Rough集理论代数与信息论观点的关系研究

Rough集理论是近年来发展起来的一种有效的处理不精确、不确定、代含糊信息的数字理论方法，在机器学习、数据挖掘，智能数据分析，控制算法获取等领域取得了很大的成功，本文对Rough集理论的代数观点和信息论观点进行了研究，分析了二者再相容信息系统中的等价关系，并发现了二者在不同相容信息系统中的不等价关系。这一结论修正了一些学者以前人为Rough集理论的代数观点和信息论观点等价的错误结论。     

国内外医疗数据可视化研究的现状分析与展望

本文利用科学计量学和知识图谱的方法展示了2010—2019这十年国内外医疗数据可视化研究的分布及主题特点,分析国内外相关研究的共性、对比二者的主要差异,从中挖掘目前国内医疗数据可视化研究存在的问题并提出应对建议。这十年国内外医疗数据可视化领域文献年发文量呈逐年增长趋势,其中后五年国内相关研究数量呈指数增长,国内外对医疗数据可视化研究的重视程度均有所提高,但当前国内相关研究较国外研究相比存在起步晚、科研主题创新和活力不足、研究主题粒度较大不够细化、处理数据来源和应用范围有局限性、可视化研究成果形式不够丰富等实际问题。本研究对这些突出问题逐一列举并提出解决建议,以期为未来医疗数据可视化研究的学者提供借鉴和参考,助力大数据时代医疗数据资源在可视化层面的高效利用。     

与光学数据存储有关的非线性光学晶体的研究和关键问题

蓝光激光源和全息存储预示着未来光学数据存储记录密度的实现。倍频晶体和光折变晶体因基独特的光功能将在光存储领域中起重要作用。     

基于改进聚类算法的基础数据准备研究与应用

为了解决数据挖掘本身的局限性,提出了适用于制造企业的基础数据的改进K-means算法。该算法应用AHP方法将原始数据根据其特征属性进行加权预处理,可以将基础数据进行更精确的细分,完善了基础数据的准备,为企业提供了更加直观科学的决策依据。并通过实例验证了该方法的可行性。