粗糙集方法在基于属性分类中的应用

介绍粗糙集基础上的属性分类系统的构造,给出一种数据挖掘中新的分类方法:从初始的数据信息出发,依次构造约简属性集,并对其使用Bayes判别法进行基于属性的分类。最后给出了实例,验证算法的可行性。     

脑信息特征的评价分类方法

对脑信息处理的能力特征量和总体偏离度特征量进行了确定性评价分类.在分类数上,提出了common分类法,以一般人的特征作为分类基准,在common两边展开,以确定分类数.在分类边界上,提出了根据特征量的正态分布确定分类边界的方法.若特征量分布不是正态分布,则采用了博克斯和考克斯变换将其变为正态分布,最终得到能力特征量和总体偏离度特征量的分类规则.由于人的行为是脑信息处理在宏观上的表现,所以其研究成果可直接用来评价人的能力和行为特征.     

分类规则挖掘的免疫算法

为了高效地从数据库中挖掘分类规则，提出了一种基于免疫算法的分类算法．该算法的核心思想为：对规则的前件进行固定长度编码，适应度函数的计算由分类规则的较小分类错误率、简洁性、一致性和训练实例的覆盖性构成，通过把适应度最小的个体作为先验知识来修改个体的某些分量的方法进行疫苗接种，并通过检测个体是否出现退化和模拟退火来实现免疫选择，同时还采用了基于信息增益的规则剪枝策略．在美国加州大学标准数据集中的5个数据集上将该算法与RISE和OCEC算法进行了实验比较，结果表明该算法不仅具有更快的收敛速度，而且获得了更高的预测准确率及更小的规则集。     

基于非线性参数的意识任务分类

研究了非线性参数作为脑电（EEG）信号特征时对意识任务分类的作用，使用的3种非线性参数特征为最大Lyapunov指数、轨道平均周期和轨道平均初始距离，分类方法为Fisher线性判别式．对4个实验对象共60个任务对进行了分类处理．使用3种参数在2s数据段上取得的平均分类精度分别为82．3％、90．7％和93．3％．在较短（1s）的数据段上，应用轨道平均初始距离参数进行分类取得了平均为90．8％的正确率，分类精度接近于Anderson取得的实验结果．轨道平均周期和轨道平均初始距离算法具有较小的运算量，能够应用于在线系统．     

用分类与回归树算法进行人才识别

高校人才的引进对学校的发展十分重要．传统的人才识别方式是考察引进人员的一些定性的指标来进行人才识别，这样难以保证识别结果的全面性、科学性和准确性．给出了一种新的定量的人才识别的方法，它是利用数据挖掘中分类与回归树(CART)的方法为理论基础对人才进行定量的识别，更具科学性．分类与回归树方法利用过去已有的引进人才的经验数据分析提取规则，为以后的人才识别提供合理的、科学的决策支持．     

聚丙烯酰胺凝胶电泳在蝶类分类中的应用探讨

采用聚丙烯酰胺凝胶电泳(PAGE)技术,对不同蝶类的肌肉组织蛋白质进行分离与比较研究,通过相似性系数的分析,探讨了该方法在蝶类分类中应用的可行性.     

个性化新闻搜索系统的研究

用户在Web 上检索信息时,通常使用门户网站所提供的搜索引擎工具,但目前的搜索引擎普遍存在查全率和查准率低、不具备个性化等问题.论文对新一代个性化智能搜索引擎的主要技术进行了研究,提出了智能搜索引擎的总体框架,详细介绍了原型系统--新闻搜索引擎的实现以及其中用到的关键技术.     

不同品种小麦低温春化响应的研究

本文以小麦春化发育为主线，选用国内外18个有代表性的品种，给以0d、10d、20d、30d、40d、50d、60d的春化处理，从苗穗期、穗分化、及主茎叶数方面着手，用系统聚类法将18个品种归属为两大集团、三个分支、六个较明显的类型．并对这些品种的推广、引种、育种提出了合理的应用与建议．     

多量子比特纯态纠缠刻画研究的一些进展

对多量子比特纯态纠缠刻画研究的一些进展作了介绍．首先介绍了三量子比特纯态情形对称正则形式的特点和LU多项式不变量与随机LOCC分类的关系．随后对多量子比特纯态的分类和纠缠的度量作了一些讨论，并指出紧致相对熵纠缠度不具有LU不变性以及Wei的几何纠缠度的不足．     

H.263系统中FPGA控制及协处理的实现

分析了基于DSP实现H.263系统的构成,比较了几种用FPGA实现对DSP数据处理的协处理方案,并用vHDL代码实现了两组16位数据串行输入并行输出移位寄存器缓存与输出的优选方案.最后的仿真结果证明该方案是可行的.