关联规则挖掘在保险公司客户信息管理中的应用

介绍数据挖掘中关联规则技术及一种关联规则算法并将其应用到保险公司的客户信息管理中,找出其内在的关联规则,得到保险公司的验证.     

基于设计规则细化的机构方案生成方法

给出一种基于规则生成机构方案的计算机化方法。根据设计要求，通过定义和细化设计规则，运用所研制的三维虚拟机械创新设计VCM1.0平台的方案生成器，能够自动化得到满足工程要求的新型机构方案。     

基于粗糙集和模糊集理论的规则提取方法

粗糙集理论和模糊集理论都是用来处理不完整和不确定信息的理论，两者都可用来观察、测试数据并进行推理。虽然它们之间有一些重叠，但两者的着眼点和计算方法是不一样的，因此它们不能被相互替代，而且必须结合起来使用。本文结合粗糙集理论和模糊集理论提出一种新的规则提取方法，并给出了一个应用实例。     

基于等价关系的关联规则的挖掘

由于在实际的数据挖掘过程中容易出现无用的频集和冗余的规则，所以降低频集和规则的冗余度可大大提高挖掘的质量，这也是数据挖掘中一直被关注的问题，提出了一个用等价类生成关联规则的方法，算法主要在频集的基础上建立项集的等价关系，进而对项集划分等价类，同时将得到的关联规则划分为精确关联规则和近似关联规则两个集合，通过等价类，不但可以很容易地生成所需要的关系规则，同时可以方便地判断数据之间依赖关系的强弱，同时，项集的等价关系在实际应用中也很有利用价值，算法最后的规则结果集剔除了由来自同一等价类中的面集的重复出现构成的冗余规则，从而得到了较小的关联规则集合。     

试对比喻重新分类

1、现行的明喻、暗喻和借喻的分类方法未抓住人们的认识规律；2、我们此处提出的新分法将比喻分为初级比喻、中级比喻和高级比喻三种；3、新分法能揭示人们由简单到复杂，由低级到高级的认识规律；4、新分法能有效地帮助我们构造中、高级比喻。     

自然语言理解研究的若干基本问题的讨论

从自然语言理解的思维过程、自然语言本身和逻辑作用三个方面,对机器自然语言理解的基本问题进行了讨论。     

基于事例的自适应关联规则挖掘模型的研究

认为传统的关联规则挖掘模型主要是针对结构化数据 ,其可信度和支持度不能随环境的变化自适应调节 ,即缺乏自适应性 ,而现实中还存在大量非结构化的数据 .针对传统发现模型的不足提出了一个基于事例的自适应关联规则发现模型 ,它不仅可以处理对非结构化数据的数据挖掘 ,而且还可以随着环境的变化自适应调节支持度和可信度 .     

多层次关联规则的增量式更新算法

目前已经提出的许多关联规则发现算法,大多数用于高效地发现大规模数据库中的关联规则,而对关联规则维护问题的研究工作却很少.文章提出一种增量式更新算法--IUPA(Incremental Updating Algorithm),用来解决多层次关联规则高效更新问题.     

用叠代法求解二维介质大地电磁感应的有限差分正演问题

本文给出一种用有限差分法(FD)计算二维(2D)介质大地电磁感应的方法。该方法在计算区域的两侧及上部用了J. T. Weaver等人多次改进后的边条件。为了使用叠代法求解离散化得到的高阶线性方程组以节省消去法所必需的内存和计算时间,提出了地球表面边条件的一种高精度差分格式。本文的方法可以计算信号周期为10~(-1)——10~3秒的电磁感应响应。     

拟压缩映射序列和广义Ishikawa迭代

在凸度量空间内,对拟压缩映射序列定义广义Ishikawa迭代序列·证明了广义Ishikawa迭代序列收敛于拟压缩映射序列的唯一公共不动点.