基于RBF神经网络的Web分类挖掘研究

根据Web文档分类与人工神经网络理论，设计了一个Web分类挖掘系统。针对BP网络分类器的不足，提出了用径向基函数神经网络对Web页面中的文本信息进行分类的方法。实验初步证明，用径向基函数进行分类比BP算法构造的神经网络更具准确性，有效地提高了分类的正确率。     

一种新型决策树属性选择标准

讨论传统决策树算法中三种常用的基于熵的属性选择标准，提出一种基于属性重要性排序的建立决策树的新方法。该方法在决策树的每个内结点首先依据属性重要性将属性进行排序，然后选择最重要的属性作为分类属性生成决策树，并抽取出规则。与传统的决策树数据分类方法相比，此方法可有效地选择出对于分类最重要的分类属性，增强决策树的抗干扰能力，并提高规则的预测精度。     

基于改进灰色关联度的权重确定方法

决策者在进行决策时，指标权重往往是关键。但目前提出的各种确定方法，都带有一定的主观性，且不能反映指标对目标的影响方向。因此，本文在对现有权重确定方法总结的基础上，提出基于改进灰色关联度的权重确定方法，较好地解决了这一问题。     

矿粉与水泥的密堆及其对矿渣水泥的性能影响

将一系列经超细粉磨处理的矿渣微粉以不同比例与一定细度的水泥进行匹配 ,制成一系列矿渣水泥试样 ;根据Dinger Funk的数学模型得出粉体最佳颗粒群分布 (即堆积密度达最大的分布 ) ;通过水泥与矿粉的激光粒度检测结果 ,计算各矿渣水泥的实际颗粒群分布 ;运用灰色关联分析原理 ,考察各矿渣水泥试样的颗粒群分布与Dinger Funk最紧密堆积颗粒群分布的相关性 ;对各矿渣水泥进行标准稠度用水量以及硬化浆体的孔隙率等测定 .结果证明 :当矿渣水泥颗粒分布与最紧密堆积的关联度较高时 ,相应的矿渣水泥标准稠度用水量较少 ,硬化浆体孔隙率较低 ,胶砂强度较高 .     

供应链管理中供应商选择的灰色综合评价法

建立基于灰色关联度分析的灰色综合评价模型,并将其应用于供应链管理中供应商的选择.在确定指标权重时,采用了熵的概念,避免了常用方法如层次分析方法所带来的主观因素的影响,经实例验证,该方法是可行的,具有一定的实际意义.     

数量分类中试验数据的函数变换

依据数量分类学原理对数量分类中试验数据的函数变换的必要性进行了分析．给出了常用的试验数据函数变换方法，确定了对试验数据进行函数变换的一般原则。     

中国阳蝇属区系研究(双翅目:蝇科)

阳蝇属迄今在全世界已知400余种,本文报告了阳蝇属的属征、生物学及分类概况.在已有标本采集记录和资料的基础上,讨论了我国阳蝇属已知种的区系分布特点.结果表明我国阳蝇属种类极其丰富,已知176种,约占世界阳蝇已知种数的44%;在世界动物地理区划中,古北界种81种,东洋界种73种,古北和东洋界共同种13种,全北界种9种;在我国动物地理区划中,西南区、华北区和东北区的种类最为丰富;在我国已知的阳蝇中有140种为地方性种.     

基于人工神经网络的城市航空遥感图像植被分类研究

研究了一种基于模糊量化与多层前馈神经网络相结合进行多类别遥感图像植被分类的新方法.对分类指标 进行π隶属函数模糊量化之后,进行多层前馈神经网络(MLP)训练,再用训练后的MLP网络构成监督分类器,并 以宁波市彩红外航空遥感图像资料为数据源,选取园林区为试验区,对植被进行监督分类,分类精度达78%.研究 成果表明,该方法适用于多类别的遥感图像植被分类,其分类效果也较好.     

一种基于粗糙集分类规则发现的方法

介绍了粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理,并利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的概念,提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系,并简化带有不相容规则的决策系统的多层次数据挖掘算法,应用一实际的例子说明如何在数据库中发现分类规则.     

网络信息资源的分类组织

通过分析网络信息资源的特点，阐述了用分类方法组织网络信息资源的优势，指出了目前网络信息资源分类存在的问题，对网络信息分类与文献分类进行了比较，提出了建立统一的网络信息资源分类体系的建议。