分布式全局频繁项目集的快速挖掘方法

针对传统的分布式全局频繁项目集挖掘算法存在大量的候选项目集，且求全局频繁项目集的网络通信代价过高等问题，提出了一种分布式数据库的全局频繁项目集快速挖掘算法（FDMA）．该算法改进了频繁模式树（FP-树）的结构，将双向FP-树改为单向，每个节点只保留指向父结点的指针，减少了指针数，由此可节省1／3的树空间；同时通过传送用3个很小的数组表示的被约束子树，在此挖掘全局频繁项目集的过程中不再生成大量候选项目集或条件FP-树，从而减小了网络通信量，提高了挖掘效率．实验表明，所提算法的挖掘速度比传统的分布式数据库数据挖掘算法至少提高了1倍之多，随着数据库规模的增大，它的扩展性将更好．     

一种基于粗糙集的单一属性分类的约简方法

粗糙集的应用中,对象集通常具有数量大、属性多、单一属性分类大的特点,这是在已有知识基础上提出规则时所遇到的3个主要问题,针对其中单一属性分类的约简问题提出了一种新的方法,它采用了先合并分解再综合的思想简化问题的求解,能快速有效地发掘信息中蕴涵的规则。     

一种改进的人力资源价值灰色评价方法

传统的人力资源评价方法简单直接,但过分依赖于人的主观判断与经验.提出了一种改进的灰色评价方法,该方法首先利用粗糙集原理对初选的指标进行筛选,从而避免了指标选取时的主观性.再计算各指标的权重,进而建立了灰色综合评价模型.最后通过算例说明了方法的有效可行.     

知识测度

在知识库中引入勒贝格测度，定义了知识测度和知识可测，对比勒贝格测度研究了知识测度的性质，并得出了波雷耳集与知识可测集等价等强于勒贝格测度的性质，证明了知识外内测度刚好是知识上下近似的体积，知识可测与知识可定义等价的测度与粗糙集的深刻联系，并由此研究了知识精细关系下近似集与知识测度的性质。     

关于拟-半-E-凸函数的几个新结论

广义E-凸函数作为凸函数的推广在优化理论研究中有着重要的应用.通过对拟-半-E-凸函数已有的性质和结论进行比较与研究,首先给出了拟-半-E-凸函数的有关新性质,并给予了相应的证明;其次分别研究了拟-半-E-凸函数与拟-E-凸函数和半-E-凸函数之间的关系,得出了相关结论;最后给出了关于拟-半-E-凸函数的一个判定定理及其在下半连续情形下的一个判别准则.     

基于时间窗口权值的数据流分类算法

针对不同时间段的数据流对当前数据流分类影响程度不同,在滑动窗口技术基础上提出了时间窗口权值的频繁模式(TWWFP)分类算法.首先,对滑动窗口中的每个基本窗口赋予一个与时间有关的窗口权值;然后,采用TWWFP-Tree结构存储当前滑动窗口中每个基本窗口中的频繁数据属性,实时更新TWWFP-Tree结构;最后,检测相邻3个滑动窗口中权值属性的平均分类误差,发现突变后及时减少下一个滑动窗口的长度可适应数据流的变化.实验证明该分类算法比没有时间窗口权值分类算法的精确度最大提高3%.     

粗糙集与神经网络集成在故障诊断中应用研究

提出了SOM网络－粗糙集－BP网络集成进行故障诊断的方案；首先应用SOM网络离散化故障诊断数据中的连续属性值；然后基于粗糙集理论计算诊断决策系统的约简，根据实际需要确定最优决策系统；最后在最优决策系统的基础上设计BP网络进行故障诊断，4135柴油机的实际诊断结果验证了所提出的民粗糙集理论相结合进行故障诊断的可行性，在数据充分的条件下，该方案可以推广应用于其他机械设备。     

TCL命令扩展在产品测试系统开发中的应用

为使开发工业测试系统变得简单而高效，利用了一种脚本语言TCL及其良好的扩展性和灵活性，并讨论了用C／C 对TCL进行命令扩展的方法以及TCL与C／C 语言的集成开发的流程．在此基础上，在VC 6．0环境下开发了基于RS-232C通信接口以及GPIB总线测量仪器的个人便携电话(PHS)产品测试系统，在实际运用中取得了良好的效果．     

不一致数据库中基于用户语义模板的评论可信度计算

在清洗算法不能有效地纠正不一致数据的情况下,“知情”用户给出的关于其正确取值的评论,对数据库的其他用户意义重大,可以帮助他们甄别错误数据,并在不丢失信息的前提下,尽可能地从不一致数据库中获取有用信息,但只有正确可信的评论才能有如此意义.因此,评论的可信度估算是这类应用中的一个关键问题.和互联网评论不同,数据库一般向系统内用户开放,用户的特征更易于提取,其语义确定.由于数据是对现实世界的描述,能对同一评论对象,发出类似评论的用户往往具有相同的背景或语义特征.文章提出了一种基于用户的特征分析的评论可信度计算算法,有针对性地解决了上述问题.算法首先根据语义特征,对历史评论者进行用户社区挖掘,得到在某准确度下评论过某对象的用户公共特征,形成用户模板;其次,对于任意给定新评论,通过其评论者和用户公共特征模板的匹配程度,并综合该评论者可信度、评论者和评论对象的语义相关性等关键因素,计算出该评论的可信度.实验证明,该算法在时间和准确率两方面都是有效的.     

Effects of encoding and retrieval on the mechanism of item + context binding

To investigate the neural mechanism of semantic representation and color context binding, we used electroencephalograph time frequency and coherence analyses to reveal local and long-range functional coupling in the encoding and retrieval phases of episodic memory. Fifteen undergraduates participated in the experiment and middle-frequency double-character Chinese words were used as stimuli in two types of study-test tasks (context recall and context recognition tests). Significant differences between item+context and item in the encoding phase were observed at the electrodes in the frontal region at 600–800 ms by time frequency analysis. Further differences were observed at 800 ms by independent component analysis: the frontal component and the coherent component of the triangle phase locking structure among the prefrontal, right parietal and left parietal-occipital regions. In the retrieval phase, differences between item+context and item were found on the electrodes at the central parietal and parietal-occipital regions at 400 ms by time frequency analysis, on the parietal-occipital component at 800 ms by independent component analysis and on the coherence component of the anterior right hemisphere and parietal-occipital regions at 1400 ms. In conclusion, the different effects of encoding and retrieval processing on ‘binding’ are reflected by the differing extents that brain regions engaged in cognitive operations. In the retrieval phase in particular, activities of the parietal-occipital region were specifically associated with ‘binding’, and coherence between frontal and temporal-parietal regions is a common brain activity in episodic memory.