粗糙集方法在基于属性分类中的应用

介绍粗糙集基础上的属性分类系统的构造,给出一种数据挖掘中新的分类方法:从初始的数据信息出发,依次构造约简属性集,并对其使用Bayes判别法进行基于属性的分类。最后给出了实例,验证算法的可行性。     

Apriori算法的一种变形

关联规则是数据挖掘的主要技术之一.本文针对目前最经典的关联规则挖掘Apriori算法的局限性,提出了一种只扫描一遍事务数据库的效率较高的Apriori_Tid-1算法,并给出了一个具体的实例,最后给出了该算法的实现.     

基于粗糙集理论的复方拆方研究

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具，其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策和分类规则．因此，将粗糙集理论引入复方拆方，将有助于从复方配伍的动态性和不确定性的本质上去深入而确切地开展方剂配伍规律的量化研究，从而改变药味与药效之间的分离状态．     

基于克隆选择的粗糙集属性约简方法

基于免疫克隆选择的原理，提出了一种新的粗糙集属性约简方法，将属性集合的分类近似质量作为进化目标，利用免疫反应的分布性特点通过局部并行搜索实现全局优化，并采用抗体更新和亲和力抑制手段来维持群体的多样性，保证了各抗体局部优化解的稳定性，从而获得了多个优化约简集合，通过机械故障诊断数据的实例应用，表明该方法可以获得多个符合分类质量要求的属性约简集合，因此满足了设备故障诊断的特征优化选择要求。     

用分类与回归树算法进行人才识别

高校人才的引进对学校的发展十分重要．传统的人才识别方式是考察引进人员的一些定性的指标来进行人才识别，这样难以保证识别结果的全面性、科学性和准确性．给出了一种新的定量的人才识别的方法，它是利用数据挖掘中分类与回归树(CART)的方法为理论基础对人才进行定量的识别，更具科学性．分类与回归树方法利用过去已有的引进人才的经验数据分析提取规则，为以后的人才识别提供合理的、科学的决策支持．     

多维频繁项集计算方法及应用

对多维关联规则中混合维关联规则数据挖掘技术进行了探索，实现了基于多维频繁项集进行多维关联规则数据挖掘的一种实用高效的方法，文中基于多维的频繁项集的挖掘算法主要分为2个步骤，并在高校学生信息系统中给予具体运用．     

模糊映射次微分在最小值点集合上的性质及其运算

在模糊数空间中，介绍了模糊数及模糊映射次微分等概念，引入模糊数的加法与乘法运算法则及序关系，定义了锥N（C，x0），证明了模糊映射在最小值点集合上的性质，通过实例，利用模糊数的定义、运算法则、序关系和模糊映射次微分的定义及性质对模糊映射的次微分作了尝试性的计算。     

量子通讯中的十个数学结果

本文利用组合计数理论、不定方程理论、数列和级数知识，采用构造证明的方法研究了量子计数问题，解决了量子通讯中的十个教学问题。这些结果即将在其他学科中得到广泛的和深入的应用。     

规则"真"的一般概念和"真"规则形式算法

在粗糙集理论框架内研究基于不完备信息系统的决策规则"真"的一般概念,讨论在一般"真"意义下最优决策规则的统一获取算法,其中首先探讨了在研究不完备决策系统时的基本考虑,然后讨论了决策规则的"真"的一般框架,引入了在一般"真"意义下广义决策向量概念,以此为基础,研究了最优决策规则的形式获取算法.     

智能五子棋博弈程序的核心算法

人工智能是一门正在迅速发展的新兴的综合性很强的边缘科学,而博弈是人工智能的主要研究领域之一,本文通过一个五子棋博奕程序的设计,介绍了博弈程序设计的核心内容:包括博奕树搜索和估值函数两个方面.