基于神经动力学系统的关联推理模型

关联关系是事物之间普遍存在的一种关系,过去,由于受串行逻辑化表达方式的制约,该关系并没有得到很好的表述.本文从关联关系的内涵出发,揭示了它所蕴含的并行性的实质,并且以神经动力学系统作为工具,建立了关联推理的基本模型.实验证明,这种模型能够更好的体现事物的整体特性,更加符合认知学中的"整体优势"观点.     

三分法:解读中国文化的密码?--再与庞朴先生商榷

把统一物的两个对立矛盾方面与其相互间的关联说成三分法是违背辩证法的，所谓的包、超、导也站不住脚，三分法不是解读中国文化的密码。     

广西农业投入与农业增长灰色关联分析

运用灰色系统理论建立关联分析模型，对近20年来各生产要素对广西农业增长的影响进行灰色关联分析。认为农业投资是促进广西农业增长的关键性生产要素。建议广西调整农业投资政策，确立政府农业投资主体地位，加强政府农业投资的力度，因地制宜地确定多元化的广西农业投资模式，使广西的农业朝集约化、现代化、持久性方向发展和转变。     

基于知识发现的高校科研决策支持系统

科研管理是高校的重要工作.如何从大量的科研数据中挖掘出支持科研决策的知识成了当务之急.讨论基于知识发现的高校科研决策支持系统.该系统通过对数据进行分类分析、聚类分析和关联分析发现知识,为学校科研决策者提供决策支持.     

关联规则挖掘的新模型

对关联规则的不足进行分析,提出了一新关联规则模型,此模型有助于挖掘关联规则的正相关与负相关.并对经典模型进行一定改进.     

基于 IPSec 环境下实现虚拟私网技术的应用

IP安全体系结构是由IPSec工作组制定的开放性标准框架,它能为网络层安全提供长期、稳定的基础,从而为创建安全连接的虚拟私网提供了灵活的实现手段;使用户可以避免租用昂贵的专线而采用公网就可以实现广泛的电子商务活动;论文在对IP安全体系结构协议进行研究的基础上,通过实例对采用IP安全协议的虚拟私网技术应用进行了实现,并讨论了密钥、数字签名等技术在提高通信系统安全、满足用户电子商务要求方面的应用前景.     

基于数据挖掘的网络型误用入侵检测系统研究

数据挖掘技术应用于网络型误用入侵检测系统中，比传统的网络型入侵检测有更大优势。数据挖掘是从大量数据中自动寻找规律的过程，它可以自动构建特征，同时提高了检测精确度，为检测未知攻击提供了可能性。介绍了数据挖掘算法以及基于数据挖掘的入侵检测系统的分类，从不同分类的角度介绍了数据挖掘方法在入侵检测系统中的应用，并且从网络层和应用层2个层次得到实现。     

基于事务线索树的一次扫描关联规则增量挖掘算法

首先将事务数据库压缩存储到一棵事务线索树(TT-tree)的结点上，并建立这些结点的索引表，然后寻找结点索引表的最后结点到根结点的全部路径，这些路径及路径的交集包含了用于挖掘关联规则的频繁集，该算法只需扫描事务数据库一次，由于采用了逆向搜索TT-tree的方法,搜索的时间开销非常少，该算法可以挖掘中短模式的海量数据，具有很好的伸缩性,同时该算法具有增量挖掘的功能，通过大量的实验数据进行比较。该算法的速度约是Apriori算法的10倍。     

管理分类规则的广义决策树

为了将传统的决策树无法管理的、由各种分类算法所发现的大量的有意义的规则进行有效的存储、剪裁和使用 ,提出了广义决策树结构。它将传统决策树的结构进行扩展 ,能够以较少的存储代价管理所发现的所有分类规则 ,且易于表达规则之间的关系。提出了有效的优化策略。以此树为基础 ,将决策树分类算法与基于关联规则的分类算法进行了概括统一 ,并提出了相应的算法。实验结果证明 ,广义决策树克服了传统决策树的缺点 ,并且适宜于维护、剪裁以及快速搜索大量的分类规则     

多维多层次挖掘关联规则在商品房交易中的应用

讨论了一种在关系数据库中挖掘关联规则的方法．该方法利用关系数据库的特点．有机地组织概念层次树技术、关联规则挖掘技术进行多维多层次挖掘关联规则．挖掘满足要求的多维关联规则、多层次关联规则、交叉层次关联规则。