.同已有的数据流分类算法相比,实验结果表明了FDBCA算法可以提高噪声数据流的分类精度.     

一种基于预裁剪的不确定数据流频繁项集挖掘算法

随着交通、网络流量监控等应用的涌现,不确定数据流频繁项集挖掘成为近年来的研究热点。通常在不确定数据流中,频繁项集所占的比例较小,导致挖掘中无效操作较多。基于这种情况,提出了一种基于预裁剪的不确定数据流频繁项集挖掘算法Prep-UF-Streaming;该算法,不仅能裁剪掉大部分非频繁项集,提高了算法的平均运行时间;而且能够检测到非频繁项集成为频繁项集的可能性,尽量不丢失频繁项集,从而尽可能地提高算法的性能。     

形式概念内涵的一种快速求法

形式概念分析理论对于知识发现、信息检索、机器学习、软件工程等领域是一种很有效的研究工具。在它的应用中,概念的快速求法具有举足轻重的作用,研究人员已经提出了许多求概念的算法,这些算法都离不开形式背景并不可避免地对形式背景进行多次访问,对于大的形式背景来说,会大大降低算法的效率。提出用属性树方法求概念的内涵,只对形式背景进行一次扫描,就可以求出全部概念的内涵,从而可求出所有的概念。实验表明,该算法的效率要高于Ganter算法的效率,并且可以进行并行计算。     

基于概念格的数据流频繁项集挖掘

提出一个数据流环境下的基于概念格和滑动窗口的频繁项集挖掘算法DSFMCL。算法在滑动窗口内分批挖掘新流入的基本窗口频繁概念后,生成概念格的Hasse图。引入最小支持度ζ和误差因子ε对非频繁概念节点进行剪枝操作。Hasse图中各节点包含频繁项集及其支持度信息。随着新基本窗口的Hasse图的生成与滑动窗口进行概念格纵向合并,最终通过对全部Hasse图节点的扫描可以输出所有频繁项集。实验结果表明,该算法具有良好的性能。     

基于概念背景的概念格启发式属性约简

提出了概念格的概念背景,在保持概念格中各概念外延不变的情况下,即保持概念背景的论域划分不变的情况下对概念格的属性集进行了约简,提出了概念格启发式属性约简算法,最后通过实例表明了该约简算法的可行性与有效性.     

基于矩阵列秩属性优先的概念格算法

基于矩阵列秩的理论以及概念对并运算封闭的特征,提出了一种基于矩阵列秩属性优先的概念格的生成算法.首先,将形式概念分析中数据的形式背景看成一个0-1矩阵,利用矩阵的秩定义出概念的秩.其次,通过概念的秩的定义和概念对并运算封闭的特征,对概念按秩进行分层提取.通过对形式概念分析中数据的形式背景与矩阵的某些性质之间的联系的探索以及实例的验证,表明该算法行之有效.     

融合概念格约简的中文领域本体学习方法

在基于形式概念分析的中文领域本体学习中, 为提高概念格构建效率, 将概念格约简理论应用于概念格构建中。首先对基于语义依存分析获取的形式背景进行对象和属性约简, 然后基于约简的形式背景采用Godin算法构造概念格, 最后根据修复定理修复约简概念格, 得到完整的概念格。通过有关对萝藦科植物的文本学习, 得到一个萝藦科植物领域本体。实验结果表明, 引入概念格约简理论, 概念格的构建效率提高70%, 进而提高了领域本体构建的效率。     

基于快速形式概念集构造的分类规则挖掘算法

提出了Fccrm算法．它采用划分的方法降低了形式背景的规模,通过求形式概念中的最大概念以及它们的下覆盖获取到全部的概念节点,避免了概念格中的复杂关系．同时,该算法还采用了概念剪枝的方法,降低了形式概念集的规模．分类规则集则从形式概念集中提取得到．实验结果表明该算法在性能上有了很大的改进,而且通过形式概念集获取的规则集对于样本集是完备的．     

片上网络任务映射算法的可靠性优化

为了满足当前特定应用领域对片上网络可靠性的要求,在贪心启发式映射算法的基础上,通过加入基于容错机制可靠的通信开销函数约束,实现了一种具有可靠性的片上网络任务映射算法RaNMAP.结果表明,该映射算法可以有效提高片上网络系统的可靠性,有利于从更高的抽象层次对片上网络的容错设计进行指导和评估.     

基于概念的信息检索模型研究

随着Internet的迅速发展，WWW已经成为世界上最大的信息库，它正日益改变着人类的生活方式。然而，由于WWW信息资源庞大，结构复杂，如何高效地从中找到需要的信息，已经成为困扰网络用户的一大难题。许多著名的站点，如Yahoo,Alta Vista,Infoseek均使用基于关键字的搜索引擎，存在明显的缺陷，当查询用的关键字与目标文档尽管语义相同，但用词不一致时，将检索失败，导致召回率很低。提出一个基于概念的信息检索模型，它不是以关键字为核心，而是以概念为核心来实现信息检索。着重介绍了基于概念的信息检索模型的设施、方法和工具。     

