正态云关联规则在气象中的应用

用数据挖掘方法发现关联规则和进行预测是信息处理领域的两大热点。在文献[1]的基础上对这两个问题进行了进一步的研究，提出了应用竞争聚集臬法确定正态云的两个参数，应用双参数阈值挖掘正态云关联规则，并利用求正态云关联规则的支持率和信任度来进行预测。将这种方法应用于气象数据，结果表明，所提出的关联规则挖掘方法比文献[1]所用的方法更合理，该预测方法简单易懂，更容易被人理解和使用。     

网络延迟对基于高层体系结构/运行时支撑构件的分布交互仿真系统的影响

研究了网络延迟对基于HLA／RTI的分布交互式仿真系统的影响。给出了分布式仿真实验环境的细节，提供了网络仿真的工具，模拟了50ms，100ms，200ms的网络延迟，研究了网络延迟对仿真进程实时性的影响。采用状态数据的时戳技术和状态预测算法，可以降低网络传输时间的影响，实验表明在200ms的延迟下实体定位的偏差可以降到0．5m以下。     

WEKA环境下基于模糊理论的聚类算法

因特网上的数据规模大、动态性强,通常发现的知识或规则很可能是不精确和不完备的。为了克服以上不足,引入模糊理论,通过寻找模糊相似上近似集进行合理聚类,在确定聚类数目的过程中,利用平均信息熵进行最佳聚类。同时将模糊聚类算法嵌入WEKA平台,利用WEKA中的类和可视化功能,扩充了WEKA中的聚类算法。实验表明,算法对含有噪声的、分布不规则的大数据集具有很高的精度和收敛速度。     

网格环境下基于WEKA4WS的分布式矩阵关联规则挖掘算法

在相关矩阵理论的研究基础上,将网格与Web服务技术融合,以分布式问题求解环境和开源数据挖掘类库weka为底层支撑,构建了网格环境下面向服务的分布式数据挖掘体系,提出一种基于矩阵的分布式关联规则算法.该算法不需要进行复杂的寻找频繁项集的过程,直接通过关联矩阵就可以判断出,给出了算法的理论证明,并通过实例验证了算法的正确性、有效性和体系结构的可行性,对于解决分布式关联规则挖掘问题有了一个新的突破.     

聚类思想在挖掘关联规则中的运用

数据挖掘中的关联分析技术旨在发现大量数据项集之间有趣的关联关系.虽然Apriori算法利用剪枝方法有效地提高运算效率,但在处理超大型事务数据库时,仍会存在内存瓶颈问题.按照项集对数据库进行聚类预处理,然后在各个数据簇内进行关联分析以提高运算效率,且簇的数目可根据情况由数据挖掘者根据情况预先指定.通过对该算法的复杂度分析得出在一定条件下运算的时间复杂度确实有所下降的结论.     

为DECnet—VAX增设网络安全设施的可行性研究

通过对DECnet—VAX网络链路层实现方法的分析,提出了该网络链路层增设安全设施的几种方案,并对这些方案实现的可行性逐一进行了研究,最后提出了设计或插补网络安全设施应注意的问题。     

基于DRNN的ATM网络拥塞控制及仿真

提出一种在用户－网络接口处利用对角递归神经网络（ＤＲＮＮ）作为自适应预测器，实现ＡＴＭ网络自适应拥塞控制的模型。当ＤＲＮＮ预测下一时刻缓冲区中的信元数超过阈值时，控制器产生一个反馈控制信号减小信源进入网络的信元速率以避免拥塞发生。用语音和图象信源所作的仿真本文提出的模型较基于常规前馈网络的模型具有系统结构简单、控制效果好、实时性好等优点。     

发现边防突发事件的特征型知识

边境地区情况复杂，边防斗争和边境管理任务繁重，边防事务的工作量大，而边防突发事件的处置又具有很强的政策性、法规笥和时效性，涉及面广、要求高、标准严等特点。为了改善边境地区处置边防突发事件的能力，提高边防涉外事件处置水平，开发边境地区边防突发事件处置辅助决策系统具有重要的实际意义。采用数据挖掘的聚类方法将边防突发事件汇聚成几个模式，并发现模式的特征型知识，这些特征型知识能够有效地提高处置边防突发事件的能力。     

挖掘关注的语言值关联规则

为了解决利用RFCM算法划分数量型属性，并通过组合语言值进行语言关联规则挖掘中出现的规则数量太多，以及难于获得用户真正关注的规则等问题，提出了一种改进的语言值关联规则挖掘算法。通过最大隶属原则将记录在数量型属性上的取值转换为语言值，然后转换成布尔型属性关联规则挖掘问题。同时，给出一个能够度量语言值关联则简洁性和新奇性关注程度（兴趣度）的计算函数，用于减少选取关注语言值关联规则的工作量。采用本文提出的方法对一组实例数据进行实验，得到了关注程度较高的语言值关联规则。所采用的方法能适用于含有大量数量型属性的数据库，并能有效地获取用户关注的规则。     

时间依赖的交通网络模型及最短路径算法

为了解决传统最短路径算法不能很好地应用于实时公交查询系统的问题,研究了时间依赖的交通网络模型和理论基础,提出了一种时间依赖的最短路径算法,以此算法为基础实现了南京市公交查询系统。实践证明,时间依赖的交通网络模型能更好地反映实际交通网络的运行情况。