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.     

温州区域环境噪声污染的灰色预测和灰色关联分析

根据1997～2003年温州区域环境噪声的监测数据以及相关影响因素的数据,采用两次残差修正GM(1,1)对2010年前温州区域环境噪声进行预测,并进行灰色关联分析.结果表明,该模型为一级模型,进行中、短期预测精度高,相对误差仅为±0.2%,预测结果可为城市区域环境噪声污染防治提供科学的依据.     

偏序BCH-代数

引入了偏序BCH-代数和广义a-结合BCH-代数的概念,很自然地在偏序BCH-代数中建立了一种偏序关系;最后,证明了由每个广义a-结合BCH-代数可以构造出一个交换幺半群。     

BCH-代数中的广义结合理想与拟右交错理想

给出了广义结合BCH-代数、强BCH-代数、BCH-代数的拟右交措理想、BCH-代数的理想、广义结合理想、次广义结合理想等概念。讨论了广义结合BCH-代数中理想与广义结合理想的关系;广义结合理想与次广义结合理想的关系;强BCH-代数与广义结合BCH-代数的关系;广义结合BCH-代数与广义结合BCI-代数的关系;BCH-代数的拟右交措理想与理想的关系.进而证明了:BCH-代数是拟右交措的当且仅当它的任意理想是拟右交措的。     

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。     

伪度量(L)*-Lindenbaum代数中基本运算的连续性

研究了伪度量L*-Lindenbaum代数中基本运算的连续性．结果表明，Fuzzy命题演算系统L*中的全体公式集上的伪度量可以在L*-Lindenbaum代数M上诱导出一个伪度量ρ，证明了M上的非运算、并运算以及蕴涵运算关于ρ都是连续的．这为在(M，ρ)上建立近似推理理论提供了方便。     

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．     

模归约算法的数学基础研究

 多项式模归约算法是计算机代数中的基本问题之一,在编码算法和密码体制设计中有着广泛应用.提出了模归约算法中的2类基本算子:字归约算子、半字归约算子,并进一步证明了2类算子的计算量具有某种形式的不变量(如果满足一定的条件),从而证明了模归约算法计算量的线性性质,为其算法设计和分析提供了理论基础.还通过实例给出了2个算子在ECC和AES密码算法中的一些应用.     

Jordan导子的内导性

主要研究Jordan导子的内导性,从而得到套代数上任何一个导子都是内导子.