基于遗传算法和粗糙集理论的增量式规则获取方法

规则获取的增量式算法是数据挖掘领域的一个热点问题.基于粗糙集理论,从规则获取和优化两方面研究了基于遗传算法的增量式规则挖掘方法,它具有结构简单、搜索效率高、求解速度快等优点.通过研究决策表和决策规则系数,建立基于粗糙集表示和度量的知识,并且将遗传算法和规则挖掘算法相结合,建立了新的优化方法,提出了一种基于遗传算法的增量式规则挖掘的方法.在原有规则集的基础上进行规则和规则参数的增量式更新,避免了为更新规则而重新运行规则获取算法.试验结果表明,执行增量式GA的能够有效地获取最优规则.     

基于遗传模糊规则的智能控制系统的展望

文章首先简单介绍了基于遗传模糊规则的智能控制系统的发展过程，其次在叙述什么是遗传算法的基础上引出了基于遗传模糊规则的智能控制系统，并详细论述了将基于模糊规则的控制系统进化成为基于遗传模糊规则的智能控制系统的古典方法的三种途径，最后给出了基于遗传模糊规则的智能控制系统多种应用新趋势的展望和今后的研究方向。     

一种基于机器学习的专家系统知识获取方法

提出一种基于机器学习的混合知识获取方法,该方法结合了基于历史数据的规则提取方法和基于模型的规则提取方法。使用这两种方法提取规则,将其应用于对原油电脱盐系统的故障诊断中。实验结果表明,该方法能够有效的进行规则的提取,为故障诊断打下了良好的基础。其中基于历史数据的规则提取方法通过基于遗传算法的粗糙集约简来实现;基于模型的规则提取方法利用了符号有向图(SDG)的计算机自动推理结果,将因果图转化为规则。利用两种规则获取方法同时充实专家系统知识库,提供覆盖整个工艺流程的知识。     

基于类背景的双向规则的获取

规则获取是形式概念分析中的重要问题。文中首先给出原背景概念格与类背景概念格的概念外延之间的关系,并在决策形式背景弱协调的情况下,比较了基于协调性和基于类背景获取的规则集;进一步证明,基于类背景获取的规则优于基于协调性获取的规则。最后,从条件类背景出发定义了反向规则及双向规则,并给出其获取方法及相应的解释。     

一种基于元规则的自然语言生成规则解释技术

结合一个基于规则的日汉机器翻译系统,给出了自然语言生成规则的一种解释技术.该技术着眼于汉语生成规则语言的表达能力、自然性以及可扩充性,在实现中采用了基于元规则的方法,可以很方便地对规则语言进行扩充;另外,元规则的描述主要采用了自动机模型.所述的原则和技术也适用于一般的基于规则的自然语言处理系统.     

增量式规则获取方法在个性化服务中的应用

基于规则的个性化服务技术具有简单、直接等优点,但及时更新规则库比较困难。将基于规则树的增量式规则获取方法应用于个性化服务技术中,在保证规则质量前提下,大大缩短了学习时所用时间,能及时更新规则库。通过实验验证了该方法是可行的有效的。     

基于粗集理论的一种规则提取方法

介绍了粗集理论的基本概念,通过对现有基于粗集的最小规则提取算法的分析,发现其缺陷,提出了一种改进的基于粗糙集的规则提取方法,并用UCI数据库中的9个标准数据集从规则集的规则数目、规则集的平均规则长度、规则集的平均规则支持、规则集的预测精度等4个指标对改进的算法进行了测试和对比分析,实验表明了该算法的有效性.     

基于记录对比的关联规则挖掘算法设计

介绍了数据挖掘及关联规则的基本概念、数据挖掘算法设计的基本方法、现在流行的基于“支持-可信度”的经典关联规则挖掘算法，有针对性地指出了基于“支持度-可信度”的关联规则挖掘算法的诸多不足之处，在此基础上提出了基于记录对比的关联规则算法设计思想。该算法不再认为数据源中的备条记录是独立的，而认为可以通过记录对比，从记录与记录的差异中，找出某种潜在的关系。最后对基于记录对比的关联规则挖掘算法和基于“支持度-可信度”的关联规则挖掘算法进行了对比分析。     

增量式规则获取方法在个性化服务中的应用

基于规则的个性化服务技术具有简单、直接等优点，但及时更新规则库比较困难。将基于规则树的增量式规则获取方法应用于个性化服务技术中，在保证规则质量前提下，大大缩短了学习时所用时间，能及时更新规则库。通过实验验证了该方法是可行的有效的。     

