气象奇点与云南最大震级预报研究

根据地震活动与气象要素之间的密切关系,采用大量气象资料选取预报因子,将气象统计理论应用于地震预报,开创了地震预报的数值预报新方法,并对中国云南5个地震分区,分上下半年做出了最大震级预报,其置信度达到特别显著水平。这对提高地震预报水平将具有深远意义。     

基于GIS地下管线知识规则研究

地下管线知识规则是地理信息系统对管线空间对象存储和地下管线探测成果数据检查的基础,该文通过对地下管线对象的抽象描述,建立了各地下管线对象间的空间规则知识规则和属性规则.     

地震预报现状及相关问题探讨

与其他自然灾害相比,地震带来的损害堪称群灾之首,其给人们的生命及财产带来严重的损害,给我国经济发展带来巨大影响。地震预报不仅能够知晓未来地震发生的地点、时间,还能预测地震的震级及地震所带来的影响。然而,从当前我国地震预报现状来看,地震预报还存在不足的地方。本文首先阐述了地震预报的概念,并就地震预报的现状及相关问题进行深入探讨。     

基于Web日志的数据挖掘的研究及应用

Web日志挖掘是Web数据挖掘中非常重要的一个研究领域和研究方向,首先介绍了Web日志挖掘的过程,然后介绍了关联规则及关联规则算法——FP-growth算法,最后将关联规则中的FP-growth算法应用在网上书店系统中,实现对客户数据的关联规则挖掘。     

具有局部组成混合规则的PT状态方程——超临界CO_2流体分离乙醇水溶液的相平衡计算

对Patel和Teja状态方程提出了一种新的与密度有关的混合规则,运用这种规则对十几种体系(包括非极性、弱极性、强极性及综合性体系)的汽—液平衡进行了关联。结果表明,局部组成混合规则优于常规二次混合规则。用所建立的模型对超临界CO_2流体萃取分离乙醇水溶液体系的汽—液平衡进行了关联,计算值与实验值吻合良好。     

基于知识与规则的城市地下管线数据监理

通过分析城市地下管线数据的结构和特点,建立城市地下管线知识库,根据知识库制定监理规则集,并举例说明了规则的编码表达.使用知识库中的规则,利用专家系统,对管线数据进行监理和约束,有效地提高了管线数据监理的效率和质量.     

关联规则技术在数据挖掘中的应用

数据挖掘技术的诞生,使我们能从大量的数据中提取对决策者有用的信息,20世纪90年代初,R.Agrawal等提出了关联规则挖掘技术.关联规则挖掘是为了发现大量数据中项目集之间感兴趣的相关性信息.经过十余年的发展,关联规则挖掘已经成为数据挖掘技术中较为成熟并很重要的一种方法.文中系统描述了关联规则挖掘所涉及的概念、关联规则挖掘算法和关联规则应用领域等.     

基于SQL分层抽样的数据挖掘算法的改进

在对数据库聚类分析的基础上进行分层抽样,并使用关联规则,得出了数据之间的潜在关系.同时,对网民健身情况调查数据进行了实证分析,在SQL Server 2005上实现了抽样后的关联规则挖掘,提高了关联的效率,并取得了良好的效果.另外,对关联规则的评估作了一定的改进创新.     

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．     

关联规则挖掘在学生就业数据处理中的应用

以阜阳职业技术学院近年来积累的大量毕业生就业数据为依托,进行了关联规则挖掘.按照关联规则挖掘步骤对学生原始数据进行预处理,针对原始数据不完整、存储格式不同等问题,进行数据清理、数据集成、数据变换和数据规约,并建立了学生信息挖掘系统.该系统通过对学生数据信息的挖掘以及关联规则的形成发现专业课程设置的不足,以促进专业课程的改革.     

