一种多维时态关联规则数据挖掘算法

在关联规则挖掘中,大量的数据是多维的,且带有时态特性,所以往往需要在时态约束的前提下挖掘多维关联规则．本文从一个实际问题出发,在单维Apriori算法和已有的工作基础上,提出了一种新的多维时态关联规则挖掘算法,并与类似算法进行了比较．     

关联规则的递增修正

关联规则是数据挖掘的重要研究内容．由于数据库中频繁追加新数据,使得已挖掘的关联规则发生变化,递增修正技术用于维护与修正关联规则．讨论了关联规则的递增修正问题,提出了递增修正算法（ＦＩＵ）．ＦＩＵ算法通过减小支持率,将频繁模式集合扩大,访问新追加的数据,对关联规则进行修正．ＦＩＵ算法减少了数据的访问,提高了递增修正的速度．分析了支持率和频繁模式集合大小的关系,并对算法ＦＩＵ和算法ＦＵＰ进行了比较．     

基于两阶段计数的用户关联挖掘

基于规则的推荐技术在数据集上挖掘项目关联和用户关联为当前用户做推荐．用户关联挖掘是使用用户关联进行推荐的关键．首先证明在整个数据集上挖掘到的关于当前用户的用户关联集是只在包含当前用户评价的数据集上挖掘到的关于当前用户的用户关联集的子集,提出基于两阶段计数的用户关联挖掘框架,然后应用概念格技术实现了基于两阶段计数的用户关联挖掘算法,并通过实验表明该算法具有更好的性能．     

基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法

针对异类传感器观测空间不一致的问题，提出了基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法．该算法首先通过在不同传感器的观测空间上建立多目标运动状态的投影，将多传感器多目标关联问题分解为多个单传感器多目标的关联问题，再对单传感器采用模糊聚类的方法求解关联概率，实现了在密集杂波环境中多目标的数据关联和精确跟踪．该算法降低了多传感器多目标跟踪的复杂性和计算量，有效地解决了异类多传感器可用公共信息少的问题．仿真结果表明，该算法的跟踪误差要小于传统的联合概率数据关联算法，且具有更优越的跟踪性能．     

关联估计的递阶多变量DMC算法

针对实际多变量预测控制算法中存在的离线计算复杂、实时性较差等问题,设计基于关联估计的递阶多变量动态矩阵预测控制(DMC)算法．文中分析算法的有效性和稳定性．说明算法的程序实现方法．实际造纸机控制结果表明。该算法具有简单、易实现、实时性好的特点．能够达到具有较好的控制效果。     

基于多速率运动模型的多帧最近邻数据关联算法

为了提高标准最近邻数据关联算法的关联效果,提出了基于多速率运动模型的多帧最近邻数据关联算法．改正了Hong提出的多速率运动模型中关于过程噪声的一处错误,然后把该模型应用于最近邻数据关联算法,并推广到多帧情况．新算法使用序列关联量测更新目标状态,有效降低了最近邻算法中误关联对跟踪效果的影响．仿真结果表明,该算法在减少计算量的同时大大减少了跟踪丢失率。     

一种基于关联规则的缺省规则挖掘算法

传统的基于Rough集的缺省规则挖掘算法须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类，挖掘效率低．为此，本文引入相容关联规则和决策关联规则的概念，提出基于关联规则的缺省规则挖掘算法——DRMBAR，该算法借助FP-tree存储结构挖掘出决策关联规则，并用相容关联规则性质对决策关联规则进行有效修剪后生成相应的缺省规则,DRMBAR可有效地过滤噪声、提高缺省规则挖掘效率，且克服了传统算法依赖于主存的限制，为缺省规则的挖掘提供了一种新的框架。实验结果表明该算法是有效且可行的。     

基于多克隆选择的多维关联规则挖掘算法

通过引入多克隆选择算法的思想,提出了一种基于多克隆选择的关联规则挖掘算法．仿真对比试验表明,该算法加快了关联规则挖掘的收敛速度,具有更强的全局与局部搜索能力,与基于进化算法和基于免疫算法的关联规则挖掘算法相比,明显提高了所得关联规则的准确率．     

一种基于关联规则的属性值约简算法

数据约简是数据挖掘中的一个重要领域．将属性值约简和关联规则挖掘相结合．给出了支持度、置信度、属性值重要性的定义．在此基础上．提出一种新的用来进行数据挖掘的算法——基于关联规则的属性值约简算法．     

