关联规则挖掘的算法分析

在分析了关联规则挖掘的算法后，将其应用于某高校科技论文数据库中，挖掘高校教师各职称成次、学历成次与所发表的科研论文数量、档次间的关联规则。掘出该校教师具有博士学位或硕士学位的教授中，在一个聘期内发表在中文核心期刊以上的论文数量为8篇的支持度为15％的置信度是77％等六项强规则。挖掘所得的规则为人事科研部门进行职称考核、评聘、科研管理等工作提供数量依据，便于量化管理。     

知识发现技术在政府决策支持系统中的应用

基于知识发现的政府决策支持系统的开发能够为政府做出更合理、更科学的决策提供数据支持。讨论了政府决策支持系统的特殊性,分析了知识发现的系统架构,介绍了基于关联规则的知识发现与数据挖掘技术,提出了用Apriori算法进行政府决策支持系统开发的思路。     

基于平行坐标技术的关联规则可视化模型

数据挖掘可视化是数据挖掘过程中的重要组成部分.通过交互式数据挖掘可以增强挖掘结果的可理解性和可信度.平行坐标技术是数据挖掘可视化技术中的一个重要技术之一,该文在这种技术的基础上,提出了一种基于此技术的关联规则的可视化模型及显示方法.在最后对现有的关联规则的可视化方法进行了比较,论文中提出的显示模型在海量多维规则的显示和交互式操作上表现较为突出.     

一种自然语言理解语法分析器的算法实现

自然语言的理解是人工智能研究的重要分支,主要是研究其语法知识、语义知识和语音知识三方面,尤其是对语法知识中的文法规则的研究已相当成熟.介绍了语法分析的各种主要方法,分析了语言组成结构的各种词汇关系,利用DELPHI语言编写了一种自顶向下的语法分析器程序,并通过具体的事例验证了该算法的正确性.     

一种高效挖掘关联规则的算法研究

在对经典的关联规则算法进行了分析后,通过引入多维链表结构,提出了利用事务集合匹配运算和链表操作高效地挖掘关联规则的算法ARM LL.实验结果表明该算法是可行的,并具有较高的效率.     

农业专家系统知识库的研究

简单介绍了小麦农业专家系统的基本组成和系统内部框架结构,以及知识表达方法和设计流程。通过实例详细论述了知识库的构建和知识规则的编辑,同时采用山西省各乡镇的海拔、纬度、生态栽培区等作为前提条件构建了山西省小麦专家系统知识库的品种决策模块,并用具体实例给出决策推理结果。     

基于R-OPN的集装箱码头物流系统建模与分析

针对集装箱码头物流系统(Container Terminal Logistics System,CTLS)建模存在的问题,通过分析CTLS的结构和行为特点,提出了基于规则的面向对象Petri网(Rule-based Object-oriented Petri Net,R-OPN)的建模方法.该方法在对象子网和门变迁中融入决策规则,建立了CTLS系统动态行为和调度控制模型,简洁明了地描述了系统状态和决策规则之间的关系.在此模型的基础上,分析了模型的结构特性(死锁,冲突等),并提出了解决冲突的决策规则,为CTLS的设计、分析、调度与仿真提供了有效的工具.     

基于PSO的加权关联规则挖掘算法

简要描述了加权关联规则问题及离散粒子群优化算法,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的加权关联规则挖掘算法(PSO-WMAR).实验证明,本算法运行时间更省,产生的规则数更少且更有效.该算法具有以下特点:1)把关联规则挖掘的两个阶段结合在一起,无须先挖掘出全部频繁项目集然后再提取规则;2)只需要扫描一次数据库;3)把兴趣度引入适合度函数之中,挖掘出的规则数量更少、更有效;4)求加权频繁项目集无须查找所有候选加权频繁项目集,或者求频繁项目集的高序子集或非频繁项目集的低序超集.     

改进的模糊神经网络学习规则研究

在S Stoeva提出的基于相同样本及网络输出的模糊反向传播算法基础上,通过对基于极大-极小模糊算子的模糊神经元模型的研究,对含有一个隐含层的单输出模糊神经网络,提出了依赖于各模糊神经元输出的调整模糊权值的网络学习算法,该算法具有直观和可操作性强的特点.并以汽轮发电机组的状态监测为例进行仿真,仿真结果表明网络学习效果较好.     

中医症状间的关联规则研究

从数据挖掘中的布尔关联规则角度出发,定义中医症状间的关联规则,发现病案数据库中诸多症状之间规律性的关联规则,并且依据规则分析病因、预测病情发展以及为未来临床诊治提供有效借鉴.