网球基础训练数据的粒计算方法研究

本文提出网球基础训练数据采集与挖掘的粒计算方法。首先介绍了有针对性的数据采集方法。其次分析了网球训练数据特性的分类方法、粒关联规则挖掘方法、属性选择方法和代价敏感学习方法。最后指出了这些方法涉及的科学技术问题,并给出了可行的解决方案。     

基于粒计算的多层次关联规则挖掘技术研究

粒计算理论是一种看待客观世界的世界观和方法论.基于粒计算的多层次关联规则挖掘,引入了粒计算思想,采用多层次化二进制编码表示,只须一次数据集扫描便可获得所有叶节点粒,并能够由子粒的"或"、"与"运算获得父粒和多项集,简化求频繁-项集的求取方法,降低了算法的时间复杂度和空间复杂度提高了算法的效率.     

基于粒计算的课程关联关系评价方法

针对高校学生存在盲目选课的现象,利用数据挖掘的方法,进行课程之间依赖关系的研究,提出了各种选课次序的评价标准、先选课对于后选课的影响度,初步实现了定量评价选课次序,并能够给出先选课对于后选课的影响度.仿真数据初步验证了该方法的可行性.     

基于二进制Granule计算的关联规则挖掘方法

在分析关联规则挖掘Apriori算法时,从信息粒的角度出发,根据二进帝j粒计算的表示方法和Apriori算法中的相似性及交互性,提出了一种用二进制粒计算采表示的Apd槲改进算法,即使用二进制粒计算求出频繁项目集。方法不仅简洁、方便、逻辑性强,而且更适合于计算机运算。     

一种基于相容粒计算模型的文章相似度计算方法

将粗糙集和粒计算理论应用于中文文章相似度计算研究中,通过引入文章相容粒、段落相容粒和段落粒空间信息表等概念构建相容粒计算模型,提出基于相容粒计算模型的中文文章相似度的计算算法。示例和测试结果说明所提出方法有效。     

粒集理论:粒计算的新模型

在已有的有关粒计算研究成果的基础上,表述了信息的粒化、层次化和动态性原理,并综合了粒的表示形 式后,提出了粒集的概念,确认了粒的二元组的表示形式#同时借用统一集的形式对粒集进行了描述,分析了统一 集与粒集的异同,给出了与粒集相关的一些概念,讨论了用粒集形式来表达其他各种各样的集合,诸如经典集合、 模糊集合、可拓集合、Vague集合、粗糙集合等后,又讨论并表示了粒运算和粒集运算,最后给出了粒集理论的初步 应用框架。粒集理论为粒计算提供很好的理论基础，从而使粒计算确立自己独立的研究领域。     

形式概念分析的粒计算方法及其研究展望

形式概念分析是知识表示与处理的一种实用数学方法,因其核心工具概念格的构造代价涉及指数时间复杂度,它在一定程度上导致其处理数据效率不高,这个问题也一直阻碍着该理论的快速发展与广泛应用。粒计算以粒的形成、粒的转移、粒的合成与分解等手段有效解决问题而著称,它允许问题在各个粒化层面上得到处理,并根据实际需要在解决问题的精度与耗时之间做出权衡。形式概念分析的粒计算方法的主要研究目标是将粒计算的这些优势融入传统形式概念分析中以有效解决数据分析与处理问题。具体地,本文从Galois连接的粒计算模型、对象粒化、属性粒化、关系粒化、关系诱导的概念粒化、粒规则、粒约简、粒概念、粒概念学习、概念粒计算系统等角度展示形式概念分析的粒计算方法的主要研究内容,并针对大数据与认知学习提出若干挑战性问题。有关讨论结果将为形式概念分析的粒计算方法的研究与发展提供借鉴。     

基于粒计算和使用次数的大数据价值计算方法

大数据作为一种战略资源在各行各业的应用逐渐增多,其价值也随之越来越大.为了评估大数据资源的价值,在对大数据进行粒化基础上,首次提出了基于粒及粒的子集使用次数的大数据价值计算方法,给出了基于算法模型的实用算例,证明了该模型计算出的大数据价值能满足粒度单调性以及数量单调性.     

