主动数据库及其应用的研究

介绍一个把规则系统与ＯＲＡＣＬＥ关系数据库管理系统结合在一起而形成的主动数据库管理系统ＲｕＢＤＢＭＳ。规则子系统ＲｕＭＥＳ用Ｃ语言实现，我们定义一种规则语言语法作为ＳＱＬ的扩充，规则由数据库的变化来触发，规则的条件和动作部分依赖于当前数据库状态以及数据库的变化值，ＲｕＭＥＳ为数据库应用程序开发提供了一个规则语言工具，使之能完成数据库一致性完整性约束的自动维护及其它特殊目的的数据库管理功能。     

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．     

一种基于聚类分析的事务间关联规则挖掘算法

现有算法实现了事务内到事务间最大频繁项目集的转换,能够直接发现不同用户之间的关联关系.但在处理较大的事务数据库时,由于是在原数据库基础上进行关联分析,产生了大量的虚假规则.针对上述问题提出一种基于聚类分析的事务间关联规则挖掘算法,利用聚类分析将初始的复杂的数据集进行约简,去掉冗余数据,缩小数据集,避免了多次扫描数据库和...     

基于数据库的产生式知识表达及其在发酵过程中的应用

结合数据库技术的优势,提出了一种基于数据库的产生式知识表达方法,并说明了产生式规则的树型结构及其数据库表达。结合发酵过程生物量软测量专家系统的应用,给出了发酵过程生物量软测量建模知识的产生式规则定义及其知识库设计。实验表明,与一般顺序组织结构的产生式知识表达方法相比,基于数据库的产生式知识表达方法有利于提高专家系统的推理效率。     

基于准频繁项目集的关联规则挖掘

为减少关联规则挖掘中数据库扫描次数,提出了一种基于准频繁项目集的关联规则挖掘算法———SupposedFrequent,同时给出了候选频繁项目集的产生函数———BGen.最后通过实验证明:在给定最好的准频繁项目集的条件下,只需扫描数据库两次就能产生全部的频繁项目集。     

一种新的基于幂集的数据挖掘算法

Apriori算法是经典的关联规则挖掘算法,主要缺点是可能产生大量的候选集和需要多次扫描数据库.从幂集运算的角度提出了一种新的关联规则挖掘算法P_DM算法,实现了只需要扫描一次数据库就产生所有频繁集.实验证明这种算法在中小规模数据挖掘上效率优于Apriori算法.     

主动数据库管理系统的设计

提出了将传统的关系数据库管理系统转换成主动数据库管理系统的设计思想．构造了表达主动规则的基于ＳＱＬ的扩展语言，给出一种统一存储和管理规则的方法，设计了实现主动规则系统的总体框架     

主动数据库管理系统的设计

提出了将传统的关系数据库管理系统转换成主动数据库管理系统的设计思想，构造了表达主动规则的基于ＳＱＬ的扩展语言，给出了一种统一存储和管理规则的方法，设计了实现主动规则系统的总体框架。     

图书自动分类专家系统的研究

图书自动分类专家原型系统的建立,提出了采用经过分类的产生式规则建立图书自动分类知识库的方法,结合图书分类知识库,推理机,数据库和解释机的设计,以此确立相应的推理流程,降低了知识库及推理机的设计难度,为进一步软件程序开发奠定了坚实的基础。     

基于布尔向量运算的Apriori算法

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要课题,常用的Apriori 算法要多次扫描数据库,会产生大量的候选项集.利用向量的内积运算和逻辑运算提出了一种关联规则挖掘的改进算法.研究表明,该算法运算简单,只需要扫描一次数据库,不需要产生候选项集,且具有处理大型数据库的优点.     

基于关联规则的犯罪预防分析方法

利用公安系统建立的各类信息库,针对犯罪预防领域研究了关联规则的挖掘技术.系统的实现首先是根据已有的公安系统数据库,通过提取相关信息,找出所有支持度大于最小支持度的项集,产生用户感兴趣的频繁项集.其次,根据频集产生所期望的规则,设计支持度函数,进行设定规则的犯罪行为的数据挖掘研究,得到与之关联的犯罪特征,揭示潜在的犯罪规律,从而对犯罪预防提供数据支持.     

