医疗数据中知识发现的研究

介绍了ID3决策树算法建立决策树的基本原理和改进方法,利用改进的决策树算法对心脏病医疗诊断数据进行数据挖掘·采用VisualC++6 0进行编程建树,得到了一些有实际参考价值的诊断规则,获得了较高的分类准确率,证明了决策树算法在智能医疗诊断数据挖掘领域有着广泛的应用前景·     

数据挖掘技术在客户获取策略中的应用

对于客户获取策略中客户反应行为模式分析,从数据挖掘技术的角度可以归结为分类问题·依据组合分类方法的思想,提出一种基于遗传算法的多重决策树组合分类方法来提高分类的准确性和精确度·该组合分类方法将以概率度量水平的多重决策树进行并行组合,采用遗传算法优化连接权值矩阵·在仿真分析中采用二元反应行为模式的客户反馈仿真数据对该组合分类方法进行测试和评估·实验结果表明,在保持分类结果良好可解释性的基础上相比于单个决策树方法,该组合分类方法具有更高的分类精度,并优化了分类规则·     

基于决策树算法的客户分类模型研究

分析了应用决策树算法对CRM系统中客户进行分类的一般过程，对分类的过程中的几个方面进行了优化，给出了一个改进了的基于决策树分类算法的客户分类模型。     

模糊决策树匹配算子的推理能力对比研究

模糊决策树推理是机器学习领域中的一种解决分类问题的有效算法,模糊推理方法的选择在很大程度上影响推理的性能和效果.对Min-Ambiguity,Fuzzy ID3和加权模糊决策树3种推理机制进行了对比研究,选择了推理过程中4种常用的算子(∨,∧)、(∨,×)、(+,∧)和(+,×)进行了对比分析,并在理论分析和实验验证的基础上提出了优先选择乘法算子(+,×)和(∨,×)的建议.     

决策树算法的研究及实例分析

分类与预测是数据挖掘技术中的一个重要研究领域．而决策树算法又是分类与预测的核心技术算法之一．描述ID3的主要算法,介绍信息增益、系统总熵和信息熵的概念及其计算公式;然后对ID3算法进行了深入地研究与分析;最后把决策树中的ID3算法运用在学生综合测评中．ID3算法最大的缺点是运算复杂,而且要花费较多的时间．     

以相关性确定条件属性的概化决策树

在介绍了一些典型决策树分类算法的基础上,研究了一种基于相关性分析的决策树分类器。其主要思想是通过属性相关性来压缩训练集的大小并在建立决策树过程中采用此度量值来确定划分条件属性的顺序,通过阈值设定和处理简化了决策树的剪枝和优化过程,提高了处理的效率和规模。文章详细描述了算法的执行过程以及正确性证明和时间复杂性分析。     

以相关性确定条件属性的概化决策树

在介绍了一些典型决策树分类算法的基础上,研究了一种基于相关性分析的决策树分类器。其主要思想是通过属性相关性来压缩训练集的大小并在建立决策树过程中采用此度量值来确定划分条件属性的顺序,通过阈值设定和处理简化了决策树的剪枝和优化过程,提高了处理的效率和规模。文章详细描述了算法的执行过程以及正确性证明和时间复杂性分析。     

决策树算法在医学图像数据挖掘中的应用

目的研究决策树算法在医学图像数据挖掘中的应用。方法利用决策树算法对乳腺癌图像数据进行分类，提出了一个基于决策树算法的医学图像分类器。结果实现了ID3和C4．5算法对图像数据的分类，获得了分类的实验结果。结论该模型系统达到了较高的分类准确率，证明数据挖掘在辅助医疗诊断中有着广泛的应用前景。     

机器翻译系统中词类搭配规则的自动获取方法

讨论了词类搭配的特点和形式描述问题·提出了一种机器翻译系统中词类搭配规则的自动获取方法,称为ＣＲＡＭ·该方法利用词类的相关性并引入机器学习技术,构造二叉树形式的分类决策树,能够从带有词类和语义标注的语料中获取用于词类有序消岐的搭配规则,与汉英机译系统(ＣＥＴＲＡＮ)的结合应用表明了此方法的有效性·     

决策树在数据挖掘中的应用研究

本文介绍了基于决策树的分类方法、基于决策树的知识发现的一般概念及决策树在数据挖掘中的应用。重点介绍了基于ID3算法的决策树生成方法,分析其用于数据分类和知识发现的过程及特点。     

企业信息化模糊综合评估指标体系与方法研究

为了对企业信息化进行有效评估,提高企业信息化评估的规范性和准确性,体现企业信息化的水平,提出了企业信息化评估的三维二级指标体系,采用模糊综合评估法对企业信息化进行评估,将考核、评估内容量化,能在较大程度上克服评估过程中的主观臆断,获得公正、合理的结果,能如实地反映企业信息化评估的目的,使企业信息化工作更趋于科学化。     

区间卡尔曼滤波算法在组合导航数据融合中的应用

传统卡尔曼滤波算法在系统参数不确切已知或随时间变化时无法直接应用。本文通过将参数变化的系统建立成区间模型,给出了一种处理系统参数不确定性的区间卡尔曼滤波算法,该算法运用一种较为简单的区间矩阵求逆方案,在统计最优性能及迭代形式方面与标准卡尔曼滤波算法相当,仿真验证了该算法在低成本INS/GPS组合导航数据融合中应用的可行性。     

