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。     

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．     

论法治经济

循着以法治理经济的思路，把法治经济建设作为今后发展市场经济的主导方向，不仅是解决当前市场经济建设中诸多突出问题的有效手段，更是保证经济全面、协调、可持续发展的根本需要。本文在论述了法治经济的涵义、特征，并就建设法治经济从理论和实践进行分析的基础上，提出了建设法治经济的现实路径。     

业绩管理系统是现代管理的有效载体

在现代管理中，企业所面临的环境越来越不确定，变化越来越快，领导者需要借助一定的栽体来对整个企业进行适时掌握、监督、管理和推进，而业绩管理系统是现代管理的有效栽体。     

Factor-GARCH模型研究与理论探讨

结合国外研究现状，对解决多维GARCH模型的方法——Factor-GARCH模型进行了系统的讨论．将投资组合的收益率Rt表述为潜在公共因子的函数形式，并对函数形式中的一些变量和假定给出了理论和现实的解释；将投资组合的协方差Ht的结构进一步细化，将其表述为可观测变量的线性函数．并指出了今后的研究方向。     

从汉魏六朝碑刻看形似字的区别特征

汉魏六朝碑中存在不少形似字,其区别性特征比较复杂,分析各类区别性特征的产生、发展演变,对于认识汉字内部系统的矛盾运动以及人们对形似字的改造,对区别性特征的筛选,具有积极的意义.可以从一个方面丰富汉字发展史的内容,为汉字的改造提供参考.     

运动竞赛规则的基本理论考察

运动竞赛规则是运动竞赛的伴生物,是竞赛得以开展的前提和保证.从运动竞赛规则的概念、本质、特点、分类及演变探讨了运动竞赛规则的基本理论.     

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.     

S45C钢轴向-扭转两阶段载荷下的疲劳寿命预测

针对S45C钢进行了一系列拉压载荷与扭转载荷不同加载顺序疲劳试验,用以考察载荷的改变对损伤和寿命的影响.试验结果表明,先拉压后扭转载荷下失效时的损伤值大于1,先扭转后拉压载荷下失效时的损伤值多数小于1,载荷模式和应力水平共同影响着失效时的损伤值.采用线性损伤律、双线性损伤律、损伤曲线方法和Morrow的非线性损伤律进行了寿命预测.从预测结果的比较看,各模型均具有过于安全的预测趋向.