水印关系数据库

数据库应用的快速发展需要水印数据库，这是数据所有权保护问题。首先介绍了云模型知识，然后提出了一种基于云模型的水印关系数据库技术，给出了关系数据库云水印嵌入和检测提取方法，并对实验结果进行了讨论分析。最后展望了水印关系数据库的前景和研究发展方向。  

一种基于云模型的综合评判模型

一个对象在目的指标上的综合评判结果取决于对象在各个分指标上得到的评语和各个分指标在评判中所占的权重。各分指标评语的模糊性和随机性以及如何把各分指标的权重考虑进来是综合评判模型的最大困难。文章利用云模型把不确定的评语映射为可细微变化的不同云滴，把各因素权重的变化映射为可修正的云的数学期望，提出了基于云模型的综合评判模型。  

基于云模型的时间序列预测

在日常生活中广泛存在着各种时间序列数据,发现时间序列知识、对时间序列进行预测正成为数据挖掘与知识发现的重要内容.首先提出了基于云模型的时间序列预测机制,该机制以云理论为知识表示的理论基础,提出了两种预测知识:准周期变化规律和当前趋势,并综合两种不同粒度的预测知识实现了时间序列的预测.然后着重于运用云模型进行知识表达、定量数值与定性知识的转换以及综合不同时间粒度的知识进行时间序列预测.  

云计算--实现概念计算的方法

云理论是实现概念的定性值与数字的定量值之间自然转换的有力工具．本文在云理论的基础上，提出了实现概念计算(也叫简化计算)的云计算方法．概述了云模型与不确定推理；给出了计算的逻辑描述，将计算过程抽象成为推理过程；运用机器学习的方法，给出了计算云化的过程，并且采用不确定推理的方法，给出了云的计算过程；简单阐述了云化计算的系统实现．  

基于云模型的关联规则挖掘方法

目前对关联规则的研究主要集中在对布尔型属性关联规则的挖掘，本文引入基于云模型进行数据量型属性关联规则的挖掘的方法，并定义云关联规则“如果Ｘ是Ａ则Ｙ是Ｂ”，其中、Ａ、Ｂ分别是属性Ｘ和Ｙ中由云模型描述的概念。利用这种方法得到的关联规则更容易让人理解，也克服了传统划分边界过硬的问题，在此基础上，定义了在挖掘云关联规则中支持率、可 和相关性的计算公式，并阐明了它的一般性，即传统的硬划分及经典的布尔型属性关  

高维云模型及其在多属性评价中的应用

提出核空间高维云模型并将其应用于多属性评价问题.基于样本取值范围计算云模型的数字特征,生成云模型表达样本属性值与其属于期望值的隶属度之间的关系.在一维云模型的基础上,建立样本的多属性核空间高维云模型.对核空间内的样本,高维云模型的隶属度取值为1;基于样本在核空间高维云模型中的隶属度对样本进行多属性评价;应用核空间高维云模型,对地理信息系统内选定区域进行评价,选出适合作为观察所的位置,并对选取结果进行分类.该模型的多属性评价效果良好.  

城市雨水径流污染负荷计算及评价模型

以苏南某城市一小区为例，运用最小二乘原理，通过共扼梯度法。确定了城市雨水径流污染负荷模型的参数，并经验证具有良好的精度．为受纳水体的污染进行评价、控制和规划提供了量化数据．  

基于中点偏移算法的云的模型设计

自然景观的模拟在许多方面得到了应用，云是自然界中的一项重要景观，对云进行模型设计显得十分重要。针对目前大多数的云的模型设计方法难以在普通PC机上快速实现真实感较强的云的模型设计的问题，提出了一种自然景观中云的模型设计方法。该方法以分形理论为基础，设计并实现了一种云的纹理生成算法，并采用纹理映射技术，绘制云的图像模型，得到了较为逼真的模拟结果。  

云自适应遗传算法有能力约束的车辆调度优化

针对与车辆调度成本密切相关的运输量和车辆利用率,建立油耗费用和固定费用最小的车辆调度模型.根据车辆调度问题实时性和复杂性的要求,提出云模型理论与遗传算法相结合的云自适应遗传算法,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性改进标准遗传算法中固定设置交叉和变异概率的方式,克服了标准遗传算法搜索速度慢及易早熟的缺陷,设计基于最大保留机制的交叉和变异算子,提高了算法的收敛性和鲁棒性.最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证.  

基于云模型的数据挖掘技术

定性概念和定量数据之间的转换在空间数据挖掘中起了至关重要的作用．云模型是定性概念和定量描述之间的转换模型，基于云模型，本文提出了在概念空间和特征空间中以不同的层次进行空间数据挖掘的新方法“数据-概念-知识”．