基于划分和压缩数据库的改进Apriori算法

针对Apriori算法在面对大规模数据时效率较低的问题,提出了一种基于划分和压缩数据库的改进方法。该方法首先依据特征数据出现的频率将数据按照升序存储在临时数组中;然后将原始事务数据库分为几个互不相交的事务数据库,使得子数据库能够容纳在内存中;最后根据每个子数据库计算出的频繁项集计算整个数据库的频繁项集,从而消除了不必要的冗余数据。通过改进可以将大规模数据集进行有效的划分和压缩,对子数据库进行关联规则挖掘。实验结果表明,改进的Apriori算法在针对海量数据挖掘的执行速度和效率都有很大提高。     

具有可变终端代价项的非线性模型预测控制

针对离散时间非线性系统的模型预测控制问题,提出了一种具有可变自调节终端代价项的模型预测控制方案.此方案通过引入自调节因子,并对其设定不同的自调节规则,使终端代价函数项具备了可变自调节性能.证明了带有可变自调节终端代价项的模型预测控制方案可保证闭环系统的性能.为自调节因子提出了若干自调节规则,并分别分析了它们的性质.用实例证明了研究结果的有效性.     

刍议沉默权制度及其在我国的适用

沉默权是指犯罪嫌疑人在被询问中有自始至终保持沉默,拒不作答的权利。沉默权制度的确立被称为"人类在通向文明的斗争中最重要的里程碑之一",已为很多国家的刑事诉讼法所采用。而有限制地确立符合我国国情的沉默权制度不仅是顺应时代潮流和与国际接轨的需要,更是建设现代法治国家的必然选择。     

基于0-1矩阵的时空关联规则提取方法研究

基于Apriori算法提出了基于0-1矩阵的时空关联规则挖掘算法,并以挖掘不同年代的土地覆盖现状之间的时空关联关系作为试验案例,对比Apriori算法的提取结果和提取效率,研究结果表明:该算法不仅减少了扫描数据库的次数,而且减少了冗余候选项集的产生,提高了时空关联规则的提取效率.     

面向大规模数据的特征趋势推理算法

提出一种面向大规模数据的特征趋势推理算法. 首先, 采用Hash函数抽取大规模数据样本, 使用Pam聚类算法和并行K means聚类算法对大规模数据样本进行聚类, 获取最佳聚类结果后, 提取大规模数据聚类的动态特征； 其次, 采用基于特征趋势规则的推理算法, 构建大规模数据特征的趋势规则推理模型, 并通过累计趋势规则方法设计趋势规则算法, 推理大规模数据特征趋势, 解决了推理结果误差较大的问题. 实验结果表明, 该算法对大规模数据特征趋势推理的准确率均值为98.10%, 推理速度增长率为50%, 推理耗时最大均值仅为114.25 s, 能快速准确地完成数据特征趋势推理.     

基于图像RGB色彩特征的关联规则挖掘研究

对图像色块RGB值进行抽取和处理、建立常用颜色数据表和图像RGB颜色值的事务数据库D、最后应用关联规则进行挖掘.关键工作是建立"n张图像颜色值事务数据库D",它与使用传统的购物篮数据进行关联规则挖掘的事务数据表形式类似.因此,基于图像RGB色彩特征的非结构化数据挖掘问题就转化成了结构化数据的挖掘问题.     

乒乓球比赛数据的知识表示与知识获取模型构建

运用知识工程中的知识表示模型,构建了基于动态区域网格技术的乒乓球比赛知识表示和知识获取模型,该模型可以对比赛数据进行完整、准确的描述,并记录一场比赛的所有信息.在此基础上,对乒乓球比赛中获得的数据进行科学、合理的表示,并将它们纳入一个有机的整体中,这样不仅能为乒乓球比赛的技术分析提供准确、有效的数据来源,而且能完整的体现乒乓球比赛的知识特点,从而有效地提高教练员的工作效率,加快运动训练的科学化进程.     

数据挖掘在教务管理中的应用研究

为了全面了解学生在校的学习情况,更客观地了解学校教学对学生学习状况的影响,本文对学生的成绩进行分析,采用了关联规则的Apriori算法挖掘出了学生的前期课程和后续课程之间的关系、理论课程和实验课程的关系、教师对学生学习情况的影响以及高中知识学习情况对大学学习情况的影响。     

应用“层次分析法”优化汉语盲文分词连写规则

应用现有的分词连写规则书写汉语普通话盲文，会因人因时而得到不同的分词结果。为减少这种分词的不确定性，提出了应用“层次分析法”优化分词规则的方案。首先论述了普通话盲文的“结构分层”理论，继而给出了优化分词连写规则的总体原则、思路和优势，在详细介绍层次分析法基础理论后给出了应用层次分析法分词的原则，并列举有代表性的11个实例进行分析。改进的分词策略，不仅简化了分词规则、在很大程度上减少了盲文分词的不确定性，简单易用。     

基于频繁项集分类统计的增量式关联规则应用

针对商业交易数据构成项目繁多、动态数据增加量大、历史数据量更大的特点,根据频繁项集的商业特征,分为新生、成熟、老化、过期4种类型并分类统计;提出了基于分类统计增量地挖掘新增业务数据中关联规则的算法,算法只需两次扫描新增数据库,无需扫描历史数据库,算法将发现的规则按照其反应的商业特征分为4种类型:新生规则、成熟规则、老化规则、过期规则,在提升规则内容识别效率的同时,强化规则特点的识别能力。