基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法

构建精确而有效的分类器是数据挖掘和机器学习中的一个重要任务．提出了一种基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法,该算法同时考虑所有属性,并对现有关联分类规则挖掘算法中内存要求高、类别属性处理难、I／O访问次数多等问题提出了相应的解决方案．试验结果表明,该方法可以取得比同样基于关联规则的分类算法CMAR更高的执行效率以及基于规则的决策树分类算法C4．5更好的分类效果．     

决策树C4.5算法在森林资源二类调查中的应用

C4.5算法是基于信息熵理论进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法.它主要包括数据预处理、决策树生成、决策树修剪、决策树规则提取等步骤.笔者将C4.5算法应用于森林资源二类调查的数据分析中,通过对调查数据挖掘分析表明,数据挖掘在森林资源调查数据分析中具有广泛的应用前景.     

基于CMAR算法的水平加权多分类关联规则挖掘

关联分类是数据挖掘中一种新的分类方法,它将关联规则挖掘和分类进行了算法集成.但在实际应用中,用户会比较倾向于自己最感兴趣或认为最重要的那部分属性,因此有必要加强这些属性对规则的影响,同时减弱另一些用户兴趣不大或认为不重要的属性对规则的影响.为此,本文提出了水平加权关联规则的问题,并结合CMAR算法,加以改进给出了关于该问题的解决方案及有效算法New_CMAR,实验表明,修改后的New_CMAR算法正确并符合实际,有实用价值.     

一种基于模糊化决策树的分类算法

提出了一种基于模糊化决策树的自适应分类算法.介绍基于决策树的分类算法,指出训练样本分布不均匀或树剪枝操作都可能引起分类规则的不完全,导致分类出现"盲区".引入决策树的模糊化方法及分支(规则)激活度的概念,给出一种新的自适应分类算法.并用实例分析表明,该算法不仅解决了分类规则不完全的问题,而且也提高了决策树分类的精度及分类结果的可解释性.     

基于混合互信息的决策树入侵检测

为了提高入侵检测的准确度和速度,针对入侵规则属性相关性的特点,将属性与类间的互信息与属性间的互信息结合,提出了一种新的混合互信息的决策树分类算法.在对此算法进行了算法设计和分析的基础上,将由此算法构造的决策树分类方法对入侵规则进行组织,改变了传统的入侵规则逐条串行检测,以增加预处理时间为代价,提高了数据包的过滤速度和准确度.实验分析表明,应用该算法的入侵检测系统比使用传统方法具有更高的准确率和速度.     

有判定的极小极大规则学习及其应用

使用粗糙集理论对训练集进行属性约简,再使用决策树算法得到决策树规则;然后,根据规则信息量及规则可信度的概念提出两条规则筛选准则,并将两条准则应用于极小极大规则学习方法,形成有判定的极小极大规则学习.将该算法应用于决策树规则的简化,缩小了简化的范围,并能保证规则覆盖的一致性,且可减少规则的总数量.     

基于决策树的排序学习算法

基于一个修改了的决策树的分裂规则,得到了具有直观解释的排序算法,并给出了相关理论证明.实验结果表明,该算法优于感知机类和序回归类算法.     

基于修正ID3的虚拟环境上下文规则生成算法

针对目前上下文规则生成方法通常是依靠人工定义的,提出一种修正的ID3算法用于虚拟环境上下文规则的自动生成.该算法先构建上下文决策树,然后再将此树自动转换成规则集.实验结果验证该算法在生成规则的有效性与计算效率上具有良好性能.     

基于统计决策树的包分类算法

基于网络包分类算法在时间和空间复杂度上的限制,启发式策略一般具有较快的速度,同时在应用上具有较好的前景,提出了一种基于统计决策树的启发式包分类算法.该算法把规则头部中的每一位看作一个特征属性,因为不同位有不同的区分效果,根据对规则的统计把最具有区分意义的几位提取出来作为决策树的决策属性,使规则在子集中分布比较均匀,在子集中也做同样的处理,递归形成树形的数据结构;匹配时在树的每一层根据区分位判断其所属的子集,直到找到相匹配的规则.算法测试表明能实现高效的分类.     

基于决策树的土地分类方法案例研究

以鲁中地区为例,利用卫星遥感影像数据,探讨了基于决策树算法的土地分类方法,结果表明,基于决策树算法的土地分类方法可以自动生成分类规则,效率高,周期短,对于当前大面积土地综合利用的研究具有重要意义.     

