基于信息熵的粗糙集连续属性离散检验算法

为提高大数据粗糙集挖掘能力,提出基于信息熵的粗糙集连续属性离散检验算法﹒在云计算环境下进行粗糙集连续属性大数据挖掘,采用特征空间重组方法进行粗糙集连续属性离散数据的模糊特征重构,提取粗糙集连续属性离散数据的信息熵,并得到其分布序列特征;对所提取的信息熵进行聚类分析,采用空间决策树模型,获取离散数据闭繁项关联分析度量;通过数据特征权重的决策树分布特征量化集,得到粗糙集连续属性离散数据空间重组;采用大数据挖掘方法,将离散数据空间重组的信息融合,得到优化的粗糙集和连续属性离散数据检验输出;根据粗糙集连续属性的融合结果,实现离散检验优化﹒仿真结果表明:在迭代次数为400时,收敛程度为0.265%,远远高于其它方法,证明采用该方法进行粗糙集连续属性离散检验的数据聚类性较好﹒     

基于决策树的轨道交通安全评估方法及其应用

提出了一种定量的基于决策树的轨道交通安全评估方法.该方法针对风险源的海量数据集和庞大的属性集,采用面向应用的属性构造、规范化与面向属性的归约进行数据集的预处理,为突破内存限制,采用改进的决策树分类方法DT_SA对轨道交通风险因素进行分析,最终提取的分类规则包含描述类分布的定量信息.同时规则前件中属性的顺序又体现了属性对主类的影响程度.这些规则揭示了轨道交通风险源的规律,应用验证了其有效性.     

数据挖掘技术在全断面掘进机故障诊断中的应用

分析了全断面掘进机复杂的故障机理和运行参数,研究了将粗糙集和决策树应用到数据挖掘中的方法.以全断面掘进机刀盘的一些实时数据为例,采用MATLAB 7.0对数据进行离散化处理,结合粗糙集属性约简的算法对故障样本进行冗余属性的约简;然后,利用决策树算法对约简后的故障样本集进行规则提取,利用数据挖掘工具Clementine实现了C4.5算法和改进的C4.5算法,对其结果进行了对比分析;最后,运用VB编程对全断面掘进机采集的部分数据进行测试,结果表明该融合算法是一种快速、有效、可靠的故障检测与诊断的新途径.     

场致发射显示屏技术的研究

介绍了场致发射显示技术的工作原理及特点,分析了微尖型场致发射阴极、膜状型场致发射阴极的场致电子发射特性,对场致发射显示屏（FELLS）的结构做了研究,并讨论了影响场致发射显示屏性能的主要因素及改进的措施．     

信息系统的属性重要性度量及知识约简算法比较(简报)

在数据挖掘和知识发现的推理决策时处理的往往是海量数据,在研究具有高度伸缩性算法的同时,人们也不断探索新方法通过数据预处理实现对数据的归约.数据归约一个很重要的方面就是求出对当前决策起重要作用的最小属性子集.比如在计算机支持的协作学习(CSCL)中,有很多属性会对学习的分类结果产生影响,所以要考虑每个属性对于分类决策的重要性.本文给出了属性重要性度量的Rough集方法和信息增益的方法,对两种方法的关系进行了讨论,并进一步比较了两种方法的知识约简算法. 首先我们给出一个决策表实例,分别用两种方法求出属性的重要性度量.     

一种基于纳米碳管的常开型后栅极场致发射显示板

提出了一种常开型后栅极场致发射显示板及其工作原理．该显示板直接利用阳极使阴极产生场致电子发射,而通过埋在阴极之下的栅极上施加低于阴极电压的电压来阻止阴极产生场致电子发射,从而来调制显示所需图像．文中采用有限元法对该场致发射器件的电场强度分布进行了模拟计算,并研究了该器件中阴极的发射特性．计算结果表明在该场致发射显示板中,阴极发射均匀性好,发射面积大,从理论上证明了该常开型后栅极场致发射显示板工作原理的可行性．     

场致发射阴极及其在行波管中的应用

场致发射阴极行波管是一种新型的具有竞争力的微波器件，场致发射阴极是场致发射阴极行波管的重要组成部分。文中分析了场致发射机理及其在行波管应用中的最新进展，并讨论了场致发射阴极行波管国内外开发研究现状及差距。     

数据归约技术及其在IDS中的应用研究

目前，数据挖掘技术已被广泛用于入侵检测系统（IDS）中以提高入侵检测系统的检测效率。文中以提高IDS中的数据挖掘效率为目标来研究数据归约技术，从特征归约、样本归约和特征值归约3个方面对数据归约技术进行了探讨，并对数据归约技术在入侵检测系统中的应用进行了实验．对实验结果进行了分析。     

场致发射阴极的研究与进展

介绍了场致发射阴极的研究重点以及钨、钼场致发射阴极的结构、制备工艺和发射电流特性;阐述了金刚石的场致发射机理及类金刚石的场致发射性能及最新研究成就;最后叙述了国内研究场致发射阴极的情况。     

圆筒件拉深成形仿真结果的工艺知识挖掘

基于粗糙集理论的数据挖掘技术，研究了面向有限元仿真结果的知识自动获取方法．以压边力、摩擦系数、厚向各向异性系数、凹模圆角半径、板料厚度等作为条件属性，成形后零件两种主要的成形缺陷——破裂和起皱作为目标属性，分析了圆筒件拉深成形中材料性能、工艺参数对成形性能的影响程度，提炼出对加工工艺和模具设计有指导意义的产生式规则．结果表明，面向有限元仿真结果的数据挖掘技术为塑性成形领域知识发现提供了一条有效的新途径．     

