基于项目集的关联规则数据挖掘

为了发现项目集中所有的频繁模式,根据关联规则定义及属性,利用Apriori算法实现关联规则的挖掘,挖掘出新的关联规则。可产生清晰有用的结果;通过项目集的关联规则挖掘研究结果既可以广泛应用于各个领域,也可以检验行业内长期形成的知识模式,同时能够发现隐藏的新规律,成为完成数据挖掘任务的一个重要手段。     

权重信息不完全的区间数多属性决策GRA方法

针对属性权重信息不完全,且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析的决策方法。该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,给出了解决属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题的计算步骤。其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型,得到每个方案与正、负理想方案的关联度,进而计算出每个方案与正理想方案的相对关联度,即可得到所有方案的排序结果。最后给出一个数值例子,结果表明该方法简单、有效并易于计算。     

基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘算法研究

目前绝大多数频繁项目集(或最大频繁项目集)挖掘算法并没有考虑相关领域知识,其结果会产生许多无关的模式.因此,发现约束频繁(或约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,然而,这方面的研究工作却很少.为此该文提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree:一种扩展前缀树结构)的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法.实验结果表明该算法是快速有效的.     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

基于通用入侵检测轮廓,建立了一个基于数据挖掘技术的异常检测模型,采用关联规则、序列规则对数据进行挖掘,用判定树分类技术对获得的规则进行分类.实验表明,本模型具有较好的效益.     

关联推理对大学英语词汇与结构测试的启示

本文依据关联理论中关联推理对于上下文语境地依赖的法则,论证了在进行大学英语词汇与结构测试试题设计时,应如何考虑到上下文提供的信息的强度与数量,以及如何能使受试者能据此进行合理的推理,以取得最佳关联,获取准确无误的信息。     

成都市区域城乡一体化进程评价研究

以成都市作为城乡一体化研究的实证对象，采用以层次分析法（AHP）为基础的多因素综合指数评价法，对成都市城乡一体化区域发展水平进行定量分析．评价结果表明：成都市城乡一体化进程存在着明显的地域差异，并显示出由中心向外围扩散的圈层结构状；城市化水平的高低很大程度上决定城乡一体化的发展水平；评价的结果具有较大的现实符合性．     

拟阵基关联图中的路

证明了如果M=(E,B)是一个简单拟阵，拟阵M的秩ρ=ρ(M)至少为2，E中的每一个元素都包含在M的某一个圈中，Δ(M)=Δ(E,B,F)为拟阵M的基关联图，则Δ(M)中存在一条路P，使得P覆盖E中的所有元素.     

一种基于关联规则的搜索引擎结果聚类算法

提出一种搜索引擎结果的聚类方法，采用关联规则方法确定网页文档中的显著短语，并把这些显著短语作为对相应聚类的描述，聚类中包含的文档就是显著短语所关联的文档，然后对形成的聚类按照相关度分数进行排队，最终把结果展现给用户.     

协同设计过程建模方法研究与应用

分析了新型自驱动式牵引机设计过程，指出用IDEF3过程模型描述协同设计存在的不足；提出将MCM和CLM作为协同设计过程建模新方法，并针对其在工作流描述方面的不足，进行了扩展；最后应用于新型自驱动式牵引机的协同设计过程。     

扇与Halin图的一致膨胀图的关联色数

设图G的点集V（G）={v1，v2，…vn}，G的膨胀图R的点集V（FG）=V1UV2U…UVn，且对X∈K，y∈Vj，有xy∈E（FG），当且仅当i=j或ViVj∈E（G）。若对所有的i，满足｜Vi｜=t，则称其为G的一致膨胀图。给出了扇与△≥6的Hahn图的一致膨胀图的关联色数，它们均为该膨胀图的最大度加1。