一种基于关联规则的缺省规则挖掘算法

传统的基于Rough集的缺省规则挖掘算法须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类，挖掘效率低．为此，本文引入相容关联规则和决策关联规则的概念，提出基于关联规则的缺省规则挖掘算法——DRMBAR，该算法借助FP-tree存储结构挖掘出决策关联规则，并用相容关联规则性质对决策关联规则进行有效修剪后生成相应的缺省规则,DRMBAR可有效地过滤噪声、提高缺省规则挖掘效率，且克服了传统算法依赖于主存的限制，为缺省规则的挖掘提供了一种新的框架。实验结果表明该算法是有效且可行的。     

基于等价关系的关联规则的挖掘

由于在实际的数据挖掘过程中容易出现无用的频集和冗余的规则，所以降低频集和规则的冗余度可大大提高挖掘的质量，这也是数据挖掘中一直被关注的问题，提出了一个用等价类生成关联规则的方法，算法主要在频集的基础上建立项集的等价关系，进而对项集划分等价类，同时将得到的关联规则划分为精确关联规则和近似关联规则两个集合，通过等价类，不但可以很容易地生成所需要的关系规则，同时可以方便地判断数据之间依赖关系的强弱，同时，项集的等价关系在实际应用中也很有利用价值，算法最后的规则结果集剔除了由来自同一等价类中的面集的重复出现构成的冗余规则，从而得到了较小的关联规则集合。     

一个基于约束的关联规则挖掘算法

给出了一个基于约束的关联规则挖掘算法，首先依赖加权支持度产生频繁项目集，然后利用兴趣度产生关联规则，并对过滤掉的频繁项目集进一步分析发现包含负项集的关联规则。     

基于凸Rough集的数据约简和规则发现研究

为了有效地从凸序列中约简数据和发现知识，解决Rough集集中的凸序列问题，在深入研究凸序列和Rough集理论的基础上，提出了凸Rough集模型，定义了凸Rough集和凸Rough集糊集，给出了凸Rough集糊集的隶属函数和应用凸Rough集进行数据约简及规则发现的算法，最后分析了一个应用案例，验证了模型的可行性，表明应用凸Rough集模型可以更好地进行数据约减和规则发现。     

基于关联规则挖掘的频集算法的改进

关联规则挖掘是目前数据挖掘的研究难点之一，介绍了关联规则的划分情况，对频集算法进行了改进，提出了处理数值型字段的基本方法，展望了关联规则挖掘的未来研究方向．     

基于粗集理论的数据挖掘应用

论述了粗集的基本理论和特点，并对其在旋转机械故障诊断中的应用进行了探索，提出了粗集理论在旋转机械故障诊断中的数据挖掘方法，运用这一方法对故障诊断决策表进行属性约简，去除其中不必要的属性，揭示出旋转机械故障诊断条件属性中的冗余性，最后得出了属性约简的结果以及决策规则。     

多数据源关联规则挖掘算法研究

现行的关联规则挖掘算法大多只针对针对单一数据源进行挖掘，但在实验应用中，往往碰到多个数据源的情况，前面的工作已经就多数据源的挖掘做了一些基础性的研究，取得了一定的成果，在此提出一个多数据源关联规则挖掘算法，能够较好的解决在多个数据源的情况下，关联规则挖掘中所涉及的问题，并在实验部分验证了此种算法的正确性和效率。     

基于数组的频繁项目集的挖掘算法

挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面．然而，目前提出的算法仍存在一些问题，如复杂的数据结构、大量的候选频繁项目集生成等等．本文提出使用了一种简单的数据结构——数组，并提出了基于数组的一种新的频繁项目集的挖掘算法．     

一种基于关联规则挖掘的改进算法

随着计算机技术和通信技术的不断发展，用户存储了越来越多、具有很高使用价值的信息，不断涌现的大量信息在给人们带来方便的同时也带来了问题，怎样提取有用信息使得数据挖掘技术应运而生．关联分析是数据挖掘的本质，关联规则挖掘是进行关联分析最常用的方法．在关联规则的Apriori算法的基础上，指出了该算法的不足之处，提出了一种新的改进算法，从而增强了算法的适应性．     

基于频繁闭项目集的关联规则挖掘算法

提出一种有效的基于频繁闭项目集的关联规则挖掘算法RIFCI．该算法采用挖掘频繁项目闭集取代传统的频繁项目集，同时在项目集和事务集中展开搜索．通过对UCI机器学习库中10个数据集的测试，与工业标准C4.5比较，错误率低于19．48％，在准确度不变的情况下，生成规则数目低于传统算法，提高了算法的效率．     

