基于粗糙集理论的模糊神经网络及其在化纤生产过程中的应用

提出一种基于粗糙集理论的模糊神经网络系统,首先运用粗糙集理论来发现大量样本数据中的概略化的规则,然后根据这些规则来设计神经网络的结构模型,并利用神经网络技术对模型进行训练。化纤工业中抽丝冷却侧吹风过程的模拟仿真实验,证明了该方法的有效性和可行性。     

美国企业营销管理分析及其启示

<正>现代市场营销的一系列理论产生于商品经济最发达的美国,可以说,美国是企业营销管理经验最丰富、理论最成熟的国家.所以,研究分析美国企业营销管理的运作规则、营销观念和营销策略等内容,对促进我国企业营销管理水平的提高一定会大有帮助的.由于篇幅有限,这里     

最大团问题的竞争决策算法

分析了最大团问题的数学性质,根据推导出来的性质设计求解最大团问题的竞争决策算法,且算法的时间复杂度分析结果为O(n~3)。并用提出的算法求解最大团问题中的标准测试示例,测试结果表明,算法具有良好的求解效果。     

空间跨层关联规则挖掘算法的研究

在空间关联横向挖掘中,针对现有基于空间事务的挖掘算法不能快速地挖掘空间跨层关系,提出一种空间跨层关联规则挖掘算法,其适合在空间关联横向挖掘中提取空间跨层关联规则;该算法将空间事务的跨层关系转换为整数,采用自顶向下搜索策略,按非频繁项对应的属性位数递减的方式产生候选频繁项,有效地提高挖掘效率;在提取空间跨层关联规则时,实验证明它是快速的.     

基于多规则资源分配的柔性作业车间调度问题多目标集成优化方法

针对柔性作业车间调度问题中多种资源分配的复杂特性,建立了以最小完工时间、最优人工分配方案、设备最大负荷以及最小生产成本为目标的集成优化模型,并设计了一种具有多重资源约束的多目标集成优化方法;针对组合模型的爆炸性特征,为降低模型的复杂度,采用多规则资源分配的集成调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,使用多规则导向机制\"推动\"搜索过程向指定目标方向移动,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;采用改进的非支配排序遗传算法——NSGAⅡ可以获得不同规则概率值的Pareto解集;最后,通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性.     

基于多维诱导分量的拓展IOWA算子及其应用

受单一诱导分量不可排序的启发,提出了一种多维诱导分量的拓展IOWA(MIOWA)算子,它可以根据特定背景定义诱导分量的涵义,从不同侧面反映数据分量的若干特性.针对具有自主式特征的协商评价问题,定义了一个二维诱导分量的拓展IOWA算子,使得在多属性信息集结的过程中能够体现方案的相对优势和绝对优势;给出一个决定位置权向量的权数非独裁性协商规则下最大化orness水平的规划模型.最后给出一个算例说明了方法的可行性.     

基于关联规则的Android驱动未知安全漏洞挖掘

传统漏洞挖掘方法无法研究Android设备驱动与内核间的交互,且需使相关硬件处于工作状态,很难实现Android驱动未知漏洞挖掘。为此,提出基于关联规则的Android驱动未知安全漏洞挖掘方法。对关联规则漏洞挖掘问题进行形式化描述。依据Apriori法对频繁项集进行初寻找。采用RDARF规则筛选器对规则进行进一步筛选,获取强规则。建立待挖掘驱动样本库,对Android驱动进行自动化分析,考虑Android设备驱动与内核间的交互;针对各Android驱动对各自申请的权限信息进行提取,建立权限特征集合,完成格式化操作;挖掘出所有Android驱动漏洞数据的极大频繁项集,建立权限关系特征库,获取关联规则无需执行驱动;针对待挖掘驱动匹配权限关系特征库,实现未知Android驱动安全漏洞的挖掘。实验结果表明,所提方法挖掘准确性高,CPU占用少。     

基于Web数据挖掘的文献个性化推荐系统的设计

基于数据挖掘的Web个性化信息推荐服务日益成为一个重要的应用技术,通过使用FP-tree关联规则挖掘算法对用户文献阅读信息进行分析,发现用户的阅读习惯和阅读兴趣,进而为用户进行个性化的文献推荐,从而提高网站对用户的吸引力。     

基于CRF和多元规则的层次化句法分析

针对句法分析中细粒度和粗粒度组块识别模型的冲突问题, 为解决句法分析中词语搭配规则多、减少搭配优先级变动的影响, 提出一种结合条件随机场（CRF）和多元规则的层次化句法分析模型. 先利用CRF算法识别细粒度语句的组块标记序列, 然后结合统计和多元规则识别粗粒度组块, 在识别出的组块中层层引入不同优先级的二元、三元规则. 该模型实现了同时进行细粒度和粗粒度组块的识别, 可更好地服务于句法分析. 在Chinese TreeBank8.0（CTB8.0）语料上采用5-折交叉验证, 结果表明, 相比于仅使用二元、 三元规则及使用CRF+二元规则的句法分析, 该模型的正确率分别约提高12%,3%,5%, 验证了该模型有效性和稳定性.     

基于启发式规则与和声搜索的配电网重构算法

提出一种基于启发式规则与和声搜索算法的配电网经济性重构方法.首先,根据配电网重构网络拓扑要求及和声搜索算法的特点,采用基于重构环解的和声向量编码方式,通过构建重构环特殊支路组、设定支路断开原则避免不可行解的产生;然后,以网损最小为目标分析初始网络,利用启发式规则将各重构环搜索范围压缩到最有可能的有效解范围之中;最后,利用和声搜索算法在有效解范围中全局寻优.该方法显著减少了候选解数目,能够快速搜索到全局最优解,且搜索性能不随网络规模的扩大而变差.IEEE典型算例的仿真结果验证了本文方法的正确性和有效性.