数据挖掘中决策树分类方法研究

分类知识的获取是数据挖掘所要实现的重要任务之一,其核心问题是解决分类模型的构造和分类算法实现问题.本文以决策树分类方法中有代表性的方法C4.5为例介绍数据挖掘中的一种分类模式:基于决策树方法的分类器的构建方法和算法.     

数据挖掘技术及其在教学中的应用

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的研究热点,本文首先介绍了数据挖掘的基本涵义和主要方法,然后阐述数据挖掘技术在教学中的应用.     

一种基于分形维的快速属性选择算法

属性选择是数据挖掘、文档分类和多媒体索引等领域研究的一个热点问题·利用分形维进行属性选择是一种新的方法,它利用数据集的分形维作为属性的重要性度量·基于分形维的快速属性选择算法(IFAS),利用后向属性选择策略和降维操作的投影特性,根据E维的分形树导出E 1维的分形树(用来计算分形维的数据结构)·因此,只需扫描一次数据集,避免了FDR算法多次扫描数据集的问题·通过图像特征数据集合和合成的分形数据集对两种算法进行性能测试·实验结果显示,IFAS算法明显优于FDR算法·IFAS算法的时间和空间复杂度都为O(n),响应时间与属性维数呈线性关系·     

范例推理中范例自动获取的数据挖掘技术

范例推理作为基于规则推理技术的一个重要补充，已受到人工智能研究 人员的普遍关注，在范例推理中，也有许多相应的知识，它主要包括：范例库、修正知识库，索引模式，相似性判断标准等，这些知识的获取也存在一定的瓶颈问题，通过在范例推理中引入数据挖掘技术，可望部分解决其知识获取的自动化问题，提高智能系统的整体性能，本文着重讨论了在范例推理中使用数据挖掘技术的必要性，提出了二上自动获取范例库的思想与算法，并应用于一个实际的系统之中，实际结果表明，这种思路大大提高了智能系统的开发周期与系统的运行效率。     

RNA抑制技术在神经干细胞研究中的应用

神经干细胞是在神经系统中发现的一种可以再生的细胞，不仅具有自我复制能力，还可以分化为神经元、星状胶质细胞和少突胶质细胞，对研究神经退行性疾病和神经系统的发育过程产生很大的影响，因而在国际上形成了一个研究热点，但其增殖、分化乃至迁移的机制仍有待解决，RNA抑制技术是目前流行的基因沉默法，利用导入小片段核酸进入细胞，对特定基因表达的翻译阶段进行抑制，从而观察基因对细胞的影响，该文在已获得分化相关基因的基础上，利用RNA干扰(RNAi)和反义RNA(antisense RNA)法检测几个基因对神经干细胞的影响。     

粗集理论及其在旋转机械故障诊断中的应用(三)决策规则的形成与约简

将粗集理论应用到旋转机构故障的智能诊断中，在信息不完备情况下，不需要事先假设和专家经验，在粗糙度不变的情况下进行推理和在决策分明性不变意义下进行决策，找出其规律性，并提供规则的可信度；同时能对旋转机械故障的知识库的进行约简，消除多余的条件属性和冗余的信息，导出最小简化决策表。     

基于数据仓库的流程工业ERP集成化框架

将数据仓库和数据挖掘技术应用于流程工业ERP个，提出了基于数据仓库的流程工业ERP集成化框架结构，解决了流程工业ERP个大量数据的存储、管理、分析、利用等一系列急待解决的本题，从而提高了流程工业ERP的决策支持功能。     

知识发现中概率统计与粗集方法的比较

对知识发现中,概率统计方法与粗集理论方法在评价系统参数的重要性,分类隶属度与条件概率,输入条件与决策结果的依赖关系等方面进行了比较, 提出了将概率统计方法和粗集理论相结合,由确定性粗集的近似空间扩展到了不确定性的概率粗集的近似空间,为确定性和不确定性知识表达系统提供一个统计粗集模型。     

一种关系数据库中基于云模型关联规则的提取

为了发现有效的关联规则，属性在比较高的水平被范化，允许相邻属性值或者语言项的重量．这种软划分可以映射人类的想法，同时使发现的知识鲁棒．利用云模型的理论与方法求解数量关联问题，给出了一种云关联规则的定义，并提出了基于云模型理论支持度和置信度的计算方法，最后提出了一种提取算法Cloud model A．这种方法较好地软化了数量属性论域的划分边界，从而使得挖掘出的云关联规则更容易被人理解。     

基于数据挖掘技术的范例库维护

在范例推理系统中,系统的学习会使范例库无限增大,会导致系统的功能不断下降。范例推理学习系统必须有范例库的维护。本文在详细讨论了范例库的维护技术的同时,提出了一个基于数据挖掘技术的维护策略,以保证系统的学习不影响系统性能。