设备监测与诊断系统构成技术的研究和实践

对大型旋转机械设备的故障诊断知识获取问题进行了研究，分析了ＩＤ３决策树方法及其存在的问题，提出了能够适应于连续型属性的知识获取方法．在产生决策树的过程中，提出了一些控制策略，对产生的决策树和决策规则提出了评价准则，并用实例进行了故障诊断知识获取的说明．     

基于粗糙集和决策树的数据挖掘方法

从粗糙集和决策树两种方法具有的优势互补性出发,提出了一种基于粗糙集和决策树相结合的数据挖掘新方法·以胶合板缺陷检测数据分析为应用对象,利用粗糙集理论对胶合板数据库中的特征信息进行缺陷识别·利用谱系聚类重心距离法对数据进行离散化处理,采用粗糙集进行属性约简,得到低维样本数据,最后用决策树方法产生决策规则·实验证明,这种数据挖掘方法保留了原始数据的内部特点,加快了获取知识的进程,提高了模型的分类准确率,增强了规则的可解释性,取得了满意的研究结果·     

关系数据库中树型结构信息的处理方法研究

介绍了树型结构的概念与特点,讨论了数据库中树型结构信息的关系表结构设计方案,比较了关系数据库中树型结构信息的多种处理方法,给出了采用自关联映射的表结构设计,并结合递归CTE技术探讨了关系数据库中树型结构信息的具体实现方法.     

Automated soil resources mapping based on decision tree and Bayesian predictive modeling

This article presents two approaches for automated building of knowledge bases of soil resources mapping. These methods used decision tree and Bayesian predictive modeling, respectively to generate knowledge from training data. With these methods, building a knowledge base for automated soil mapping is easier than using the conventional knowledge acquisition approach. The knowledge bases built by these two methods were used by the knowledge classifier for soil type classification of the Longyou area, Zhejiang Province, China using TM bi-temporal imageries and GIS data. To evaluate the performance of the resultant knowledge bases, the classification results were compared to existing soil map based on field survey. The accuracy assessment and analysis of the resultant soil maps suggested that the knowledge bases built by these two methods were of good quality for mapping distribution model of soil classes over the study area.     

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。     

基于正域的决策树构造方法

决策树是数据挖掘中的一种重要分类方法。在此以粗糙集理论中的正域为启发式函数,设计了一种新的、有效的决策树构造方法。该算法具有较大的灵活性,能从测试属性空间逐次删除已使用过的属性。避免对这些属性进行重复测试,减少测试空间,降低了树的复杂性,从而提高了分类效率。最后,实例验证了算法的可行性与有效性。     

基于决策树的轨道电路故障诊断知识表示方法研究

针对ZPW-2000A无绝缘轨道电路故障逻辑机理模糊的问题,本文采用了基于决策树的轨道电路专家系统知识表示方法.该方法首先将轨道电路故障影响较大的特征向量样本建立故障决策表,然后运用最小信息熵算法对属性值离散化,根据决策树算法快速学习及分类的特点对离散后的数据样本进行训练学习,生成故障决策树后进行知识规则的获取,在专家系统的知识库中以产生规则存储.通过对ZPW-2000A无绝缘轨道电路的实例分析验证了该方法在轨道电路专家系统知识表示与获取中的有效性和实用性.     

决策树学习方法应用于生境景观分类

遥感影像分类是进行景观生态学研究以及区域景观规划的基础工作,是获取环境资源与信息的主要手段。研究选取秦岭南坡地区100km2范围为实验区域,综合遥感影像、数字高程模型等空间数据,利用C5.0决策树学习算法从750个实地调查样点中自动提取分类知识、建立规则库并实现计算机自动景观分类;同时分析根据不同数量样点得到的决策树规则以及决策树分类精度变化的趋势。分析结果表明,在样点信息充分的条件下,利用决策树学习方法能够实现高景观分类精度;随着样点数量的增加,分类精度也随之提高,该研究中景观分类精度最高达到79.0%。     

数据挖掘在医疗数据中的应用

决策树是医疗数据挖掘中一种重要分类方法,针对原始医疗数据存在大量重复样本和冗余属性,影响医疗诊断的精度和速度这一问题,提出了一种基于粗糙集和ID3算法相结合的决策树方法.将所提方法应用于冠心病诊断决策,并对属性约简前后的决策性能进行了比较分析.实验表明了该方法的有效性和实用性.     

基于知识的锤上模锻终锻型槽设计支持系统

结合当前人工智能技术和知识工程技术的发展，研究了锤上模锻终锻型槽设计过程中知识集成和应用的基本方法，包括：终锻型槽设计中知识获取、知识表示和基于知识的设计方法．说明了面向对象的知识表示方法，知识对象的框架由关系槽、属性槽、规则槽、方法槽组成，并给出了终锻型槽设计中知识对象的关系模型．基于以上方法开发了基于知识的设计支持系统，该系统是一个引导型系统，在整个设计过程中提供合适的知识，引导设计人员完成整个设计任务，并用一个实例说明该系统的这些特点．