基于Hadoop云平台的空间属性数据挖掘技术研究

为了提升数据挖掘效率,为众多空间数据应用领域提供数据支撑,提出基于Hadoop云平台的空间属性数据挖掘技术：利用分布式编程模型MapReduce和Hadoop分布式文件系统构建Hadoop云平台,在云平台中实现分布式计算、数据挖掘、业务响应以及用户交互;其中数据挖掘层利用归一化变换将空间数据与属性数据调整为正态分布并统一量纲后,采用快速独立成分分析算法去噪处理变换后数据;依据贝叶斯分类理论以及极大后验和似然假设构建朴素贝叶斯分类器,将去噪处理后的数据作为分类器输入,完成空间属性数据挖掘。试验结果表明该技术应用在农业生产中,可以增加经济效益,数据经去噪后峰值信噪比与结构相似性较高,可有效挖掘城市空间属性数据,且具有较高数据挖掘速度。     

群决策的交互式TOPSIS方法及其应用

建立了一种多轮交互逐步逼近满意解的多属性群体决策的综合方法,对决策方案采用扩展的 TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)法进行定性评价排序,以克服一类难以建立解析模型,分析求解困难的多属性群决策问题;设计了群体满意度等软指标来分析计算,判断群体一致性的达成,最终得出群体满意的方案排序.通过应用实例,说明了该方法的有效性和可行性,初步提出了可作为建立一类实际的群决策支持系统的方法和技术框架.     

质量功能展开中自相关关系确定的粗糙集方法

针对质量功能展开中各项工程特性之间的自相关关系具有模糊、不确定和不分明等特质,提出了自相关关系确定的粗糙集方法.对于每一项顾客需求,由每一项工程特性组成相应的决策属性集,并由其它工程特性组成相应的条件属性集,分别构造了相应于该决策属性集的决策系统.基于粗糙集中相对约简和相对核等方法,分别建立了其相应的修正决策系统.利用信息熵和等价类的集成方法,获取了修正决策系统中各条件属性的重要度.引入了自相关关系的比例因子概念,确定了各项工程特性之间的自相关关系.以洗衣机的产品研发为例,说明了方法的应用.     

基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略

为了处理具有连续属性的决策系统,利用模糊理论与粗糙理论在处理不确定性问题方面的差异性,提出一种基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略.首先利用模糊π函数对决策系统中的连续属性构造三个模糊参数进行模糊化,从而确定条件属性的模糊区域;再根据模糊相似关系构造模糊相似矩阵,然后基于模糊等价类划分的概念,提出了利用逼近精度近似度量的数据挖掘方法进行属性约减,最后应用实例说明如何在决策表中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.     

区间数的排序方法研究

给出区间数两两比较的一个简洁公式,详细研究它的一些性质,如互补性、传递性等;基于可能度矩阵给出区间数排序的一种实用方法。     

上市公司综合评价的属性方法

应用属性理论及属性综合评判模型 ,对 30家上市公司进行综合评价 .     

测试代价敏感的粗糙集方法

在粗糙集模型中,α量化不可分辨关系是强与弱不可分辨关系的推广形式.然而值得注意的是,基于这三种不可分辨关系的粗糙集并未考虑数据中属性的测试代价.为解决这一问题,提出了测试代价敏感的α量化粗糙集模型,从二元关系的角度使得粗糙集模型代价敏感,并将新模型与基于强不可分辨、弱不可分辨以及传统α量化不可分辨关系的粗糙集模型进行了对比分析.进一步地,通过分析传统启发式算法在求解约简的过程中未考虑降低代价这一不足之处,提出一种新的属性适应性函数,并将其应用于基于遗传算法的约简求解中.实验结果表明该方法不仅可以降低由边界域所带来的不确定性而且同时降低了约简后的测试代价.     

基于复杂网络理论的水网节点重要性评价研究

复杂水网节点的重要性排序在工程应用中有重要实践意义,对于水网调度、安全管理有重要借鉴意义.为此,本文在复杂网络理论基础上,以山西大水网节点重要性排序问题为背景,对水网节点重要性评价进行研究.首先从整体角度出发,不考虑水网方向和干支斗毛级别差异,基于水网全局网络拓扑结构,从局部属性、全局属性、传播属性和网络位置四个方面定义了节点重要性评价指标.其次,分别根据这四个指标,对水网节点重要性进行排序分析,结合分析结果对网络位置指标进行了改进.然后,由于单指标评价结果不够全面且适用范围具有很大的局限性,给出了基于TOPSIS的多属性决策方法来综合评价节点的重要性.最后,考虑水网方向和级别差异,提出对水网进行干支斗毛级别划分,基于Page Rank算法对同一级别的有向赋权水网节点重要性评价进行研究.     

基于博弈论的开放环境下场景规约监控语义

在开放环境中,环境和系统本身行为的改变可能使得软件系统的实现不再满足原来规约,从而最终导致软件失效的发生.运行时监控是一种轻量级的形式化动态验证技术,已成为开放环境下检测软件失效的基本手段.针对基于场景的规约属性序列图,从博弈论的角度定义其多值监控语义:满足、无限可控、系统有限可控、系统紧急可控、环境有限可控、环境紧急可控和违例.通过多值监控语义的定义,监控器能够根据当前轨迹尽可能早地检测到系统失效或异常,并提供足够信息为失效的预防和恢复服务.实例研究表明了属性序列图多值监控语义的实用价值,并显示了其广泛的应用前景.     

基于启发式信息熵的粗集数值属性离散化算法

在一致性假设前提下,以数据集的统计性质作为启发式知识,从候选离散点集中选择离散点,根据数据集的期望值和方差来确定搜索最优离散点的区域,提出一种新的基于信息熵粗集数值属性离散化算法,并采用UCI国际标准数据集来验证新算法.新算法与已报道的算法所得到的离散断点集完全一致,决策表的离散化结果也相同,但时间代价不同,新算法比其计算效率提高40%～50%.