新时期普通高校体育课程教学改革探讨

采用文献资料研究调查和问卷调查等研究方法,对山西省部分普通高校体育教育现状进行了相关研究.指出当前普通高校体育教育的不足和影响体育教学的主要因素,并在此基础上提出改革的发展方向与对策.     

利用CBERS-02B数据制作数字正射影像技术研究

中巴地球资源卫星（CBERS）02B星HR数据因其具有较高的分辨率（2．36m）,引起了国内用户的广泛重视。尝试采用1万栅格地图数据结合数字高程模型数据对CBERS-02B数据进行正射纠正研究,得到了较为理想的效果,其成果数据在多个项目中得到了应用。     

基于资源视角的高校信息化影响因素及其实证研究

基于资源视角(Resource-based view,RBV)和过程模型(Process model),通过分析全国39所高校的调研数据,对高校背景下信息技术应用情况进行了理论和实证的研究尝试,以期为高校信息化决策提供理论支持.     

ECOC多分类算法在慕课数据挖掘中的应用

收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据,设计基于数据复杂度的纠错输出编码(ECOC)多分类算法.该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度,从而提高算法的预测准确度.实验结果表明,在不同高校的慕课数据集的测试中,所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性,实现了学生学习成绩...     

远程控制中的小波压缩

为解决远程控制系统中海量数据需要压缩的问题,采用小波压缩的方法对过程控制数据趋势进行分析,以Matlab为仿真工具,选取适当的小波基函数和分解层数及阈值,采用Symlets 8的小波分解可得到较好的压缩比率及较高的信号恢复质量.     

激光雷达GLAS与ETM联合反演森林地上生物量研究

在实现大脚印激光雷达GLAS森林冠顶高度反演算法基础上, 建立了复杂地形条件下森林地上生物量神经网络反演模型, 制作了研究区森林地上生物量分布图。总体上, 激光雷达GLAS森林冠顶高度和地上生物量估算精度较高。森林冠顶高度针叶林精度最好(R²=0.692); 阔叶林次之(R²=0.5062); 地上生物量反演结 果与实测结果十分接近, 在空间分布上与土地覆盖分布特征非常一致。     

2015-2016年度中超联赛比赛致胜因素的相关性研究

通过文献资料法、专家访谈法、录像技战术软件分析法和数理统计等方法对2015-2016年度中超联赛240比赛中各项技术指标数据进行相关性研究并进行分析,基于大数据角度,以期对分析中超各队竞赛能力、制定战术安排提供数据支撑.结论:1)高胜率组在定位球数、射门相关、传控球等指标均高于低胜率组;而低胜率组在犯规次数、跑动距离多于高组;2)在控球率与传球次数(r=0.798)、射门次数与射正次数(r=0.735)、进球数与胜负关系(r=0.611)、射门次数与角球数(r=0.533)、射正次数与进球数(r=0.525)等指标方面,呈显著相关性;3)高控球率组球队在角球数、射门次数、进球数等指标要优于中低控球率组,而在犯规次数与跑动距离等指标上,中低控球率组要相对多于高控球率组.     

气候变量时间序列的尺度分解的讨论

从理论和实例两方面,对采用不同方式进行气候变量时间序列的尺度分解时,所得结果出现的差异及其原因进行了分析讨论。结果表明,采用不同时间分辨率的序列进行时间尺度分解的结果的真正物理意义是有差别的。另外,个例分析还发现,对时间分辨率高的序列进行时间尺度分解产生的截断误差较小,而时间分辨率低的序列的截断误差较大。     

中学课余运动队队员攻击性行为调查与对策研究——以河南省开封市部分学校为例

通过文献资料调研、问卷调查和数理统计等方法,对中学课余运动队队员和普通学生攻击性行为(包括外显性攻击和关系性攻击)进行了调查和数据的对比分析,发现两个群体男女性别之间攻击性类型趋势相仿:男同学有较高的外显性攻击倾向,女同学表现出较高的关系性攻击倾向。同时还发现:男性训练队成员与普通男生在攻击性上无明显差异,女性训练队成员与普通女生相比有较为明显的外显性攻击。基于此,应提高周围教育者对攻击性行为的认识,树立良好榜样,作好暴力事件的结果反馈以及建立同龄人之间的良性沟通桥梁等。     

提取脂肪酶的一种新方法[CD2]纳米机破碎法

采用纳米颗粒机提取脂肪酶, 其比活较传统超声方法约提高3倍,且具有快速、 高效、 可大量生产等特点, 适于工业化生产. 对脂肪酶活力检测乳化液的制备方法进行优化, 得到了较稳定的活力数据.