基于粗糙集和证据理论的决策规则提取

提出一种基于粗糙集和证据理论的两阶段决策规则提取算法, 该算法首先利用粗糙集中属性缩减的思想, 找出每条规则中的重要条件属性集合, 然后再基于证据理论中证据结合的思想进一步去掉重要条件属性集中的冗余条件属性, 从而得到最终的决策规则. 所给算法简化了属性集的约简, 对高维数据也是可行的. 实验结果表明, 利用该算法能够挖掘出高质量的决策规则.     

区间数互补判断矩阵中元素的运算与排序算法

分析区间数互补判断矩阵中已有的元素运算法则,重新定义区间数互补判断矩阵中一些元素的运算,给出将区间数互补矩阵转换为一致性矩阵的定理,并利用互反和互补之间的转换,得到一个区间数互补判断矩阵的排序算法.     

基于时间段的时序规则发现

时序规则挖掘用以挖掘数据库中与时间相关的规则及模式.现今大部分时序数据挖掘均是针对基于时间点的,基于时间段的挖掘相对较少.在此提出一个新的基于时间段的时序规则挖掘算法,通过挖掘频繁闭模式集取代完整频繁模式集,减少了挖掘时间,算法效率很高.     

稀疏矩阵的关联规则挖掘算法研究

关联规则是数据挖掘中的一种重要模式,自1993年R.Agrawal引入关联规则概念和提出第一个关联规则算法以来,诸多研究人员对关联规则挖掘的算法进行了广泛的研究.但专门研究挖掘稀疏数据的有效算法较少.针对稀疏数据,提出了一个使用简单数据结构——链表的挖掘算法,与其它算法比较,实验结果表明是非常有效的.     

基于粗集的邮件自动分类系统研究

电子邮件给人们带来极大便利的同时,垃圾邮件的日益泛滥,也给人们带来了极大的不便和危害。本文使用基于粗集最优属性约简方法对邮件集进行特征维数压缩,在不影响条件属性分类能力的情况下,利用粗糙集约简化简决策表,得到一个规则,利用规则可以对新加入的邮件进行自动分类,试验结果表明该方法是行之有效的。     

Cramer法则在分式不等式证明中的应用

运用Cramer法则的工具,解决了一类分式不等式的证明问题,把数学知识进行高初的有机结合是对数学创新的一个重要目的.     

分布式虚拟实验室的构建

针对实验经费紧张、设备短缺与实验用户数量不断增长的矛盾,以计算机组成原理实验为例,提出了分布式虚拟实验室的设计方案。采用Client／Server体系结构,基于TCP／IP协议,用面向对象的方法对系统进行建模。对仪器表示、规则定义和规则审查这些关键技术进行了阐述。使用本设计方案开发的原型系统,能够满足基础实验的要求,具有良好的开放性、通用性以及一定的智能性。     

浅议书目数据的规范与套录质量

通过对国家图书馆、CALIS和联采统编这3种联合编目数据的分析比较,探讨了造成书目数据不规范的原因以及对套录数据质量的影响,并对书目数据的规范化提出了若干建议。     

人性化管理在图书馆规章制度中的运用探析

从人性化管理的内涵出发,探讨了人性化管理在图书馆规章制度的运用,指出人性化管理是图书馆管理的主流及发展方向。     

一个保护私有信息的序数型关联规则挖掘算法

基于随机响应技术,提出了一种在保护隐私的关联规则挖掘中对包含三个属性值的序数型数据进行伪装的方法．设计了在伪装的数据集上进行挖掘的算法;分析了算法的安全性及复杂度。并通过实验表明,该算法在伪装的数据集上挖掘出来的规则与原规则相比,相对误差不超过5％。