神经网络在多传感器多目标跟踪中的应用

首先研究了基于粗关联和精关联过程的多传感器多目标(MSMT)跟踪融合算法，精关联是联合概率数据关联(JPDA)算法的推广，JPDA算法存在随传感器数和目标数的增加而计算量迅速增加的缺点；其次提出了一种基于神经网络的MSMT联合概率数据互联(MNJPDA)算法，MNJPDA算法能克服计算量爆炸问题，基于MNJPDA的融合算法能提高跟踪的快速性．仿真结果证明了MNJPDA融合算法的有效性．     

基于数据库约简的关联规则挖掘算法

通过对Apriori算法挖掘过程进行分析，提出了一种基于数据库约简的关联规则挖掘算法．该算法利用每趟挖掘中一些非频繁项集的超集、并集，逐步约简事务数据库中的事务，提高了关联规则的挖掘效率．在这些非频繁项集的基础上建立了数据库约简的定理和推论，并在Apriori算法的基础上设计了ApioriNEW算法．经过对算法进行分析和实验，算法ApioriNEW的挖掘效率比较高．一般情况下，平均可将挖掘效率提高约30%．ApioriNEW算法特别适合大型数据库的关联规则挖掘，已应用在网络故障诊断专家系统的知识获取中．     

一种基于关联规则挖掘的改进算法

随着计算机技术和通信技术的不断发展，用户存储了越来越多、具有很高使用价值的信息，不断涌现的大量信息在给人们带来方便的同时也带来了问题，怎样提取有用信息使得数据挖掘技术应运而生．关联分析是数据挖掘的本质，关联规则挖掘是进行关联分析最常用的方法．在关联规则的Apriori算法的基础上，指出了该算法的不足之处，提出了一种新的改进算法，从而增强了算法的适应性．     

快速关联规则挖掘算法

提出了一种新颖的关联规则挖掘算法QAIS，与经典两阶段式关联规则挖掘算法不同的是，它只需扫描一遍事务数据库，不需要生成候选集，并且可以方便的应用在增量式关联规则挖掘算法中，该算法经合成数据验证是有效的．同时针对关联规则生成过程中出现大量冗余规则的问题，还讨论了冗余关联规则去除的问题．     

基于聚类的周期关联规则的数据挖掘

介绍了关联规则挖掘的研究情况，提出了基于聚类的周期关联规则挖掘算法，分析了该算法存在的问题并提出解决方案，展望了关联规则挖掘的未来研究方向．     

对频集发现算法Apriori的研究

在分析已有关联规则和挖掘算法的基础上，对频集发现算法Apriori进行了研究，详细地论述了该算法的实现过程及所涉及的诸多问题，并对该算法的缺点及如何优化进行了较为深入的讨论．     

六关节机器人的分散预测控制

分析和讨论了分散预测控制的多层控制结构,研究了在关联模型及参考轨迹已知的情况下的关联补偿和应用于机器人手臂控制的算法及改进．仿真结果证实了算法的有效性．     

一个模糊关联规则挖掘系统的设计与实现

将模糊技术和概念分层应用到关联规则挖掘中，给出了多层次模糊关联规则挖掘系统的设计和实现的具体方案．并以Fnodmark2000数据库为基础，建立了客户信息主题数据库．建立起系统基本框架，实现了模糊关联规则挖掘算法，使用该算法成功挖掘出客户消费—特征之间的关联规则，并对得到的模糊关联规则作了分析。     

常见关联规则算法分析与比较

介绍了常见的10种关联规则算法：AIS算法、SETM算法、A州州算法等,并对各种算法的性能进行了分析比较．其中SETM算法效率最低,但和DBMS集成的最好,AVM算法效率最高,但只适用于布尔类型的关联规则．     

随机序列展开量子蒙特卡洛模拟中非对角关联函数的测量

主要介绍了在随机序列展开方法中利用圈更新计算非对角关联函数的算法．以一维海森堡模型和易面XXZ模型为例,计算了XY面上自旋关联函数和反铁磁磁化强度的模方,通过与密度矩阵重整化群方法计算结果作对比,验证了算法的正确性．      

一种带权重又带约束的关联规则提取算法

本文在关联规则提取算法深入研究的基础上，进一步提出了一种带权重又带约束的关联规则提取算法，解决了在项目集中各项目存在权重和项目间存在约束的情况下关联规则的提取问题．实验证明了该算法的有效性和实用性．