正规BCI-代数的“拟-广结并”构造

本文进一步讨论BCI—代数的拟结合部分的特征性质,引入正规BCI—代数的概念。同时给出一种构造正规BCI—代数的“拟—广结合并”方法。     

模式识别在测井相分析中的应用

在测井相分析过程中,提取了与岩相有关的测井响应特征,进行了模糊聚类分析,形成其测井相模式。该模式通过岩－电关系库,应用模式识别技术,实现向岩相的转化,形成岩性的系统剖面。     

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。     

基于相关系数的正、负关联规则挖掘算法

负关联规则描述的是项目之间的互斥关系，它与传统的正关联规则有着同样重要的作用。然而，大多规则挖掘算法只能挖掘正规则而忽略了负规则的挖掘。本文利用统计学中相关系数的理论，提出一个能同时挖掘正、负关联规则的算法，实验表明该算法是有效的。     

多维频繁项集计算方法及应用

对多维关联规则中混合维关联规则数据挖掘技术进行了探索，实现了基于多维频繁项集进行多维关联规则数据挖掘的一种实用高效的方法，文中基于多维的频繁项集的挖掘算法主要分为2个步骤，并在高校学生信息系统中给予具体运用．     

一种基于关联规则的数据挖掘算法实现与应用

对Apriori算法加以改进,提出了一种更高效的关联规则挖掘算法,在扫描数据库的同时把支持每个项目的事务都标记出来,采用一种新的方法来计算候选项目集的支持度.该算法只需对源数据库进行一次扫描,就可以找出所有的频繁集,具有很高的效率.     

滹沱河湿地植物群落的种间关系研究

在样方调查的基础上，采用x^2检验和Pearson相关系数，研究了滹沱河湿地植物群落的种间关联性，对种间相关的测定结果进行了生态分析，结果表明：滹沱河湿地植物群落的42种给管植物可分为四个生态组群，即中旱生植物生态组群、中生植物生态组群、湿生植物生态组群和水生植物生态组群，讨论了x^2检验法和Pearson相关系数法的生态学意义，此外，还分析了种间关联、种间相关与环境因子的关系。     

一种关系数据库中基于云模型关联规则的提取

为了发现有效的关联规则，属性在比较高的水平被范化，允许相邻属性值或者语言项的重量．这种软划分可以映射人类的想法，同时使发现的知识鲁棒．利用云模型的理论与方法求解数量关联问题，给出了一种云关联规则的定义，并提出了基于云模型理论支持度和置信度的计算方法，最后提出了一种提取算法Cloud model A．这种方法较好地软化了数量属性论域的划分边界，从而使得挖掘出的云关联规则更容易被人理解。     

模糊分析在油气储量产能预测中的应用--以靖安油田盘古梁区开发数据为例的分析

针对常规因素分析法在实际应用中所存在的一些问题 ,在阐述模糊分析理论特点和数学模型的同时 ,具体研究了模糊分析设计在油气储量产能预测中的应用 .通过多因素关联度分析导出影响产能开发的因素 ,从主到次依次为 :渗透率、油层厚度、加砂强度、加砂量、孔隙度等     

运用物理学原理巧解数学难题

在求解某些数学问题时，对物理学原理的巧妙运用往往会成为启发解题思路的关键。介绍了几种适用物理学原理解答数学问题的方法，并提供了用以演示这些方法的实例。