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.     

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。     

基于关联规则挖掘的频集算法的改进

关联规则挖掘是目前数据挖掘的研究难点之一，介绍了关联规则的划分情况，对频集算法进行了改进，提出了处理数值型字段的基本方法，展望了关联规则挖掘的未来研究方向．     

关联理论与英语阅读浅析

关联理论是Sperber和Wilson提出的认知语用理论，且被广泛应用于各个领域。阅读就是作者示意和读者推理的交际过程，在英语阅读过程中，读者凭借认知语境中的词语信息、逻辑信息和百科信息等做出语境假设，从作者以文字方式明示的信息中寻找最佳关联，从而理解作者意图，达到阅读的目的，提高阅读的效果。     

学风建设关联因素分析与长效机制探索

学风建设是高等学校改革和发展的永恒话题,学风建设是一项长期的、复杂的系统工程,涉及到全体师生员工,涉及到方方面面的工作.重点分析学风建设的关联因素,并对加强学风建设的长效机制作一些初步探索,旨在形成共识,学风建设,人人有责.     

基于多因素模糊综合决策的AIS与雷达航迹关联算法与仿真

探讨采用多因素模糊综合决算进行AIS与雷达目标航迹关联的方法。研究了模糊因素集、评价集、单因素模糊评价矩阵、多因素模糊综合决策准则，以及航迹关联与脱离质量等算法。通过不同目标情况下的计算机仿真，验证了该方法的正确性与有效性。同时讨论了关联门限值等问题。     

蛋白质二级结构中同义密码子与氨基酸上下文关联的偏好型

通过对人(Homo sapiens)的117个蛋白质和大肠杆菌(E．coli)的87个蛋白质的统计分析，发现mRNA序列中的同义密码子与氨基酸的上下文关联是和蛋白质二级结构有关的，并给出了各二级结构中有意义的上下文关联型．讨论了该结果对蛋白质结构预测的改进意义及其在基因工程领域可能的应用。