语言值关联规则挖掘算法

挖掘语言值关联规则是数量型属性关联规则中的一个重要研究内容。已有的语言值关联规则挖掘算法没有充分考虑隶属度的信息，为此改进了语言值关联规则的挖掘算法，此算法能充分考虑隶属度的信息，但算法的效率不高。为了提高挖掘算法的效率，通过引入可变阈值，并提出折衷的语言值关联规则挖掘算法，折衷的算法损失了少量的隶属度信息，但节省了挖掘所需的内存和时间。     

模糊关联规则在环境系统仿真中的应用

数据挖掘主要是用来找出隐藏在数据库当中那些有用而未被发现的知识。这篇文章在文献（1）研究的基础上,对数量属性的关联规则问题作了进一步讨论。文中借助模糊集来软化数量属性论域的划分边界,提出了区间值数据库上的模糊关联规则的概念以及挖掘模糊关联规则的方法。最后讨论了模糊关联规则在环境系统仿真中的应用。     

一种语言值关联规则的挖掘算法

将各连续属性上的取值划分威多个语言值，利用微粒群算法优化各语言值的正交隶属函数，提高关联规则的可理解性特征，在此基础上提出了语言值关联规则挖掘算法，使得挖掘出的语言值关联规则更贴近人的思维方式，更好的反映各连续属性本身的分布特点。     

SIMSCRIPT仿真语言在混合仿真中的应用

分析了离散事件系统仿真的三种主要方法各自的特点，通过比较得出，进程交互法是适合混合仿真的离散事件系统仿真方法。接着介绍了仿真语言ＳＩＭＳＣＲＩＰＴⅡ．５的混合仿真功能，着重介绍了它对离散事件子系统的连续时间子系统仿真时间同步的支持。对多模型建模的有关参考文献中的一个实例，描述了其混合仿真模型，该混合仿真模型是多抽象层次的，与人们对建模对象的认识理接近。最后介绍了利用ＳＩＭＳＣＲＩＰＴⅡ．５对该实例     

虚拟现实模型语言在Web仿真中的应用

介绍了虚拟现实模型语言（VRML）,VRML编程以及它的Web仿真中的应用,并分析了它未来的发展前景。VRML不仅为实现Internet上动态的、交互的三维场景提供了标准的、合适的、平台无关的描述方法,它和Java语言的集成,为实现交互的3D图形、强大的编程能力、VRML与数据库交互、实时性、多线程和网络访问等提供了可能。这些技术,正广泛地应用于Web仿真中。     

一种基于模糊规则的非线性系统快速模糊辨识方法

针对以往模糊建模方法中算法中算法过于复杂的问题，提出了一种简单而有交的复杂系统模糊建模新方法。该方法是基于输入空间的模糊划分，计算给定样本在各模糊子空间的隶属度，并列用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的结论参数。整个辨识过程与模糊聚类方法和误差反馈学习方法相比所需的CPU时间最短。最后通过著名的Box-Jenkins煤气炉数据仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。     

系统仿真技术在车辆仿真中的应用

本文介绍了系统仿真技术在车辆仿真中的应用概况，系统地阐述了车辆仿真器的分类，车辆仿真技术在训练，研究中的应用前景，介绍了车辆仿真技术中的热点。，     

Ada语言在反坦克导弹半实物仿真中的应用

本文介绍应用Ada语言开发以VAX机实时仿真反坦克导弹弹体运动,并与导弹的数字控制器实时通讯,进行反坦克导弹半实物仿真的软件研究情况。特别叙述了用Ada实现并发过程及仿真软件与实际装置之间的同步和信息传递方面的实用技术。     

人工神经元网络及其在系统仿真中的应用

本文简要地介绍了人工神经元网络的基本概念、主要特征及其发展历史,评述了几种有代表性的神经元网络模型。在此基础上,探讨了人工神经元网络在系统仿真中可能的应用方向。     

基于模糊动作关联规则挖掘的合作企业间关系价值

根据合作制造企业间关系的特点,界定了企业关系价值的基本内涵及其构成维度.针对提升企业关系价值问题,提出了模糊动作关联规则的概念.在结合动态模糊逻辑理论的基础上,定义了动态模糊隶属度函数,并给出模糊动作关联规则的相关定义及确切的形式化描述.同时,设计了FARM模糊动作关联规则算法对提升企业关系价值的规则进行挖掘.实验结果表明,该方法不仅能有效地解决企业关系价值提升问题,而且可以为企业决策者制定合作策略提供有利的决策依据.     

