基于决策规则的决策形式背景的属性约简

决策形式背景的属性约简及其规则获取是形式概念分析领域的研究热点问题.基于决策形式背景的决策规则,研究了决策形式背景的属性约简问题.给出了决策形式背景的冗余规则的等价表示,以及决策形式背景的规则协调集的充分必要条件,定义了决策形式背景的辨识矩阵和辨识函数,给出了决策形式背景基于决策规则的属性约简方法,并举例说明了结果.     

基于支持度矩阵Apriori算法的钻井隐患关联挖掘

运用数据挖掘技术研究钻井作业事故隐患的分布规律及其内在机理,是迫切需要解决的重要课题。针对冗余、复杂的钻井隐患数据在挖掘过程中频繁项集丢失及其生成效率低的问题,提出一种基于支持度矩阵的Apriori算法。首先,引入布尔矩阵来表示事务数据库,避免了数据库的重复扫描。其次,通过事务矩阵相乘构造支持度矩阵来获得支持度从而简化支持度计算方法。最后,对算法的连接策略进行优化,简化了频繁项集的生成过程,且在运算过程中不断约简矩阵结构。在UCI数据集上进行实验,证明了改进后的Apriori算法能有效地提高执行效率。将该算法应用于钻井历史隐患数据的关联挖掘,挖掘结果能为安全管理者提供科学的决策依据,实现对钻井作业事故隐患有效识别和风险控制,具有重要意义和推广应用价值。     

欧盟外国补贴监管立法趋势及潜在影响剖析——基于WTO反补贴规则改革视角

欧盟委员会于2021年发布了《外国补贴条例（草案）》,其采用的是竞争法与贸易救济法融合的立法模式,对补贴含义的界定基本上是承袭了欧盟国家援助制度中的定义方法,较之WTO中的补贴含义更为宽泛。该草案未对外国补贴设置豁免条款,意味着欧盟对外国补贴的监管更加严格。该草案的最新动态体现了贸易保护主义进一步抬头的趋向,也反映出了其欲对现行WTO反补贴规则进行改革的立场,其中的补贴认定方法、监管方式将对WTO反补贴规则改革及其他国家的反补贴立法带来示范性效应,给我国政府的产业政策和企业的合规性经营带来压力。对此,我国可以从推进恢复WTO框架下的不可诉补贴规则谈判,改革产业政策和公平竞争机制,以及引导在欧经营企业的合规管理等三个方面予以应对。     

基于关联规则挖掘的隐私数据保护

隐私数据保护是目前网络安全关注一个热点之一,随着数据挖掘技术的不断发展,恶意用户可以使用相关技术推理出正常用户的隐私信息。在提出关联规则的前提下,提出了一种基于关联规则挖掘的隐私数据保护方法,对数据进行规则隐藏,从而保护用户的隐私数据。     

山区非规则梁桥地震易损性分析研究

地震作用下,山区非规则梁桥的震害明显高于常规梁桥,采用地震易损性分析方法能够较好地获得山区非规则梁桥在不同地震水准作用下的地震响应规律及其震害机理,从而实现更加有效的桥梁抗震设计.     

深过冷Ni-Sn共晶合金凝固组织的演化及非规则共晶的形成

采用熔融玻璃净化配合循环过热方法使 Ni-Sn共晶合金实现了深过冷快速凝固，并对其凝固组织随初始过冷度（ΔΤ）的演化规律进行了研究.发现当ΔΤ<65K时，凝固组织为规则层片状共晶或羽毛状共晶.ΔΤ>65K时，非规则共晶在凝固组织中出现，随ΔΤ的增大，非规则共晶体积分数逐渐增大，并在ΔΤ>140K时，凝固组织完全由非规则共晶组成.利用单相枝晶再辉后的熔断理论，解释了非规则共晶的形成机制.     

基于多支持度的挖掘加权关联规则算法

关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要的模型．在其挖掘算法中，如果最小支持度很高，则出现频率比较低的规则就不能发现；如果最小支持度太低，因为频繁项的相互关联，则会出现组合爆炸．为此，提出了允许用户设定多个最小支持度、给定数据各项的权重来解决这一问题．理论、实验数据和实际应用证明，该新算法可行且符合实际情况，比同类算法用时更少，对大型数据库的关联规则挖掘非常有效．     

招标采购项目评审委员会团队知识异质性对团队绩效的影响——以团队冲突为中介

为探讨招标采购项目评审委员会团队知识异质性与团队冲突、团队绩效间的关系,以理论推导为基础,提出研究假设,构建了分析模型,运用回归方程模型验证了三者间的关系。结果表明：招标采购项目评审委员会团队知识异质性与团队绩效呈负相关关系,与认知冲突和情感冲突呈正相关关系;认知冲突与团队绩效间无相关关系,情感冲突在招标采购项目评审委员会团队知识异质性与团队绩效间发挥着部分中介作用。研究探明了招标采购项目评审委员会团队显性和隐性知识异质性特征的整体作用机制,发现了认知冲突风险和情感冲突风险的形成机制,揭示了认知冲突在团队组织系统运行与演化进程中的动态改变,扩大了组织行为理论基础的适用范围,丰富了组织行为领域的研究成果。     

应用C++STL实现基于知识规则推理的方法

对基于产生式规则的知识表示与推理,结合面向对象技术,提出一种应用STL的C++语言实现方法。该方法将规则的结构、创建及释放定义成规则类,具体规则定义成对象,依据STL对序列容器中表的定义构造规则表容器和事实表容器,以创建知识库及动态数据库;推理机独立于知识库;类属算法和成员函数的使用,使推理算法易于编程实现;程序通用性好且便于知识更新。在刀具智能选择专家系统中的应用表明,该方法简单、高效、灵活。     

基于规则的交互上下文预测基于规则的交互上下文预测

为了改进当前上下文预测中由于缺乏对交互情况的考虑所导致的不完全预测问题,提出了基于规则对交互上下文进行预测的方法．给出了交互上下文的定义及使用本体对交互上下文进行建模的方法．在基于规则的交互上下文预测架构中,利用交互规则发掘算法和交互预测算法等推理计算得出交互规则,根据得到的交互规则对交互上下文进行预测．该方法的使用合理地改进了传统的上下文模型,从根本上系统地解决了传统的上下文预测的局限性问题,有效地提高了上下文预测的能力．