基于定量关联规则树的分类及回归预测算法

为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法。采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测。研究结果表明：改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度。     

共轭梯度法和最速下降法的混合算法

将共轭梯度法与最速下降法有机地结合起来,构造了一种共轭梯度法和最速下降法的混合算法,并证明了该算法的全局收敛．混合算法既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数“性态不优”时,最速下降法难以求解的问题．同时也可以看到共轭梯度法与最速下降法仅仅是混合算法的特例．     

一类修正LS谱共轭梯度法的全局收敛性 (运筹学与控制论)

谱共轭梯度法是一类将共轭梯度法和谱梯度法相结合的方法。2001年由Birgin和Martinez首先提出,但该方法不能保证始终产生下降方向。本文用已有的修正方法,给出一个修正的Liu-Storey公式,并结合谱梯度法,提出了一个具有充分下降性的修正Liu-Storey谱共轭梯度法,证明了该方法在标准Armijo非精确线搜索下的全局收敛性,并易推知该方法在Armijo-Goldstein非精确线搜索准则下同样满足全局收敛性。给出的数值实验表明,新算法略优于LS方法。     

无约束优化问题新的谱共轭梯度法(英文)

通过结合牛顿法与PRP谱共轭梯度法提出一新的谱共轭梯度法.该方法为下降方法且为Birgin谱共轭梯度法与PRP共轭梯度法的线性组合.在适当的假设下算法全局收敛.     

求解复合材料等效性能的混合均匀化方法

考虑到层合板结构的多尺度特征，将均匀化方法与三维弹性子层板方法相结合，推导出一种新的方法，用以求解层合复合材料的等效刚度．该方法通过均匀化过程，将此三维刚度问题简化为二维问题，便于有限元网格划分及数据处理，提高计算效率．其潜在的优点是，可在二维规模上方便、准确地求得纤维方向含有周期性损伤时的损伤刚度．数值算例显示该方法具有较好的精度．     

基于结构测试的损伤诊断方法研究

从结构测试的角度论述了结构损伤诊断方法．该方法以结构测试为基础，将测试数据与模型分析结果进行综合分析比较，从中得到结构刚度等参数变化的信息，实现结构的损伤判别与定位定量分析．按测试方式的不同可分为基于静力测试的损伤诊断法、基于振动测试的损伤诊断法以及基于振动和静力综合测试的损伤诊断法．其中基于振动测试的损伤诊断法可进一步分为直接的系统识别方法、损伤指标法和有限元模型修正法．指出了损伤诊断方法的研究现况及存在问题，对今后研究的方向作了展望．     

W值水质评价法的改进与应用

W值水质评价法是一种计算简单、实用性强的水质评价方法,但存在一些不合理之处,针对这些不足之处提出改进的方法,使W值水质评价法与模糊数学隶属度相结合.用W值水质评价法、改进的W值水质评价法分别评价三峡库区主要城市江段的水质,并与模糊数学综合评价方法所得结果进行对比分析,结果表明改进的W值水质评价法是一种有实用价值的水质评价方法.     

一种15阶收敛的牛顿迭代修正格式

给出非线性方程求根的一种迭代方法,该方法是一种牛顿迭代修正格式,证明了此迭代格式是15阶收敛到单根的。通过数值实验,把所给方法与牛顿迭代法以及其它几种牛顿迭代法的变形法进行了比较,试验数据表明,本文方法有较好的效果。     

一种二维表格矩阵舍入误差处理的算法

四舍五入方法是一种普遍使用的方法,但在累计求和的情况下,单纯的四舍五入容易引起较大的误差,这在统计中非常普遍,针对这个问题,本文介绍了一种算法,它既接近四舍五入的方法,同时又消除了累计误差.     

塑性力学中的新理论新方法

利用塑性应变理论及变分原理提出了一个分析弹塑性问题的新理论新方法．这种新理论新方法避开了非线性应力应变关系，抛弃了分析弹塑性问题的传统做法，避免了上述传统做法带来的困难，不仅计算简便，而且精度高，为弹塑性分析开拓了一个新途径．     

粉末烧结的计算机模拟方法研究进展

粉末烧结是多种因素作用下的一系列物理、化学变化的复杂过程,计算机模拟技术为研究复杂烧结过程提供了强有力的工具.笔者总结了近10年来计算机模拟方法在颗粒烧结过程中的应用研究进展,具体综述了相场法、蒙特卡罗法、有限元法、分子动力学法和离散单元法的研究.介绍了不同方法取得的代表性成果,并比较了不同数值方法的优势和劣势.通过总结,使读者对粉末烧结的数值模拟方法有较全面的认识.