基于免疫原理和Boosting机制的模糊分类规则挖掘算法

基于免疫原理和Boosting机制,提出了一种模糊分类规则挖掘算法.该算法主要借鉴于自然免疫系统中的克隆选择原理,通过抗体种群的演化来优化模糊规则.模糊规则库通过增量的方式产生,算法每次运行得到一个规则.Boosting机制用于调整训练数据的权值,使得新生成规则集中于当前未被覆盖或误分类的数据实例.仿真实验表明,所提算法可根据规则的分类精度来调整训练数据的权值,促进了模糊规则之间的协作关系,避免了规则之间相互冲突,提高了系统的分类精度.     

基于Spline金字塔的图像融合方法

图像融合作为信息融合的一个重要领域已广泛应用于遥感、医学、计算机视觉、军事目标探测和识别等多方面。文章在传统的多分辨金字塔结构—Laplace金字塔的基础上提出Spline金字塔融合算法,有一定的探索性和创新性。在融合过程中着重讨论了塔形结构的分解和重构及融合规则。由实验结果可以判断Spline金字塔算法是一种有效的图像融合算法。     

有限理性条件下博弈方决策规则获取的粗糙集方法

经典博弈理论是基于完全理性假设成立的,有限理性理论的诞生对经典博弈理论是一个极大的冲击．该理论认为博弈方的决策能力是有限的,博弈方的决策受到各种因素的影响,因而在众多因素中获取决策规则的问题变得相当重要．论文算例给出了影响博弈方决策的因素,应用粗糙集方法,提取博弈对手的决策规则,使博弈方深入了解对手情况后,作出新的决策．     

基于可变精度粗糙集的规则挖掘矩阵算法

提出了一种基于可变精度粗糙集的规则挖掘矩阵算法,它是一个采用基于分类精确度的粗糙集模型进行决策规则挖掘的新方法,能有效地处理决策表的不一致性。实例结果和实际应用表明该算法是有效的,为信息系统的规则约简、获取和信息压缩提供了新的思路。     

基于数据挖掘的考试成绩科学化管理

将数据挖掘技术引入到体育考试成绩科学化管理中来,提出了基于数据挖掘的体育考试成绩科学化管理框架,以关联规则为例,详细讨论了利用数据挖掘进行体育考试成绩科学化管理的具体过程,并对结果进行了简要分析.     

基于频域特性的工况变化系统的PI参数整定

控制系统的闭环特性在频域中是以幅值裕量和相位裕量表征的,由于被控系统在实际运行中工况条件存在不确定性,系统的性能往往达不到设计要求.提出一种基于继电反馈测试的方法,在线测量实时控制系统的两个频域指标,并在此基础上进行PI控制器的参数调整,以保持系统的闭环性能.仿真结果表明,该方法是有效的.     

Netifilter/iptables的架构及应用

本文通过研究Linux 2.4/2.6内核netfilter/iptables的架构,介绍了如何利用基于Linux的iptables来构建防火墙.     

关联规则挖掘算法及其在冷轧生产中的应用

针对Apriori算法在实际应用中无法发现关联规则变化趋势的问题,该文根据增量挖掘算法的优点对Apriori算法进行了改进。改进的Apriori算法能够在原算法的基础上,通过关联规则统计量的变化确定强规则与候选规则之间的转换,从而进一步发现关联规则的变化趋势,提高了依靠Apriori算法得到的关联规则对决策分析支持的可靠性。将改进算法应用于冷轧生产过程预测中,试验结果表明,改进算法相对于传统的Apriori算法对产量预测的精度提高了30%。     

北京市房地产投资与经济增长的协整研究

本文运用协整理论,对北京市1996-2006年间的房地产开发投资与GDP的数据进行分析研究,结果表明两者之间存在长期稳定的均衡关系,通过对其建立误差修正模型,可以看到两者之间存在长期均衡和短期波动的关系,房地产投资是经济增长的格兰杰原因。     

日本語教育における統計方法の利用

~~日本語教育における統計方法の利用$中南财经政法大学外国语学院@周新平~~統計方法;;テスト;;分析;;t檢定;;相関[1]#12 [2]木村宗男.(2001)日本語教授法おうふぅ [3]桂诗春,宁春岩(1997)“语言学方法论”外研社. [4]韩宝成.(2002)“外语教学中的统计方法”,外語教学与研究出版社. [5]刘润清.(1999)“外语教学中的科研方法”外語教学与研究出版社. [6]秦晓晴.(2003)“外语教学研究中的定量数据分析”华中科技大学出版社