高校人事管理信息中的关联规则挖掘

在制定人事激励制度时,要针对不同类别的教师建立有针对性的制度.为此,提出了一种基于分类和关联规则挖掘的方法.通过相似性分析将教师分为若干群体,针对每个群体,应用关联规则挖掘识别其中隐含的规则.     

分布式时态关联规则挖掘

提出了在分布式环境下对于每一层使用不同支持度的时态关联规则挖掘问题及其算法DMARM。该算法使用轮询方法处理分布式系统中各个节点间的通讯问题,在各个节点上利用集合“或”和“与”运算,在求候选频繁模式的同时求出了模式的支持度,减少了数据库的扫描次数。     

多层次关联规则的快速挖掘算法

数据挖掘被认为是解决“数据爆炸”和“数据丰富,信息贫乏”的一种有效方法。关联规则是数据挖掘的重要研究方向。本文提出了多层次关联规则的一种快速挖掘算法,利用抽样从概念层次树的中间开始挖掘,以提高挖掘的速度。     

Wang-Mendel模糊模型控制规则的提取及应用

针对如何利用系统的模糊模型设计模糊控制器,提出以系统的模糊规则库为基础,提取模糊规则中的信息获得控制规则的方法。以钢铁工业中连续退火炉的加热炉为对象进行了仿真,首先提取描述对象输入-输出映射关系的模糊规则组成完备规则库,并以此为基础提取控制规则补偿输出偏差。仿真结果表明能够达到期望的效果。     

Tissue P systems with parallel rules on channels

A new variant of P systems as an improvement of the original design is introduced. The P systems here allow parallelism in rules application on synapses (or links, channels), rendering the systems more efficient. We describe the execution mechanism of our P systems, make analysis on its computation power, and illustrate the running by an example.     

基于可变精度粗糙集的规则挖掘矩阵算法

提出了一种基于可变精度粗糙集的规则挖掘矩阵算法,它是一个采用基于分类精确度的粗糙集模型进行决策规则挖掘的新方法,能有效地处理决策表的不一致性。实例结果和实际应用表明该算法是有效的,为信息系统的规则约简、获取和信息压缩提供了新的思路。     

关联规则挖掘算法及其在冷轧生产中的应用

针对Apriori算法在实际应用中无法发现关联规则变化趋势的问题,该文根据增量挖掘算法的优点对Apriori算法进行了改进。改进的Apriori算法能够在原算法的基础上,通过关联规则统计量的变化确定强规则与候选规则之间的转换,从而进一步发现关联规则的变化趋势,提高了依靠Apriori算法得到的关联规则对决策分析支持的可靠性。将改进算法应用于冷轧生产过程预测中,试验结果表明,改进算法相对于传统的Apriori算法对产量预测的精度提高了30%。     

A-单调映象的广义隐拟变分包含

本文引入了一类A-单调映象的广义隐拟变分包含问题,利用A-单调映象的预解算子技巧研究了这类变分包含解的迭代算法逼近,证明了其解的存在性以及由算法生成的迭代序列的收敛性。     

基于扩展的嵌套关系代数的关联规则挖掘查询

提出了一种使数据挖掘与数据库系统无缝集成的方案.该方案基于关联规则挖掘和关系数据库系统的通用查询算法,采用一种扩充的嵌套关系代数作为关联规则和其它数据查询的一种内部表达方式.通过一个典型实例展示了这种代数表达式.代数表达式也被表达为一种查询树,查询树中代数运算的公共操作序列模块化后,具有更多的灵活性,能方便地处理约束关联规则查询和其它各种关联规则描述.     

分布式环境下全局模糊频繁项目集的快速挖掘

为了解决模糊关联规则挖掘算法需要用户事先给定模糊集和相应隶属度函数的问题，提出基于分布式聚类自动生成模糊集及隶属度函数的算法GFAM．该算法利用分布式K—Means聚类算法对每个数值型属性进行聚类，求得聚类中心，由此构造全局模糊集，定义全局隶属度函数．DFAR算法根据构造的全局模糊集及隶属度函数进行分布式模糊频繁项目集的快速挖掘，采用全局一局部站点模式，其中包括局部模糊频繁项目集产生算法FLF和全局模糊频繁项目集产生算法FGF．实验结果表明，该算法能准确地生成全局模糊频繁项目集，在求解全局模糊频繁项目集过程中，传送局部模糊候选项目集支持数的通信量为O（n），提高了算法的挖掘效率．