Linguistic Valued Association Rules

1　IntroductionData mining is the process of discovering interesting knowledge from large amounts of datastored either in database,data warehouses,or information repositories. The mining ofassociation rules is one of the most important topics in the field of data mining. Variousmining algorithms about association rules have been discussed in many literatures such as[1]and[2 ].The linguistic valued association rules are discussed in this paper.In Section2 ,the FCM algorithm in [3]is adopted t…     

基于网络的数值关联规则挖掘方法

关联规则 ( Association Rules)发现的是属性间的关系 .属性可以是逻辑型的 ,也可以是数值型的 .在从逻辑型属性描述的数据中发现关联规则方面已经有许多比较成熟的算法 ,而在数值型属性方面则不然 .将数值关联规则挖掘问题映射成逻辑关联规则挖掘问题是一种方便有效的方法 .本文给出了一个新的数值属性关联规则挖掘算法 ,该算法利用数据本身的特征决定对数值属性值域的划分 ,进而将划分后的所有区间映射为逻辑属性 (项目 ) ,在此基础上可以挖掘出更容易理解、更具有概括性的有效关联规则 .本文给出了一个发现频繁项目集搜索算法 ,并采用一种纵向数据库格式来简化项目集支持度的计算.     

关联规则分析方法在商业银行应用的若干问题

随着数据挖掘技术的发展,如何从海量数据中挖掘有用信息成为倍受关注的一个热点问题.银行信息的数据挖掘也成为非常活跃的应用领域.探讨了数据挖掘分析中的关联规则分析方法及在商业银行的应用,研究了其在分析客户交易行为及产品交叉营销等工作中的算法和模型,并提出了关联规则分析在商业银行应用的若干问题,指出了进一步研究的方向.     

分布式系统中的元挖掘研究

针对分布式系统中的数据挖掘问题,提出了一种新颖高效的分布式元挖掘方法。该算法只需在各自站点扫描局部数据库两次即可形成局部和全局频繁项集,并根据局部和全局频繁项集形成相应的关联规则集及元规则集。在形成元规则集时无需扫描各站点中的关联规则集,这样既减少了分布式系统中需要的通信交换的数据量,也减少了各站点中的扫描数据量。研究表明所提出的算法是有效的。     

基于元学习技术的分布式采掘关联规则研究

关联规则是数据采掘中的重要研究内容。本文利用元学习技术提出了在分布式交易数据库环境下,分布式采掘关联规则的一种方法和相应算法DMAR。该算法具有较高的采掘效率和较低的数据通信量。定义了衡量采掘算法效率的分布式因子g,并指出算法的采掘效率和数据通信量与g值的大小有关。最后通过实验验证了该算法的正确性和有效性。     

基于数据挖掘的结构模糊控制规则生成与仿真分析

结合智能控制与现代控制理论,在结构控制领域,提出了直接从已有主动控制算法的成功数据样本中提取模糊控制规则的思想和方法。以顶层设置AMD控制装置的五层钢框架模型结构为例,阐述了提取模糊控制规则的步骤,仿真结果证实了所设计的二输入单输出模糊控制器的有效性和鲁棒性。通过76层Benchmark风振模型的模糊控制仿真分析,进一步验证了这种充分利用主动控制算法获取模糊规则思想的有效性。研究成果使结构振动模糊控制器的设计具有一定的依据,为AMD模糊控制走向工程应用奠定了理论基础。     

Generalization-based discovery of spatial association rules with linguistic cloud models

Extraction of interesting and general spatial association rules from large spatial databases is an important task in the development of spatial database systems. In this paper, we investigate the generalization-based knowledge discovery mechanism that integrates attribute-oriented induction on nonspatial data and spatial merging and generalization on spatial data. Furthermore, we present linguistic cloud models for knowledge representation and uncertainty handling to enhance current generalization-based method. With these models, spatial and nonspatial attribute values are well generalized at higher-concept levels, allowing discovery of strong spatial association rules. Combining the cloud model based generalization method with Apriori algorithm for mining association rules from a spatial database shows the benefits in effectiveness and flexibility.