基于聚类算法的电力制造业ERP数据分类

鉴于传统制造业企业仓储分类方法分类边界不明确、难以适应现代企业信息化发展趋势的问题,提出了基于聚类算法的ABC库存分类算法,提升了传统库存分类模型的分类精度和效率。以某电力制造业企业的库存产品数据为研究对象,结合聚类算法与ABC分类法提出了适用于实际研究场景的评价函数,并给出了新的基于k-means 算法的ABC分类法。采用该分类模型对库存环网柜产品进行分类,并基于ERP系统中存储的产品数据将库存环网柜产品分为A、B、C三类,根据分类结果对不同类别的环网柜产品采取不同的库存控制策略。研究结果表明,将数据挖掘算法应用于库存管理实现了企业库存管理决策的科学化和智能化。     

计算机白酒勾兑与调味辅助系统

在对白酒企业生产过程做了大量调查、研究分析的基础上，着眼于具体应用需求和生产实际情况，提出了一套利用计算机技术辅助实现白酒勾兑与调味的生产系统方案。该方案主要采用一组高效优化算法和智能信息处理方法, 对白酒理化指标进行精确计算和最优控制，提高生产过程自动化程度，同时也提高成品酒质量的稳定性，有利于降低生产成本，提高生产效率。该方案已应用在泸州老窖白酒微机勾兑调味辅助系统中，应用实践表明该方案是有效的，并适用于大多数白酒类企业的生产。     

基于平方根UKF的伪卫星动态跟踪定位算法

为了解决传统Kalman滤波在处理非线性系统时的局限性,以及扩展Kalman滤波（EKF）在处理强非线性系统时发散性和精度较差的问题,结合动态导航系统中的目标跟踪定位问题,在不敏Kalman滤波（UKF）算法的基础上,提出了一种基于平方根UKF的动态跟踪定位算法,在递推运算过程中采用协方差矩阵的平方根代替传统算法计算过程中的协方差矩阵。MATLAB仿真结果表明,平方根UKF算法的精度比EKF提升了54.7%,比UKF提升了14.8%。所提出的算法解决了Kalman处理非线性系统的局限性以及传统EKF和UKF算法精度不高的问题,为伪卫星系统的高精度定位研究提供了有力支撑。     

平衡计分卡在企业的应用效果评估及优化设计实证研究

随着平衡计分卡在中国的普及,企业在具体的应用过程中也暴露出一些问题,导致其应用效果欠佳.文章通过实证研究的方式,以A企业为例,利用问卷调查的方式对平衡计分卡在企业的应用进行效果评估,进而提出运用结构方程模型对平衡计分卡权重进行优化设计的方法.该文意在为更多已经运用平衡计分卡的企业提供一个普适性的方法体系,从而帮助企业对平衡计分卡进行再次优化设计.     

快速运动物体的分布式多天线阅读器定位系统

 射频识别技术被广泛应用到室内定位领域。现有的利用射频识别技术的定位系统有很多缺陷,在定位精度、效率、可靠性、成本等方面存在诸多问题。分布式多天线阵列阅读器定位系统可根据各接收天线检测的信号强度、相位差等信息实现快速精确定位。引入本地标识概念可简化标签识别过程,以实现对目标标签的高速识别定位,满足对快速运动物体识别的支持。与传统定位方法相比,引入本地标识的多天线阵列阅读器定位系统在定位速度、定位精度和抗干扰能力上都具有突出的优势。     

非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法

研究非高斯噪声环境下的高斯混合滤波方法,进行纯方位跟踪系统的目标跟踪。利用改进的参数自适应方法,调整位移参数的大小,从而修正了高斯混合模型,提出了在非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法;基于非高斯噪声下的离散系统模型,分析了高斯混合CQKF算法中建模过程的局限性,并结合初值优化方法,提出了利用参数自适应方法修正高斯混合滤波模型的方法,从而克服了高斯混合滤波的局限性,提高了滤波精度。仿真实验表明在非高斯噪声下参数自适应高斯混合CQKF算法比原算法有更高的滤波精度。      

基于Adaboost人脸检测算法

针对因图像背景复杂、 光照变化及面部旋转等因素的影响, 使复杂背景下人脸检测难度大、 速度慢和准确率低的问题, 使用Adaboost算法进行人脸检测, 并在OpenCV上实现其检测过程。分别对具有面部旋转和复杂背景的图像进行了人脸检测实验, 其检测准确率分别为85%和99%, 平均检测时间分别是16.67 ms/张和76 ms/张。实验结果表明, 该算法能在复杂背景下准确、 快速地实现人脸检测, 且能满足人脸识别系统实时性的要求。     

自适应过滤算法在基于社区E-learning的个性化知识服务系统中的研究

针对学习型社区中的教育需求,在传统算法上加以改进提出了一种基于向量空间模型的教育资源自适应过滤算法。首先通过训练算法,提取特征向量和伪反馈建立初始模板,设置初始阈值。然后通过过滤算法根据用户的反馈信息自适应地调整模板和阈值。该算法在执行过程中,不需要大量的初始文本,同时在过滤的过程中可不断地进行自主学习来提高过滤精度。该算法已在项目中进行验证,结果表明是有效的。