主从关系数据库中关联规则挖掘算法研究

数据挖掘是计算机科学研究的重要领域之一.文章从主从关系数据集的角度开展关联规则挖掘研究,首先构建了主从关系数据库模型,在此基础上提出一种基于元组ID逆传输的关联规则挖掘算法(TIDRP),避免了挖掘过程中数据的集成过程,减少了资源的消耗,并使挖掘出的规则更符合实际情况.     

基于模糊神经网络的车牌图像识别方法

提出了一种基于模糊神经网络的方法对汽车车牌字符进行识别.该方法首先基于Rough Sets.思想获取初始规则和训练集,基于图像识别目标确定网络结构,通过神经网络的学习算法对网络进行优化.然后根据图像识别的模糊特性,利用模糊神经网络对汽车车牌进行精确的识别.实验结果证明该算法比常规识别算法识别率更高.     

基于关联规则的用户频繁访问模式研究

Web挖掘是将数据挖掘和WWW两个领域中的多种技术和方法结合起来的热门研究课题.它的研究领域包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘.关联规则算法已成为数据挖掘算法中的重要课题.通过对关联规则挖掘算法进行分析,指出了该算法存在的一些问题,并提出了一种用户频繁访问模式结构.     

基于改进BP网络的西安供水水库群优化调度函数的求解方法

提出了基于累积误差,动态调整网络参数的改进BP网络方法,并用于求解西安供水水库群优化调度函数,结果表明,与传统算法相比,改进BP网络方法不仅可以全面反映水库调度决策变量与影响因子的复杂非线性关系,而且可以反映出调度过程中水库群间的相互关系,且应用简便。     

放矿仿真的数学模型

为提高放矿仿真精度，分析了Ｄ．Ｊｏｌｌｅｙ仿真法中颗粒的移动概率密度函数，用实验测定了方差值与颗粒位置的关系，并研究了采场边界对散体离流动状态的影响，据此建立了放矿仿真的数学模型，几个矿山的实际应用表明，该模型用于仿真散体高度从１０ｍ到６０ｍ的放矿结果，与实际符合良好。     

改进的蜂窝网室内定位匹配算法

针对无线信道的动态衰落特性,基于蜂窝网的室内定位存在较大误差,提出一种改进的蜂窝网室内定位匹配算法——基于主成分分析法(principal component analysis,PCA)的子空间匹配算法,不仅保证系统实时性,而且有效地剔除大误差点,提高定位精度.该算法利用无线蜂窝信号非视距传播造成的位置特性构建离线指纹数据库,根据在线接收信号从离线指纹库中提取子指纹库,利用PCA算法对在线实测数据及子指纹库进行有效地降维,构建子空间,并结合加权K近邻匹配算法(weighted K nearest neighborhood,WKNN)估计出多个位置坐标,利用3σ准则对这些位置做筛选,输出最终定位结果.实验结果表明,基于PCA的子空间匹配算法在保证定位实时性的前提下,能有效剔除大误差点,提高整体定位性能.     

封闭系统中的货币分布状况分析

模型中基于个体货币的转移,近似于用类比热力学中的分子运动来研究货币的分布状况,在热力学中某一状态发生的概率,早由Blotzmann和Gibbs提出[1].基于实际交易,引入Gini系数衡量制定的交易规则下货币分布状况;为了更加符合实际,对模型进行了改进,引入每次交易成功的概率r,其中r由交易过程中的一些影响因素作用而随机生成,经过分析得出更具有现实意义的模型.     

集中供热管理数据挖掘系统

基于数据挖掘技术，以集中供热管理为研究对象，提出了关联数据挖掘的设计思想及实现方法。采用了属性构造法进行数据预处理，建立了数据挖掘模型，实现了关联规则算法，并对挖掘结果进行解释与分析。分析表明：对于供热系统的温度、压力和流量，其热量消耗应满足最小支持度和最小置信度阈值。     

S45C钢轴向-扭转两阶段载荷下的疲劳寿命预测

针对S45C钢进行了一系列拉压载荷与扭转载荷不同加载顺序疲劳试验,用以考察载荷的改变对损伤和寿命的影响.试验结果表明,先拉压后扭转载荷下失效时的损伤值大于1,先扭转后拉压载荷下失效时的损伤值多数小于1,载荷模式和应力水平共同影响着失效时的损伤值.采用线性损伤律、双线性损伤律、损伤曲线方法和Morrow的非线性损伤律进行了寿命预测.从预测结果的比较看,各模型均具有过于安全的预测趋向.     

用Drucker公设导出两个经典屈服准则

从Drucker公设所得的正交流动法则出发,利用塑性体应变增量、等效塑性应变增量这两个塑性指标的特性,对金属材料假定塑性体应变增量为零,并且假设材料屈服时等效塑性应变增量与应力状态无关,通过严密的数学推导,导出了Mises准则,并进而在不考虑第二主应力的条件下,应用塑性功的性质导出了Tresca准则．