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。     

数据仓库在大学档案袋评价中的应用研究

档案袋评价是流行于欧美的一种教学评价方法，本文试图通过对大学计算机专业课进行电子档案袋评价，并通过数据仓库技术对档案袋中的数据进行分析、决策，以建立科学，公正，高效，合理的和职业相联系的教育评价模式。     

基于关联规则的数据挖掘在供水管网故障诊断中的运用

找出引起供水公司管网故障的原因是供水公司进行客户服务的关键。在介绍关联规则基本概念的基础上，进一步研究了关联规则在供水公司管网故障诊断中的运用情况，并得到一些有用的规则，为管理者和分析人员提供了决策支持。     

浅议计算机数据的物理安全

计算机中数据的安全分为数据物理安全和数据内容安全两部分，数据物理安全指不能因存放数据的物理介质被损坏，而导致数据丢失；数据内容安全则是数据没有被非法拷贝或破解。从数据完整性、数据库备份与恢复和灾难恢复计划3个方面讨论了数据的物理安全。     

基于LabVIEW 7．0 Express的测定化学电池E—t关系的虚拟仪器

研制了基于LabVIEW 7．0 Express的实时测定电池电动势(E)与温度(t)关系的化学虚拟仪器系统．运用集成运放器设计制作了电池电动势和温度的调理电路，通过PCI2002卡双通道同时采集，实现了E随t变化关系的跟踪测定，计算机实时绘出E—t曲线．用LabVIEW Function模板中的相关函数编程，剔除野值，获得最佳拟合E—t函数表达式．应用结果表明：该系统操作简单、界面友好，实时数据显示和自动处理数据，避免了人工操作和数据处理的人为误差，结果令人满意．     

可靠性统计与数据挖掘

讨论了可靠性统计与数据挖掘之间的关系．指出了用统计的理论与方法去进行数据挖掘在目前情况下仍不失是一种重要的方法。     

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。     

基于粗糙集理论的复方拆方研究

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具，其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策和分类规则．因此，将粗糙集理论引入复方拆方，将有助于从复方配伍的动态性和不确定性的本质上去深入而确切地开展方剂配伍规律的量化研究，从而改变药味与药效之间的分离状态．     

基于以太网的数据采集终端设计

具有以太网接口的数据采集终端是以太网数据采集系统的前端设备。采用嵌入式网络单片机来设计以太网接入的数据采集终端,具有结构简单、成本低、体积小、易于实现的特点。主要介绍了以8bit嵌入式网络单片机SF0020为核心,配置512KBytes程序和数据存储空间,通过与A/D转换芯片MAX1263和物理层收发器DM9161的连接,组成一款基于以太网的数据采集终端。它具有250Ksps的最高转换速度,12bit的分辨率和4个输入通道,可以在该数据采集终端基础上,方便地进行网络仪器仪表的开发。     

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．