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.     

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．     

非经典线性动力系统的振动分析

采用状态空间法,对多自由度非经典线性动力系统的振动进行了分析,提出了系统位移主变量和速度主变量概念,给出了系统状态向量与位移主变量和速度主变量之间的关系.算例表明,引入位移主变量和速度主变量后,可使非经典线性动力系统的振动问题得到更清晰的描述.     

一种基于关联规则的数据挖掘算法实现与应用

对Apriori算法加以改进,提出了一种更高效的关联规则挖掘算法,在扫描数据库的同时把支持每个项目的事务都标记出来,采用一种新的方法来计算候选项目集的支持度.该算法只需对源数据库进行一次扫描,就可以找出所有的频繁集,具有很高的效率.     

一种新的矩形网格生成等值线算法

提出了一种利用数据关联表生成矩形网格等值线的算法。该算法的优点是计算效率高，避免了以往等值线追踪算法起始点选取困难、网格出口边判断复杂的问题。算法的追踪结果精度取决于等值点的计算方法，其精度是可控的。这种算法原理可以扩展应用到三角网格的等值线方法中。     

关联理论与语义理解

在日常交际活动中,交际双方真实意图的体现是通过语义的准确理解来实现的.语义理解与关联理论密切相关,交际双方都应尽可能利用关联理论的认知原则和交际原则从消除歧义、语境限制、修辞角度、非语言因素等方面入手寻求最佳关联与最大关联,最终达到准确理解语义的目的.     

FP-growth算法的一种优化实现

研究工作者已经提出了许多对事务数据库中频繁模式、关联规则的挖掘算法.早期算法有Apriori算法,然而该算法利用候选项集找频繁项集,而候选项集的产生往往是非常耗时的.JianweiHan等人提出了一种改进的算法,FP-growth算法.该算法不产生候选项集,效率比Apriori算法提高了近一个数量级.在描述FP-growth算法的基础上,具体讨论了如何优化数据结构,有效的实现该算法.     

2-维磁流体议程组整体经典解

利用分析技巧得到磁流体力学方程组新的对称形式.在此基础上,在初始密度趋于真空状态假设下,利用处理双曲方程组的方法证明了经典解的局部存在性,进而得到了经典解的整体存在性.     

安全投资-效益的灰色关联分析

在明确安全投资和事故经济损失构成的基础上，运用灰色关联理论，建立了安全投资一效益灰色关联分析模型。利用该模型对某石化公司1994—2004年的安全分项投资及事故直接经济损失情况进行了案例分析，初步确定了该企业安全投资中各分项投资与效益的相关程度，找出安全投资结构中与效益关联度最大的因素，并优先将其作为安全投资方向，从而可以提高该企业安全投资的效益。