带约束的负关联规则挖掘算法

针对仅有的挖掘算法不能较好地解决负关联规则的候选集数量爆炸问题,为满足用户的实际需求,提出带约束负关联规则概念,建立带约束负关联规则挖掘算法CNARM.同时,在挖掘过程中,利用最大频繁模式的性质来生成候选集,通过限制负关联规则中的前后件项目个数和利用负关联规则的性质来缩小候选集的规模.理论分析和实验结果表明本文提出的算法是有效可行的,具有较好的挖掘效率.     

基于概率统计的正负关联规则挖掘算法

正关联规则与负关联规则有着同样重要的作用,而传统的关联规则算法只能挖掘正关联规则.本文对关联规则的相关度进行判断,并在此基础上提出了一个能同时挖掘正负关联规则的算法,实验证明改进算法是有效的.     

一种基于位矩阵的负关联规则挖掘新算法

典型的关联规则仅考虑事务中所列举的项目,这样的规则主要是正关联规则.负关联规则不但要考虑事务中所包含的项目集,还要考虑事务中所不包含的项目,它有利于进行购物篮分析以发现那些相关的商品或互斥的商品.而已有的负关联规则挖掘的算法具有很大的局限性.为此,文中提出了一种基于位矩阵的负关联规则挖掘新算法.通过算例表明,该算法是有效可行的.     

基于两级多支持度的非频繁项集挖掘方法

现有关联规则挖掘算法都是在频繁项集基础上进行挖掘,关于非频繁项集的资料很少.特别是在研究负关联规则后,非频繁项集因包含重要的负关联规则而变得非常重要.针对这一问题,在多支持度算法的基础上提出了一种新的算法模型,能够在挖掘频繁项集的同时得到非频繁项集,实验结果表明了该算法的有效性.     

基于相关系数的正、负关联规则挖掘算法

负关联规则描述的是项目之间的互斥关系，它与传统的正关联规则有着同样重要的作用。然而，大多规则挖掘算法只能挖掘正规则而忽略了负规则的挖掘。本文利用统计学中相关系数的理论，提出一个能同时挖掘正、负关联规则的算法，实验表明该算法是有效的。     

正、负关联规则挖掘算法的实现

关联规则挖掘寻找给定数据集中项之间的有趣关系,是数据挖掘的主要研究方面.传统的关联规则挖掘算法仅能挖掘正关联规则,事实上,负关联规则也包含了非常有价值的信息,对于决策的作用也是不容忽视的.     

基于正、负关联规则的数据挖掘探讨

传统的关联规则只关注于挖掘出项集间的正关联规则,但在实际应用中负关联规则同样隐含着有价值的信息.本文首先给出了正、负关联规则的定义及支持度和置信度的函数表示,重点分析了关联规则中"支持度—置信度"架构的局限性,提出了利用项集的相关性来解决关联规则中正、负矛盾规则出现的问题,同时针对置信度的设置进行了研究分析,最后对负关联规则挖掘的算法进行了讨论,旨在为关联规则的研究奠定基础.     

负关联规则的研究

传统的关联规则是A(=)┐B的形式,将这种形式加以扩展,讨论了A(=)┐B, ┐A(=)B,┐A(=)┐B三种形式,给出了一种负关联规则中支持度与置信度简单有效的计算方法.讨论了同时研究正、负关联规则后出现的矛盾规则问题,提出了用相关性解决这些问题的方法和一种挖掘频繁项集中正、负关联规则的算法,进行了算法的验证实验.实验结果表明,该算法能检测并删除相互矛盾的规则.     

一种改进的负关联规则挖掘算法

负关联规则A→—B(或者-A→B,-A→B)描述的是项目之间的互斥关系,其与传统的关联规则有着同样重要的作用．然而,负关联规则和传统正关联规则的挖掘有很大不同,因为负关联规则隐藏在数量巨大的非频繁项集中．因此提出一种新的挖掘horn子句类型负关联规则的算法,并且实验证明是行之有效的．     

基于序列模式的正负关联规则研究

序列模式可预测企业的发展方向，负关联规则可展现不良因素的根源，序列模式的正负关联规则为企业决策提供更全面的信息. 将序列模式和负关联规则的挖掘算法相结合，利用项集间的相关性，挖掘出序列模式的正负关联规则.     

优质稻穗部性状与农艺性状的相关性研究

对新育成的桂花香品系及目前广东优质稻生产中3个当家品种的主要穗部性状与农艺性状进行相关分析。研究表明，优质稻单株有效穗数与每穗实粒数呈极显著正相关。单株有效穗数、每穗总粒数、实粒数与冠层3片功能叶的叶宽、灌浆期叶面积指数（LAI）等显著或极显著的负相关；株高与千粒重呈极显著的正相关、与每穗实粒数和单株有效穗数呈负相关。试验结果说明，在一定株高范围内，适当增加冠层3片功能叶的叶宽、减小这3片功能叶的张角，同时增加叶面积指数、茎秆直径是优质稻株型改良的一个重点。     

相关分析在管道泄漏技术中的应用

管道运输的日益发展,管道泄漏检测技术也显得日益重要。相关检漏法是当前应用较广、较有效的一种管道检漏方法,文章阐述了用相关函数理论进行管道泄漏检测的原理,给出了漏点定位的算法公式,并设计了单片机相关检漏系统,编制相关算法程序,终端显示泄漏点,为及时抢修提供依据。     