基于递推梯度控制的自适应智能开关控制器

对大惯性及纯滞后系统的自适应智能开关控制器给出了一种递推梯度形式的控制规律。分析了一种对温度进行控制的控制规律和实验结果,并进行了仿真研究。仿真结果表明,基于递推梯度控制的自适应智能开关控制器鲁棒性更优越。     

一种智能PI控制器及其在加热炉节能控制中的应用

根据过程对象和PLC特点 ,将常规PI控制与专家控制相结合构成智能PI控制器 ,并将其应用于电加热炉控制系统中 .实时控制表明 ,该方法切实可行并具有节能效果     

基于模糊学习方法的非线性系统智能容错控制

提出了一种基于自适应模糊逻辑学习方法的非线性系统智能容错控制方案.整个控制方案集自适应模糊控制器、监督控制器和调节控制器为一体,是一个功能强大的控制体系结构.仿真结果表明:提出的控制方案能有效地识别和调节非线性系统的未知错误,而且控制系统在不确定或错误的情况下具有稳定性和鲁棒性.     

反馈与智能控制系统的结构

“反馈”是自动控制中一个非常重要的概念和方法．在经典控制理论和现代控制理论中，反馈被用来产生作为控制器输入的误差．在智能控制系统中，复杂的控制对象和任务使得控制是由多种控制方案实现的．而在什么系统状态下采用什么控制方案的“决策”则是根据系统的“状态反馈”做出的．智能控制系统的状态反馈是反馈的更“聪明”的实现形式，是智能控制系统的重要“智能”特征．提出了一个基于反馈的智能控制系统的结构，并结合一个应用实例给出进一步的说明．     

基于ZigBee技术的智能窗帘控制器设计

【目的】为了满足智能家居的发展方向,使用户充分感受智能家居环境的便利。【方法】采用美国德州仪器TI公司推出的新一代SOC芯片CC2530作为系统的无线收发及微控制器模块,设计了一种基于ZigBee技术的智能窗帘控制系统。通过检测市电的过零点,开启延时定时器,同时检测微控制器芯片输入控制管脚电平信号,输出相对应电平信号控制可控硅T1端和T2端导通,实现驱动窗帘电机的正转或反转。【结果】该智能窗帘控制器经过长时间的测试和应用,运行稳定,可操作性强。【结论】该智能窗帘控制器能够使家居窗帘系统更具可控性,使得家居环境更加舒适。     

Matlab在Fuzzy-PID智能混合控制系统仿真中的应用

以模糊控制理论为基础，结合Fuzzy—PID智能混合控制系统的研究，设计了一种可以实时地进行模糊运算和模糊推理的模糊控制器，实现了压力式网前箱控制系统的Fuzzy—PID控制。并应用Madab(Simulink)语言对该系统进行仿真。试验表明，该控制器的动态响应性能和稳态控制精度均十分理想，完全能满足压力式网前箱控制系统的控制要求。     

液压压下系统的智能控制

针对轧机液压压下电液伺服系统及智能控制的特点 ,设计了神经PID控制器 ,仿真结果表明了该控制器具有良好的控制效果 ,为轧机液压压下控制提供了一种新的方法     

非线性多变量液压系统的智能控制

根据非线性多变量液压系统的特点，设计了一种在全论域范围内带自调整因子的模糊控制加开关控制和智能积分环节的复合控制器。数字仿真和实时控制的结果表明，本控制器算法简洁，控制性能优良。     

高压断路器智能操作的模糊控制

分析了使用传统方法实现高压断路器智能操作控制的复杂性,以模糊理论为基础,研究了系统电气参数与系统状态的模糊关系,形成了对断路器刚分速度的控制规则和模糊控制方法,给出了模糊控制器的硬件结构,模糊控制表明,该模糊控制器具有优良的控制性能,其精度和速度完全能满足断路器智能操作的要求。     

Profibus-DP在低压断路器智能控制器中的应用

根据Profibus-DP和低压断路器智能控制器的特点,介绍了一种基于Profibus-DP的低压断路器智能控制器的设计方案.本文描述了智能控制器总体结构框图以及Profibus-DP节点的软硬件设计方法.同时给出了该控制器的主程序流程图以及中断程序流程图.介绍的设计方法具有较强的通用性,易于掌握.