基于Web信息挖掘的关联推荐算法研究与实现

使用Web数据挖掘技术对用户需求进行分析,其中实现Web信息个性化使用的是关联规则,这一规则能够为用户提供个性化服务,目前已成为Web应用技术的研究热点。该文分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,对Web数据挖掘技术常用的关联推荐算法进行探讨,内容主要涉及到Web数据挖掘技术、关联推荐算法的思路、算法分析。     

用关联规则方法挖掘保险业务数据中的投资风险规则

如何找出保险业务数据中有关投保和理赔的规律是保险公司能否提高盈利的至关重要的问题。关联规则发现是数据挖掘技术的一种简单又很实用的方法。文章首先介绍了关联规则的定义以及关联规则的 4个属性 :可信度、支持度、期望可信度和作用度。然后讲述了如何用 SGI公司的数据挖掘工具 Mineset在保险业务数据中发现关联规则 ,从而得出一些对保险公司起指导作用的控制投资风险的规则。关联规则还可广泛用于银行、电信、商业等其它领域     

基于定量关联规则树的分类及回归预测算法

为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法。采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测。研究结果表明：改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度。     

稀疏矩阵的关联规则挖掘算法研究

关联规则是数据挖掘中的一种重要模式,自1993年R.Agrawal引入关联规则概念和提出第一个关联规则算法以来,诸多研究人员对关联规则挖掘的算法进行了广泛的研究.但专门研究挖掘稀疏数据的有效算法较少.针对稀疏数据,提出了一个使用简单数据结构——链表的挖掘算法,与其它算法比较,实验结果表明是非常有效的.     

地震预报微观综合测量记录仪

利用单片机制做了一款地震预报微观综合测量记录仪,选择1、地下水温异常报警;2、电磁异常报警;虽然简单,但是很实用,但愿能对地震预报起到作用。     

关联规则挖掘优化方法研究

传统的关联规则挖掘数据的方法虽然取得了很好的成效,但是其中还存在算法效率、规则的后期处理等等一系列的问题,为解决这些问题,对传统的关联规则挖掘进行优化,提出了挖掘支配关联规则.     

含负项的关联规则挖掘研究综述

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要领域,传统的关联规则仅反映了正项之间的关联关系,无法反映出数据之间隐藏的负关联关系.从以下方面对含负项的关联规则挖掘进行了综述:引入负项的原因,包含正、负项的关联规则概念及相关术语,最新的含负项关联规则研究情况,经典算法的讨论.最后,展望了含负项关联规则领域未来的研究方向.     

基于PFP的关联规则增量更新算法

对快速增长的数据进行挖掘的有效途径之一是采用增量式更新算法,其中最具代表性的是MRFUP算法。该算法的剪枝策略减少了关联规则的计算,但在处理增长快速的数据时效率过低,且频繁计算新增数据。文章以提高海量数据下关联规则增量更新效率为目标,通过扩展能够并行处理关联规则的PFP算法而提出一种基于PFP的关联规则增量更新算法MRPFP。该算法能充分利用云平台强大的存储和并行计算能力。该算法的实验结果表明,MRPFP处理海量数据的效率优于MRFUP算法,更适用于海量数据的关联规则挖掘。     

基于压缩数据集的挖掘算法研究

关联规则挖掘是数据挖掘领域中一个非常重要的研究课题。本文对压缩数据的关联规则挖掘进行研究,提出了挖掘算法,与传统的关联规则挖掘算法相比,本算法不但效率高,而且具有较好的伸缩性。     

一种应用关联规则森林的改进贝叶斯分类算法

针对朴素贝叶斯分类方法中属性值条件独立假设不适应实际情况的问题,提出了关联规则森林表示法及应用关联规则森林的改进贝叶斯分类算法(ABC算法).ABC算法利用关联规则挖掘得到满足条件的关联规则,并由此来构造关联规则森林,而规则森林中所有根节点的概率与所有适用的规则置信度连乘,就得到所有属性值的联合概率.应用UDI数据集对分类器进行了测试,分类结果表明,ABC算法的分类准确率明显高于朴素贝叶斯分类算法,平均提高5%,特别是对属性间有着较强依赖关系的数据集,其分类准确率提高了37%.