基于粗糙集理论的数据挖掘方法在电子商务中的应用

介绍了一种基于粗糙集理论提取关联的数据挖掘方法：并给出它在电子商务中的应用以及数据挖掘的全过程和示例，指出作为一种决策支持技术，它可以用来提高企业的决策效率和决策可信度，从而为企业赢得一定的竞争优势。     

关联规则的更新

讨论了关联规则的更新问题。对关联规则的增量式更新算法——IUA进行了分析，指出了其存在的问题和出现问题的原因，提出了一种改进的关联规则更新算法-UA。对各种情况下关联规则的更新问题进行了讨论，说明了其均可以转化为数据库不变、支持度改变的情况来讨论。UA算法在充分利用原有信息的基础上，提高了算法的效率。     

浅析VFP完整性机制

在明确了数据完整性概念及分类后 ,从 SQL和可视化两个角度对 VFP中的完整性机制的实现进行了深入分析。     

基于模糊和规则结合的舰炮故障诊断专家系统

在某文献的基础上，讨论了如何将模糊故障诊断理论应用到专家系统之中，详细阐述了如何建立模糊模型、模糊隶属度函数，解决了如何将模糊故障诊断与CLIPS相结合的问题，并以此建立了舰炮故障诊断专家系统。     

美国再次逼迫世界适应"丛林规则"--美国退出ABM条约部署导弹防御系统的启示

布什政府退出ABM条约部署导弹防御系统是对冷战及后冷战时代10余年世界格局的颠覆性挑战；ABM条约是过去核时代军控体系以及国际政治大致稳定的基石；美国部署导弹防御系统标志着新时代的到来。美国退出ABM条约部署导弹防御系统的行为说明，美国又一次逼迫世界适应弱肉强食、人人自危的“丛林规则”，我们应该拿出对策。     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用

论述了数据挖掘技术在入侵检测中的应用。并给出了入侵检测的模型，此模型融合了误用检测和异常检测的优点，既能检测已知入侵又能检测到未知入侵，弥补了以往入侵检测技术的缺陷。     

应用聚类和模糊神经网络方法设计模糊规则库

基于聚类技术和模糊神经网络提出一种新的自动生成模糊系统规则库的设计方法.采用结构辨识和参数辨识相结合的方法,构造模糊系统完善的模糊规则库.用此设计方法对函数逼近问题进行仿真,结果表明该方法具有规则数目少、学习速度快、建模精度高等特点.     

CAPP中的模糊工艺知识表达方法研究

模糊知识表达是模糊信息处理的关键环节之一，针对CAPP中工艺知识的模糊性问题，提出将工艺知识划分为精确数值型、模糊数值型、精确符号型和模糊符号型四种类型，分析了各种模糊工艺知识的主要特征，并采用模糊集合及其隶属函数对其进行描述和表达，在此基础上，深入讨论了采用模糊关系、模糊规则和模糊框架表达复杂工艺知识的原理和方法，给出了具体的表达实例。     

挖掘大型数据库中的Apriori算法及其改进

指出了Apriori算法是一种有效的关联规则挖掘算法，分析和探讨了Apriori算法，并给出了该算法的实现思想，通过实例说明了算法的执行过程，提出了对Apriori算法进行改进的一些方法：散列、事务压缩、划分、选样及动态项集计数。使用这些技术提高了算法的效率。     

多元线性模型中的条件最优预测

研究了带线性等式约束下任意秩多元线性模型中条件可预测变量的最优预测。特别地考虑了一类特殊的预测函数：φ－线性预测函数，给出了条件φ－线性可预测变量和条件最优φ－线性无偏预测的定义。得到了条件φ－线性可预测变量的条件最优φ－线性无偏预测，并证明了它在几乎处处意义下的唯一性。