现代农业大棚环境调节与管理的仿人控制系统

环境因子模型参数的一致性处理和环境因子模型的泛化设计,以及控制模型的泛化设计,是本文旨在介绍的方法。仿人自动控制和检测数据的数据库管理提高了农业大棚的种植管理水平和生产质量,人机输入输出界面的完善设计提高了系统的可操作性,保证了系统运行的可靠性和安全性。     

基于粗集不相容系统的膨胀土分类规则提取

分析膨胀土分类的粗糙性, 指出膨胀土分类是一个基于粗糙集的信息不相容决策系统. 针对常规方法容易引起规则失真的不足, 提出将贝叶斯理论和不相容系统决策挖掘相结合来提取膨胀土分类规则： 以膨胀土分类决策系统的可信度为先验概率, 膨胀土试验数据的支持度为后验概率, 计算膨胀土分类规则的条件概率;提取条件概率大于某一阈值的规则;通过逻辑合取与析取归并膨胀土分类规则. 实例计算和应用分析结果表明： 采用贝叶斯理论和基于粗糙集的不相容系统决策挖掘相结合的方法有利于基于粗糙集的不相容系统的数据挖掘, 而且为膨胀土分类规则的提取提供了一种切实可行的算法.     

会计信息系统与会计数据的安全

通过对会计软件的源程序和数据库采用一定的保密措施、加强会计档案管理及完善会计电算化岗位责任制实现电算会计安全。     

基于Hadoop的油气水井生产大数据分析与应用

基于Hadoop框架的分布式存储、并行计算以及数据仓库建模等技术,构建Kylin多维分析平台,实现油气田注入井生产数据的统一存储、计算、分析功能,解决多表联合查询效率低、多数据库之间存在数据孤岛等问题。实现16个分散数据库的快速查询和管理优化,查询分析效率提升3倍。该平台可统一管理8×10~4余口注入井生产数据,业务分析时间由原来的1 d缩短到现在的5 s,查询时间为秒级响应。通过建立注入井生产数据多维分析模型,在中国石油天然气集团公司实现了注入井宏观管理分析、问题井管理分析、注入井生产运行分析等应用。实现了系统的快速响应,满足了高效分析需求。注入井生产数据分析粒度由原来的油田细化到单井,业务分析更为细致,能够实时掌握油气生产动态。     

大亚湾核电站人因数据管理系统研究

人因数据的收集、分析与量化是人员可靠性分析（ＨＲＡ）和概率风险评价（ＰＲＡ）极为重要的组成部分．为此已建立了各种各样的人因数据库,但兼有数据采集、分类、分析、计算、预测功能的人因数据管理系统国内外却尚不多见．鉴于此,我们研制了大亚湾核电站人因数据管理系统,该系统包含三大模块（源数据模块、计算模块、导出数据模块）和４个数据库（基本数据库、本厂其他数据源库、外部数据库、导出数据库）．本文首先阐明了在该系统研制过程中所涉及的有关人因数据的一些基本问题,然后描述了该系统的结构与功能．考虑到人因数据库在该系统中的重要地位,还较详细地讨论了库中数据的结构问题．     

基于Ontology的企业知识管理模型研究

针对早期阶段知识管理没有介入企业的业务流程、生产管理等知识，提出了基于Ontology的企业知识管理模型。该模型首先将企业的各种知识进行分类；然后根据分类建立面向某类知识的Ontology，将其存储于知识仓库中；最后建立各种应用程序，帮助用户使用知识库中的知识。该模型可以让企业的各种知识较好地沉淀、共享、学习和应用。     

基于修正Sigmoid核的成分数据缺失值填补法

大多数统计分析方法基于完整的数据集,这些方法不能直接用于包括缺失值的数据集.此外,由于成分数据的特殊属性,传统的缺失值插补方法直接用于这种类型的数据可能得到不良的结果.因此,对成分数据而言,缺失值的填补具有十分重要的意义.为了解决这个问题,根据核函数的性质,提出了一种基于修正Sigmoid核的成分数据缺失值非参数插补方法.该方法使用模拟和真实的数据集与k近邻插补法和最小二乘迭代回归插补法进行比较.实验结果表明,新的插补方法可以得到更准确的估计.     

基于粗糙集理论不完备信息系统的数据挖掘

提出了一种基于推广的粗糙集理论直接在不完备信息系统上进行数据挖掘的方法，并给出了该方法的算法和实例．该方法利用粗糙集理论直接对不完备信息系统进行知识约简，然后根据获得的约简集建立知识层次树，利用规则的支持度阂值s0和置信度阈值c0从知识层次树的压缩搜索空间中提取不完备系统的规则集，该方法保持了原始数据和数据挖掘所获得的知识的真实性，另外，还提出了知识规则的上、下支持度，上、下置信度，规则粗糙度等概念，以便指导用户更好地利用数据挖掘所获得的知识．