FP-growth算法的一种优化实现

研究工作者已经提出了许多对事务数据库中频繁模式、关联规则的挖掘算法.早期算法有Apriori算法,然而该算法利用候选项集找频繁项集,而候选项集的产生往往是非常耗时的.JianweiHan等人提出了一种改进的算法,FP-growth算法.该算法不产生候选项集,效率比Apriori算法提高了近一个数量级.在描述FP-growth算法的基础上,具体讨论了如何优化数据结构,有效的实现该算法.     

光学辐射计量术语规范化的进展

对辞书术语的定义格式作了查证,并通过与教材中的术语定义的对比,探讨两种定义格式的特点。根据参与术语翻译和标准评审的点滴积累与正反体验,将翻译定名中的常见问题尝试概括为十种。每种问题都举出实例,从逻辑、语法与格式三方面加以分析。文中举例虽取自信息技术和对定义的翻译,但所概括的定义的特点和常见问题适用于科学技术其他学科,适用于自行撰写定义。     

基于启发式混合遗传算法的相控阵雷达最优化调度

针对相控阵雷达最优化调度,提出了结合启发式规则的混合遗传算法实现。设计了基于遗传算法的相控阵雷达调度的编码规则、初始种群产生、交叉和变异遗传算子等,定量描述了波束合并和交错跟踪的条件,并提出了五项启发式规则。最后开发了结合启发式规则的混合遗传算法相控阵雷达调度软件系统,并利用仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

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。     

改进的模糊神经网络应用于投标报价

针对模糊神经网络规则膨胀导致的网络训练速度慢和泛化能力弱的缺陷,提出了一种改进的基于T-S模型的模糊神经网络的结构和算法。网络结构包括前件和后件网络二部分,本文在后件网络中增加了一个隐含层以提高计算能力,在前件网络中运用了有效模糊规则选取的方法以提高收敛速度。最后将提出的网络结构应用于建筑工程的投标报价中,仿真结果证明:该网络能达到更高的误差精度、更快的训练速度和更好的泛化能力。     

国家自行车队高原训练强度的监控与研究

本文对部分国家自行车队的运动员分别在平原、２３００米的高原、实验室和公路现场训练的负荷强度进行了研究，发现运动时的最大摄氧量、通气阀功率低氧较常氧下降约２０％，同时还测得高原上的空气阴力减少约２０％，表明：经短期适应的平原运动员在２３００米高原上进行极量亚业极量运动所特殊承受的缺氧负荷强度约为２０％，由此产生的高、平原训练强度换算规律及训练负荷强度安排核式。以期为解决各种缺氧条件下的负荷强度问题提供有关的参考。     

基于规则的交互上下文预测基于规则的交互上下文预测

为了改进当前上下文预测中由于缺乏对交互情况的考虑所导致的不完全预测问题,提出了基于规则对交互上下文进行预测的方法．给出了交互上下文的定义及使用本体对交互上下文进行建模的方法．在基于规则的交互上下文预测架构中,利用交互规则发掘算法和交互预测算法等推理计算得出交互规则,根据得到的交互规则对交互上下文进行预测．该方法的使用合理地改进了传统的上下文模型,从根本上系统地解决了传统的上下文预测的局限性问题,有效地提高了上下文预测的能力．     

CRM系统挖掘算法效率的改进

目前金融业客户关系管理(CRM)数据挖掘系统所采用的算法在划分项集数据区段、细节数据挖掘、运算时间效率等方面性能较差。该文分析了CRM系统特性、实施模型、模型挖掘以及CRM数据挖掘系统体系结构;结合时态关联规则挖掘的特点,采取FCQ算法数据转换策略,引入领域知识的泛化层次表;在算法的第二次迭代使用Hash技术连接和剪枝并采用运用候选项集的性质实现压缩数据库规模的技术。该文方法很好地提高了挖掘算法的效率,提高了系统运行的速度与效率,为管理者提供新型商业智能客户关系管理系统。     

基于多重分形模型的非高斯信号建模

在小波域中，研究了基于β分布、点集分布和β分布与点集分布的混合多重分形模型（β－MWM．pm-PWM和β－pmMWM）；运用相关性检测和多重分形奇异谱检验方法分析了这3种模型对实际的水声非高斯信号的逼近性能。探讨了非高斯信号的多重分形分布特性，将研究结果应用于水声噪声的分析中，发现其多重分形分 布与环境有密切的关系；应用于水声噪声的识别研究中，取得了较好的实验结果。