函数S-粗集与它生成的F-遗传规律

利用函数S-粗集,给出系统粗规律的F-生成, F-遗传概念,给出了系统粗规律的F-遗传特性;提出了系统粗规律的F-遗传特性定理,系统粗规律的F-遗传依赖于属性集α上的属性补充，并提出了系统粗规律的F-遗传的属性特征定理.利用这些讨论,给出了依赖于F-遗传的规律挖掘.     

一种基于序列挖掘的分类系统框架

为了有效地对序列数据进行分类，提出了一种集成分类挖掘和序列模式挖掘技术的分类系统框架(SPACS)．先采用一套约束和裁减策略，为每个分类挖掘频繁序列模式，并将其转换为分类序列规则(CSR)；再利用平均CSR匹配置信度和一个规则匹配算法构建有效的序列数据分类器．SPACS不需要在提取序列的特征后采用传统方法进行分类，可以直接利用从序列数据中提取出的频繁序列进行分类．实验结果表明，对于序列类型的数据的分类，SPACS比传统的决策树和关联分类方法具有更高的分类精度．     

基于FPGA的微型打印机驱动电路和程序设计

介绍了利用FPGA来驱动TP UP—SF系列高速微型打印机．关键是对打印机并行接口各信号的工作时序进行控制．所有功能全部用硬件描述语言VHDL编程实现并下载到Xilinx公司的SpartanⅡ系列的XC2S2005PQ—208目标芯片上调试通过，证明该方法行之有效．完全可以取代传统的利用单片机来驱动微型打印机，且抗干扰性好，可靠性高。     

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。     

MERGING OPTIMALITY CONDITIONS WITH GENETIC ALGORITHM OPERATORS TO SOLVE SINGLE MACHINE TOTAL WEIGHTED TARDINESS PROBLEM

1.Introduction Production sequencing and scheduling is one of the most important activities in production planning and control.Sequencing is defined as the order in which the jobs are processed through the machines.The allocation of machines over time to process a collection of jobs is defined as Scheduling.Several methods have been developed to solve the scheduling problem which can be classified as follows:1)efficient optimal methods,2)implicit and explicit,or complete enumerative methods,a…     

一种基于自组织分级聚类的数据挖掘方法

针对传统自组织聚类方法处理数据在多维空间中存在多样性和从基本或低层次概念上发现强关联规则中的不足，提出了一种基于自组织分级聚类的数据挖掘方法．该方法采用最大似然分类自组织特征网络（MAXNET）聚类过程，利用自下而上聚合层次聚类方法，对有畸变的二值化输入模式作最大似然分类．最后对一个销售电脑商场中，与任务相关的交易数据集进行了分析，描述了从低层次概念到高层次概念的相互关系．并用matlab仿真软件把该方法和传统方法进行比较，表明了该方法的有效性．     

基于复合主题演化模型的作者研究兴趣动态发现

以金融领域的科技文献作为实验数据,提出了一种新的用于动态挖掘领域相关的作者研究兴趣的复合主题演化模型。该模型能够获取作者在不同时间片下的主题概率分布以及主题下词汇概率分布,并充分考虑作者在合作作者文献中的排名对于其研究主题和主题变化的影响。通过金融领域的实证研究表明,该复合主题演化模型能够有效地揭示金融领域作者研究兴趣的动态变化。     

基于MapReduce的频繁模式挖掘算法的优化

分布式数据挖掘计算是大数据研究中非常重要的技术,现有的对频繁模式的分布式挖掘方法在处理大量数据集时仍然存在许多局限,如并行Apriori算法在多次扫描数据库过程中对I/O产生很大负担,并且有大量候选集产生.本文使用的FP-growth算法包括Fp-tree构建和频繁模式挖掘两个阶段.主要思想是在map阶段构建FP-tree之前,根据步长值及项目元素编码对FP-tree节点合并,并在shuffle阶段依据平衡算法划分给不同的reducer.平衡算法用来均衡工作负载.利用该算法来降低数据分配的随机性,避免数据挖掘阶段由于数据划分不均衡导致部分reducer开销过大的缺点.实验结果表明:与现有方法相比,在较大数据集情况下改进后的算法具有更好地运算效率和可伸缩性.     

一种适用于时序InSAR的同质像元加权干涉相位滤波方法

为了有效地利用多时相InSAR的时间维度信息, 并保证滤波窗口内像元的同质性, 提出一种同质像元加权干涉相位滤波方法。首先采用拟合优度检验, 对多时相SAR 图像的同质像元进行识别, 然后在同质像元之间进行加权干涉相位滤波, 以保证中心像元在滤波过程中不受周边非同质像元干扰。基于真实干涉SAR图像的实验结果表明, 与经典Goldstein滤波及Lee滤波相比, 该滤波方法在目视效果、相位残差点数量及相位导数标准差3个指标上具有优势, 实现滤波器的设计初衷。     

基于过程挖掘的临床路径Petri网建模

提出基于统计α算法的临床路径Petri网模型,将Petri网和基于统计α算法的过程挖掘算法集成,从事件日志中挖掘重要信息,获得完善的诊疗流程,并在此基础上建立Petri网模型,有效实现诊疗流程的优化和改进.通过仿真数据试验,验证了本文提出的统计α算法相较于经典α算法在准确度和运行时间上有着较大的优势.并将模型运用到临床路径真实数据上,证明了模型的有效性和准确性.