集中供热管理数据挖掘系统

基于数据挖掘技术，以集中供热管理为研究对象，提出了关联数据挖掘的设计思想及实现方法。采用了属性构造法进行数据预处理，建立了数据挖掘模型，实现了关联规则算法，并对挖掘结果进行解释与分析。分析表明：对于供热系统的温度、压力和流量，其热量消耗应满足最小支持度和最小置信度阈值。     

浅析"陷阱取证"在民事诉讼中的应用

陷阱取证是法学理论和司法实践中一个非常复杂的问题，“陷阱取证”在民事诉讼中的应用应根据民事案件“陷阱取证”的涵义、种类和特点以及它与民事诉讼中的非法证据排除规则之间的关系进行分析。     

基于数据挖掘的网络型误用入侵检测系统研究

数据挖掘技术应用于网络型误用入侵检测系统中，比传统的网络型入侵检测有更大优势。数据挖掘是从大量数据中自动寻找规律的过程，它可以自动构建特征，同时提高了检测精确度，为检测未知攻击提供了可能性。介绍了数据挖掘算法以及基于数据挖掘的入侵检测系统的分类，从不同分类的角度介绍了数据挖掘方法在入侵检测系统中的应用，并且从网络层和应用层2个层次得到实现。     

基于模糊神经网络提取我国经济增长的模糊规则(Ⅲ)

利用神经网络的自适应、自学习等特点和模糊系统的人脑性等特点来弥补相互的缺点，使它们结合产生一种基于神经网络的模糊系统，并用该系统提取我国经济增长的模糊规则。     

临床数据中挖掘关联规则算法的选用

对典型的挖掘关联规则的Apfiori算法和FP-growth算法进行比较分析．然后，结合临床数据的特点，建议在临床数据关联规则挖掘中采用FP-growth算法。     

基于事务线索树的一次扫描关联规则增量挖掘算法

首先将事务数据库压缩存储到一棵事务线索树(TT-tree)的结点上，并建立这些结点的索引表，然后寻找结点索引表的最后结点到根结点的全部路径，这些路径及路径的交集包含了用于挖掘关联规则的频繁集，该算法只需扫描事务数据库一次，由于采用了逆向搜索TT-tree的方法,搜索的时间开销非常少，该算法可以挖掘中短模式的海量数据，具有很好的伸缩性,同时该算法具有增量挖掘的功能，通过大量的实验数据进行比较。该算法的速度约是Apriori算法的10倍。     

微观仿真车道变换模型研究

利用模糊逻辑方法刻划建立在驾驶员知识和经验基础上的主观判断过程，设计了模糊推断的语言规则和基于模糊逻辑的车道变换算法，构建了微观交通流仿真的车道变换模型．采用不同流量条件下车辆换道次数的观测值与模拟值进行比较，验证了模型的有效性．     

基于过程组件的物流管理系统模型设计及分析

物流管理系统是工作流管理系统的重要组成部分，是企业经营过程的核心，借鉴组合Petri网的思想，在组件技术和分布式对象技术的基础上，提出了基于过程组件的物流管理系统的层次结构模型，该模型中，可复用的中等粒度的过程组件通过内部建立数据流和控制规则库。屏蔽了精细粒度的原子性对象之间的调用关系，提高了组件的重用性，提出了重组策略，给出了该模型的Petri网映射模型。为模型的性质分析提供了可靠的分析工具。     

本科课程体系优化设计方法研究

分析了现有本科课程体系设计的现状,提出了一种本科课程体系优化方法.该方法根据专业特点由专家组利用鱼骨图确定专业课程类别、各类课程中所涉及的知识点,进而确定该专业的初步课程体系.在此基础上,充分收集各类人员对该初步课程体系的看法,将其构成决策表,利用粗糙集理论对所得决策表进行约简,得到一系列规则.再由专家组根据本专业师资、实验等条件选取一些规则构成该专业的课程体系,进而形成该专业教学计划,所得到的教学计划更为实用、有效,同时所得的这些规则也为学生选课优化提供了理论指导.     

一种规则生成和参数自调整模糊控制器及其应用研究

控制过程中,对象常具有非线性、时滞、不确定性和参数时变的特点,而普通模糊控制器因控制规则固定,影响控制效果.针对这些问题,基于模糊神经网络的方法,设计一种模糊控制器,对学习算法进行推导,实现模糊控制规则的自生成和参数自调整.经仿真实验并根据其特点,将之应用于烧结控制过程,表明该控制器有良好的控制性能.