基于关联规则的数据挖掘在供水管网故障诊断中的运用

找出引起供水公司管网故障的原因是供水公司进行客户服务的关键。在介绍关联规则基本概念的基础上，进一步研究了关联规则在供水公司管网故障诊断中的运用情况，并得到一些有用的规则，为管理者和分析人员提供了决策支持。     

Apriori算法的一种变形

关联规则是数据挖掘的主要技术之一.本文针对目前最经典的关联规则挖掘Apriori算法的局限性,提出了一种只扫描一遍事务数据库的效率较高的Apriori_Tid-1算法,并给出了一个具体的实例,最后给出了该算法的实现.     

分类规则挖掘的免疫算法

为了高效地从数据库中挖掘分类规则，提出了一种基于免疫算法的分类算法．该算法的核心思想为：对规则的前件进行固定长度编码，适应度函数的计算由分类规则的较小分类错误率、简洁性、一致性和训练实例的覆盖性构成，通过把适应度最小的个体作为先验知识来修改个体的某些分量的方法进行疫苗接种，并通过检测个体是否出现退化和模拟退火来实现免疫选择，同时还采用了基于信息增益的规则剪枝策略．在美国加州大学标准数据集中的5个数据集上将该算法与RISE和OCEC算法进行了实验比较，结果表明该算法不仅具有更快的收敛速度，而且获得了更高的预测准确率及更小的规则集。     

茁霉多糖发酵工艺条件研究

以出芽短梗霉为生产菌株，蔗糖为碳源进行发酵生产茁霉多糖．通过摇瓶实验，确定了该菌株的发酵条件，并对发酵条件进行了优化，在此条件下，获得了较高的多糖产量．实验表明，摇瓶转速和发酵初始pH值是多糖发酵的重要影响因素，它们与多糖的合成密切相关．     

山西三个地区短额负蝗的RAPD分析

采用随机扩增多态性DNA(RAPD)技术对山西短额负蝗3个种群(繁峙、原平和太原)45个个体进行扩增，10条随机引物扩增共产生了125条带，多态性片段为121条，种间共有片段为5条．Nei’s基因多样性指数对RAPD数据的分析表明：种群间的遗传分化系数为0．2206，22．06％的遗传变异存在于种群间，用NJ法和UPGMA法对这三个种群的Nei’s遗传距离作聚类分析，结果显示：原平种群和繁峙种群遗传分化较小，太原种群与它们的遗传分化较大，由Nei’s遗传一致度和遗传距离可以看出，繁峙种群和原平种群的遗传距离最小为0．0852，它们与太原种群的遗传距离较远，结果表明短额负蝗不同种群的遗传分化程度与遗传距离和地理距离呈正相关。     

少齿数圆柱齿轮副双向变位的研究

针对少齿数渐开线圆柱齿轮副在研究和应用过程中存在的问题,提出了双向变位的方法;基于渐开线圆柱齿轮尺寸计算公式和双向变位少齿数齿轮副的特点,推导出了双向变位少齿数齿轮副设计计算公式。理论研究和实践证明双向变位可以有效地改善传动质量,为这种传动的进一步应用研究提供了重要依据。     

齿数大于100的质数直齿圆柱齿轮滚切加工方法

滚切齿数大于100的质数齿轮时,会因找不到合适的挂轮而影响加工。为解决这一问题,提出了“近似分齿”和“补偿”的加工方法,阐述了其加工原理、计算方法、误差分析。为其可行性提供了理论基础。经加工及检测得知,加工出的齿轮可达一般机械的精度要求。因此,实际加工中可采用近似分齿法和补偿法。     

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。     

多维频繁项集计算方法及应用

对多维关联规则中混合维关联规则数据挖掘技术进行了探索，实现了基于多维频繁项集进行多维关联规则数据挖掘的一种实用高效的方法，文中基于多维的频繁项集的挖掘算法主要分为2个步骤，并在高校学生信息系统中给予具体运用．     

神经网络与规则相结合的词类标注方法

词类标注是自然语言理解中的的一个关键问题，是句法分析和语义分析的基础．本文分析了汉语的多类词现象．提出了在基于神经网络的词类标注方法的基础上，根据汉语的语法结构增加了规则的排歧处理阶段，增加了上下文词类信息的处理能力．实验表明：在原有神经网络方法的基础上，利用规则的方法进行修正，可以提高词性标注的正确率．