一种基于概念相似度的文本模糊聚类方法

文本挖掘是数据挖掘的一个重要研究领域。基于形式概念分析和概念相似度，给出了一种新的文本模糊聚类方法。该方法不仅考虑了关键词之间的语义关系，而且通过非距离计算得到模糊相似矩阵。可根据不同要求，得到不同的聚类结果，具有较好的灵活性。最后通过实例，说明了给出算法的可行性。     

一种新颖的基于量化概念格的属性归纳算法

为了解决数据挖掘过程中挖掘的知识粒度过粗或过细问题，并利用概念格的偏序特性，提出了一种基于量化概念格的属性归纳算法．首先对概念格的外延进行量化，得到量化概念格，再根据概念格的哈斯图，采用概念的爬升进行相应的泛化，从而获得基于量化概念格的多层、多属性归纳．与面向属性归纳（AOI）算法相比较，结果表明所提算法不仅能实现AOI的单一属性归纳，还能进行多层、多属性的归纳，其属性泛化的路径不是惟一的，并且很容易在量化概念格的哈斯图中寻找合适的泛化路径和阈值，以此得到用户要求的、合理的属性归纳结果．     

基于边缘概念的概念格生成算法研究

提出了一种新的基于边缘概念的概念格生成算法.通过已求出的概念内涵及外延的交集和并集运算,分层构造概念格.和已有概念格的构造算法不同的是,本算法在求出边缘概念后就不再依赖于形式背景.该算法同时解决了跨层概念间的关系.最后结合实例说明了该算法的实现过程和有效性.     

一种新颖的概念格构造算法

高效的概念格生成算法对于形式概念分析的应用研究是一个主要问题,文章从基于属性的基本概念出发,首先给出并证明了任意概念可表示为基本概念的定理,并提出了一种基于属性基本概念的渐进式概念格生成算法,实例表明该算法是可行和有效的。     

概念格最简子直接分解概念及算法

对概念格进行分解处理便于解决数据量庞大情况下的数据分析和规则提取．为了减少概念格分解时可能会产生的冗余。在满足予直接分解定义的基础上进一步明确的去掉那些多余的同余关系，定义了最筒子直接分解的概念．利用同余关系之间的泛化和例化关系给出了相应的求最筒子直接分解的算法，对算法进行证明，并且给出了应用实例。     

关联规则挖掘的一种多剪枝概念格方法

多数据源上关联规则挖掘方法,由于各数据节点间相互通信的候选项集数目过于庞大或者挖掘过程需要对数据库进行多次扫描,导致挖掘算法效率不高。研究剪枝概念格(pruned con-cept laffice,PCL)中概念与频繁项集表示关系,定义剪枝格上的导出频繁项集,设计了一个利用多剪枝概念格从多数据源上挖掘近似所有关联规则的算法UMPCL(union algorithm of multiplepruned concept lattice)。利用一个频繁概念表示一些频繁项集以减少挖掘过程中产生的侯选项集数,使用与全局支持度相等的局部支持度对各子概念格进行剪枝,最后融合、剪枝各子剪枝格并提取全局关联规则。理论分析和实验验证表明该算法是有效的。     

基于快速隐私保护关联规则的挖掘算法

随着数据库规模的日益增大,关联规则挖掘需要在挖掘效率、可用性、隐私性及精确性等方面得到提升,需要对传统的关联规则挖掘算法进行更新和改进。在传统的Apriori算法基础上,提出了一种新的在关系数据库中挖掘关联规则的算法。该算法只需扫描一次数据库即可得到频繁项集,并通过非频繁项集来减少候选项集的生成,从而提高了算法的运算效率;此外,该算法将包含敏感数据事务做相关的处理,以达到隐藏包含敏感数据的关联规则。理论分析和实验结果表明,新算法不仅提高了关联规则挖掘的效率,而且还达到了隐藏包含敏感规则的目的。     

Immune and Genetic Algorithm Based Assembly Sequence Planning

IntroductionIn the course of the industryautomation, the assemblyautomation is the weakest work, and assembly sequenceplanning is one of the basic issues to accomplish this task.To realize assembly automation, there are three problemsto be solved in common: (1) establishing assembly model;(2) obtaining the restriction between the parts andcomponents within this model; (3) assembly sequencereasoning based on (1) and (2).There are a large number of research reports a…     

基于加权概念网络的用户兴趣建模

提出了一种基于加权概念网络(WCN)的用户兴趣建模方法，该方法利用动态学习算法，挖掘蕴含在用户反馈文档中的概念及其概念关系，建立WCN的用户模型，从而捕捉和表述用户兴趣偏好．基于WCN用户兴趣模型，提出了检索提问个性化理解以及文档个性化重评价的实现方法．为了检验提出方法的建模性能，设计了信息过滤仿真试验．测试结果表明，WCN有较好的用户建模性能．     

基于概念格模型的约简表示及求解

文章在研究概念格与粗糙集之间关系的基础上,建立了基于概念格的粗糙集合模型表示,并提出了基于概念格模型求解决策表的约简与核的方法。该算法首先构建概念格,通过在建格过程中及时动态地消除与约简求解无关的结点,提高算法的效率,继而扫描概念格判断决策表的一致性,得到核以及所有非约简,进而得到所有约简;理论分析与实验表明了算法的正确性和有效性。