基于项目集格及位图索引的频繁项目集发现算法

以格论及位图索引技术为基础给出了一个新的频繁项目集发现算法.1)该算法利用有向图进行一次性数据预处理,在预处理过程中将数据库预先存贮为每个结点都用一个域来记录其支持度的项目集格,从而把复杂的频繁项目集的发现问题转化为图搜索问题,提高了频繁项目集发现过程的效率.2) 支持度计算是关联规则发现中I/O及计算开销都非常大,算法引入了位图索引技术,提高了项目集支持度的计算速度.存储完整位图需要较大空间,针对该问题算法对位图进行了分块管理并对其进行了有效的编码压缩;不仅可以有效地对原始位图进行有效压缩,另外也可以在较大程度上提高支持度的计算效率.最后,对算法进行了计算实验与分析.     

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.     

序贯观察与选择问题截止阀策略的一个改进

截止阀策略是解决序贯观察与选择问题的有效方法.在多次应用的问题情境下,通过减少截止阀值来降低失败的概率,进而实现平均收益的最大化,代价是减少了观察选项的数量,增加了决策的不确定性.本研究围绕降低失败的概率进行,从降低标竿而非减少截止阀值入手,采用均值标杆改进了最大值标竿的截止阀策略.基于仿真实验的结果显示,改进后的策略具有更好的平均收益和更低的失败概率,同时,还证明了20%就是均值标竿的近似最优解.     

基于元胞自动机的车间天车调度仿真模型

为了解决NP难问题的车间天车调度问题,基于元胞自动机方法建立了车间天车调度仿真模型.用工位、天车、物料、作业调度规则描述天车调度系统,将工位作为模型网络的固定节点、天车为移动节点、吊运的物料为运动粒子;根据车间生产的特点设定工位、天车和物料的属性,抽象出该模型的自组织演化机制.以攀钢板坯连铸车间天车调度为对象的仿真实验表明:根据微观动力学局域作用机制和自组织演化思想建立的天车调度仿真模型方法是可行的,能有效模拟车间天车运行情况.     

基于精简模糊分类关联规则的分组模糊判断方法

为提高土地评价知识表达的简易性和可解释性,提出利用精简模糊分类关联规则和模糊判决进行土地评价的方法.为了降低土地评价模型的复杂程度,提高模糊关联规则分类的有效性和可解释性,本文通过精简模糊分类关联规则,去除了冗余规则,并针对了模糊判决中难以判决的问题,提出分组模糊判决算法进行迭代.实验表明,在采用32条精简规则的情况下,结合精简模糊分类关联规则和分组模糊判决进行土地评价方法获得准确率为92.2835%,比精简前在最小支持度为0.005的情况下得到的32条模糊分类关联规则准确率提高了5.0039%.     

最短路问题的闭环DNA算法

提出了不等长闭环DNA分子的概念,由此推广了闭环DNA计算模型。给出了固定端点的最短路问题闭环DNA算法,该算法首先对每条弧进行了三组DNA编码,再用有目的的终止技术合成固定端点的所有链,然后通过接入实验和电泳实验得到最短路,并通过检测实验输出所有最短路径。得出了算法的复杂性,为说明算法的有效性给出了一个算例。最后讨论了最短路问题闭环DNA算法在变权网络、自由终点或固定中间点的最短路问题中的应用,并给出了相应的解决方法。由此说明该算法具有广泛的适应性。     

中国农产品质量安全市场准入的内涵和阶段性发展分析

对农产品质量安全市场准入及相关概念进行了归纳和界定,分析了农产品市场准入规制的产生与阶段性发展规律,将中国农产品质量安全市场准入分为数量管理阶段、产品结构调整阶段、安全水平提升阶段和质量安全依法监管阶段4个阶段。对农产品市场准入和加工食品市场准入制度进行了对比分析,并对各地先期开展的农产品质量安全市场准入进行了归纳,为我国农产品质量安全市场准入机制的建立提出了建议。图2,表2,参8。     

资源受限多项目选择计划模型及其免疫优化决策方案

针对资源受限多项目选择计划问题探讨其数学模型,利用改进的克隆选择算法对其进行求解.算法设计中,利用启发式规则生成初始抗体群;利用变异算子改善进化群体的质量和增强进化群体的多样性;在群体更新中,基于启发式规则,插入新的成员微调进化群体的多样性.数值实验结果说明了模型设计的合理性,以及改进的克隆选择算法的有效性,获得了所建模型的较好决策方案.     

量子连续粒子群优化算法及其应用

提出了基于量子理论的连续粒子群优化(Continuous Particle Swarm Optimization based on Quantum Methodology, CPSO-QM)算法,主要是采用了量子理论中的叠加态特性和概率表达特性.其中,叠加态特性可以使单个粒子表达更多的状态,潜在地增加了种群的多样性;概率表达特性是将粒子的状态以一定的概率表达出来.在基准函数的实验测试中,对比其它常用算法,结果显示本文提出的算法性能较好.在实际应用中,以丙烯腈反应器作为建模研究对象,提出了三种进化策略,实验结果显示,这三种策略训练的神经网络软测量模型都可以较好地预测丙烯腈的收率.     

分布仿真实验管理系统的设计与实现

分布仿真实验管理是分布仿真应用研究的热点和新方向,实验管理系统支持实验的设计、运行和监控,通过对分布仿真数据、模型等资源的集中存储管理和对软硬件环境的全面控制,实现对仿真实验全方位全过程的管理。分布仿真实验管理系统的推出,实现了对仿真实验的合理规划,同时也实现了对仿真系统中程序,联邦,成员和数据的运行全过程有效管理控制。相对于仿真系统传统的手工运行方式,实验管理系统不仅规范了分布仿真实验的过程、提高了实验的自动化程度,还实现了对分布仿真实验设计与运行的全面支持,降低了分布仿真系统和技术的应用门槛,可进一步促进仿真技术的应用和仿真学科的发展。该系统已成为HLA仿真系统中不可缺少的组成部分。