基于Horton分形的灌区灌溉水有效利用系数影响因素分析

根据黑龙江省20个典型灌区的渠系资料,采用Horton定律计算各灌区分维值并与河流水系理论分维值进行对比,结果表明三级灌区分维值均在Horton水系定律理论范围内,四级灌区中只有梧桐河灌区的分维值为3.037,超过一般理论范围上限约1.23%. 利用灰色关联度分析得出:三级灌区有效灌溉面积、节水灌溉面积比例、渠系结构复杂度、渠道密度与灌溉水有效利用系数的关联度分别为0.695、0.556、0.606、0.700,与分维值的关联度分别为0.575、0.585、0.711、0.613;四级灌区各因素与灌溉水有效利用系数的关联度分别为0.700、0.730、0.605、0.675,与分维值的关联度分别为0.763、0.602、0.583、0.546. 分别利用上述因素对灌溉水有效利用系数及分维值进行回归分析,得出提高灌溉水有效利用系数的渠系结构改造方案,对黑龙江省典型灌区的渠系结构优化具有一定的参考价值.      

泽泻有效成分与生态因子的关系

通过相关性和灰色关联分析方法系统研究了泽泻有效成分与生态因子之间的关系.相关性分析表明泽泻药材有效成分与其生长期内的平均温度呈负相关(r=-0.724 5),与空气平均相对湿度呈正相关(r=0.740 0);灰色关联分析表明泽泻生长期内平均相对湿度是影响泽泻中2,3-乙酰泽泻醇B含量的主导气候因子,并且土壤中的钾元素对泽泻中2,3-乙酰泽泻醇B的含量影响最大.结合分析江苏地区的气候及土壤因子以及引种后的泽泻药材质量,证明江苏地区适宜泽泻的生长,泽泻引种江苏是切实可行的.     

矮秆蓖麻杂交种产量与主要农艺性状的相关及多元回归分析

对自选的15个矮秆蓖麻杂交组合的产量与主要农艺性状进行了相关及多元回归分析.结果表明:单株产量与生育期、主茎节数、二级分枝有效果穗数间成不显著负相关,与有一级分枝有效果穗数成显极著正相关,与有效分枝数、一级分枝穗蒴果数成显著正相关,与其他性状成不显著正相关.通过逐步回归分析建立了数学模型,通径分析结果表明,一级分枝穗长、一级分枝有效穗数、株高对产量具有正向效应,主茎穗位、生育期对产量具有负向效应.因此选育一级分枝有效穗数多、一级分枝穗较长、穗位低,同时兼顾株高、生育期适中的组合易获得高产杂交种.     

子波关联维分析在缺陷振动检测中的应用

基于小波强局部分析能力和分形强非线性处理能力的优势联合,提出了缺陷振动检测的子波关联维分析法、该方法首先采用UDWT对振动波形进行分频,并确定含缺陷信息的关键频段;再对有效子波实施关联维分析,在敏感尺度区间内设立关联维阈值判据,进行缺陷检测．数值模型试验验证表明,该技术具有弱缺陷特征检测能力强、参数化和高效率等特点以及较好的应用潜力．     

基于灰色关联分析的储层含油气性气测解释方法

为了探讨储层含油气性评价的有效方法,将灰色关联分析用于储层含油气性气测解释.气测资料与储层含油气性具有较强的相关性,通过气测参数之间的相关分析,可以确定相对独立的储层含油气性气测解释参数.选取储层含油气性构造参考序列,把储层对应的气测参数当作比较序列,利用均权灰色关联分析求得不同气测参数与储层含油气性的关联度,进而确定待识别储层与已知含油气性储层加权灰色关联分析模型中不同气测参数的权重.将待识别储层对应的气测参数当作比较序列,利用加权灰色关联理论进行相关分析,得到待识别储层与已知含油气性储层的关联度,建立适当的隶属函数,并根据最大隶属度原则确定待识别储层的含油气性.分析结果表明,基于气测资料均权和加权灰色关联分析储层含油气性模式识别方法对数据量没有太高的要求,且计算方法简单,正判率高.     

多雷达数据融合的整体相关方法

为解决传感器量测中随机性和模糊性带来的关联错误问题,提出一种整体相关的航迹关联方法.引入模糊集合理论,同时考虑航向、航速、回波幅度等物理量对航迹相关的对应关系,确立了点迹-点迹相关或点迹-航迹相关的处理规则.仿真结果表明,整体相关算法是一种有效的数据关联方法,相关效果良好.     

基于灰色绝对关联度的边缘检测算法

探讨了灰色关联度在边缘检测中的适用情况,提出并实现了基于灰色绝对关联度的灰度图边缘检测算法.该算法有效地避免了几种典型的边缘点误判,算法中简单的逻辑或操作克服了灰色绝对关联度在边缘检测中的方向性问题.实验结果表明本算法快速有效.     

一种基于语音分类的清晰度客观评价算法

为了能方便、快捷、可靠地对失真语音进行语音清晰度性能评价,提出了一种基于语音分类的加权巴克谱失真语音清晰度客观评价算法SC-WBSD.该算法提出在巴克域中对清音帧、浊音帧及过渡音帧巴克带谱失真进行加权来求失真语音的客观失真测度.通过分析 3类语音的巴克谱失真测度与DRT分的相关程度,提出一组以相关系数的幂次方为权重的有效SC-WBSD权重矢量.实验结果表明,SC-WBSD方法和DRT分的相关度达到了0.924 73,与巴克谱失真测度算法相比提高了4%.