一种基于粒计算的知识隐藏方法

对数据中蕴涵的敏感知识的隐藏与保护是私有保护数据挖掘中重要一个研究课题。粒计算具有在不同的粒度层次上进行问题求解的能力。本文讨论了基于粗糙集粒计算模型的数据中知识隐藏与保护方法。首先,介绍了不完备信息系统下的相容关系、相容信息粒和信息粒度;其次,提出基于粒计算的知识隐藏与保护方法;最后,通过具体实例和在真实数据集上的测试表明了所提出方法的可行性。     

一种可伸缩的粒计算知识获取方法

粒计算是一种新的智能信息处理理论,它很大程度上模拟了人脑认识和解决问题的过程.通过对信息表分层粒化模型的研究,引入了粒分布链表的概念来生成粒子,并改进了一个粒计算算法.改进算法使用数据库技术对原始数据集进行粒化来生成粒分布链表,能够直接处理海量数据集,同时不影响原算法的有效性.通过试验测试了该方法的有效性及可伸缩性.     

一种基于粒计算的Multi Agent决策算法

为了克服单个Agent知识的局限性,提高系统决策的可靠性,提出了一种基于证据推理和粒计算的Muhi．Agent决策信息融合算法,并对Muhi—Agent合作决策进行了定义和描述。Multi．Agent决策融合划分为观测和决策两个阶段,观测Agent从环境信息中提取特征向量作为输入,信息粒化后降低了合成计算的复杂度。     

基于粒计算的超市会员数据的聚类算法

在粒计算理论的指导下,首先对超市客户数据库中的信息进行预处理,并根据处理后的信息对客户信息进行细分,从而有针对性地服务不同层面的群体.其次针对不同层次的客户的消费行为特征进行聚类,在此基础上对超市会员的行为模式进行分析,进而采用适宜的营销策略.     

粒度计算的理论、模型与方法

粒度计算(Granular Computing,GrC)是信息处理的一种新的概念和计算范式,覆盖了所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究．它是词计算理论、粗糙集理论、商空间理论、区间计算等的超集,也是软计算科学的一个分支．它已成为模糊的、不完整的、不精确的及海量的信息处理的重要工具和人工智能研究领域的热点之一．另着重介绍了粒度计算的研究现状、基本问题、主要模型与方法,并提出了进一步的研究方向．     

基于云计算的数据挖掘应用探析

云计算做为一种新兴的网络技术已经在各个领域得到广泛应用,云计算的一个重要作用就是对海量信息数据进行存储与管理,因此云计算为数据挖掘提供了一个良好的平台。本文先对云计算进行简单介绍,然后对基于云计算的数据挖掘应用进行详细阐述与分析,最后介绍基于云计算的数据挖掘应用平台的构建。     

基于数据挖掘的入侵检测研究

针对传统入侵检测系统存在的问题,提出将数据挖掘技术应用于入侵检测系统.论述了常用的数据挖掘算法,提出了-个基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,描述了模型体系结构及主要功能.     

基于距离的粒计算分类算法

提出了一种基于距离的粒计算分类算法.首先,将粒表示为具有超菱形、超球和超正方体三种形式;第二,设计两粒之间的合并算子,实现不同粒度之间的转换;第三,选取粒度阈值,控制粒之间的合并过程,并构造基于距离的粒计算分类算法.使用UCI机器学习的基准数据集合验证该算法的性能,实验结果验证了基于距离的粒计算分类算法的可行性.     

基于信息表的粒子计算研究

使用信息表可以开发简单、具体的粒子计算模型,粒子计算提供了用于问题解决和信息处理的通用方法.通过信息表描述决策逻辑语言及粒子计算,给出具体实例并进行分析.     

基于粒计算的概念格拓展模型

将粒计算融入到概念格研究中,结合相似度模型和概念格结构信息,提出一种基于粒计算的概念格拓展模型,其有助于扩展经典概念的内涵和外延,也有助于压缩概念的规模.该模型是概念格和粒计算融合研究的一次有益探索和尝试,同时对概念格拓展也不失为一种有效手段.     

计算技术对中医方剂知识的挖掘

 以中医方剂为研究对象,运用数据库挖掘、不确定性推理、机器学习等计算技术构建了一个数据挖掘平台;采用自主研制的“中医方剂数据库系统”（CPDBS）、“中医方剂智能分析系统”（CPIAS）、“中医方剂分类模式识别系统”（CPSVM）等软件,对中医方剂知识进行了挖掘研究。在中医方剂内涵知识的发现、方剂知识要点的形式化与量化计算、方剂模式分类识别等方面的研究成果表明：把对中医方剂知识的挖掘作为解读中医诊治思维的切入点,是实现把人的“经验”转化为“知识”的有效途径,对中医学的现代化研究具有现实意义。