基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘算法研究

目前绝大多数频繁项目集(或最大频繁项目集)挖掘算法并没有考虑相关领域知识,其结果会产生许多无关的模式.因此,发现约束频繁(或约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,然而,这方面的研究工作却很少.为此该文提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree:一种扩展前缀树结构)的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法.实验结果表明该算法是快速有效的.     

光学辐射计量术语规范化的进展

对辞书术语的定义格式作了查证,并通过与教材中的术语定义的对比,探讨两种定义格式的特点。根据参与术语翻译和标准评审的点滴积累与正反体验,将翻译定名中的常见问题尝试概括为十种。每种问题都举出实例,从逻辑、语法与格式三方面加以分析。文中举例虽取自信息技术和对定义的翻译,但所概括的定义的特点和常见问题适用于科学技术其他学科,适用于自行撰写定义。     

基于自适应蚁群算法的分布式分类规则挖掘算法

基于分布式数据挖掘技术,提出了一种基于自适应蚁群算法的分布式分类规则算法。该算法采用了不同的启发式函数及信息素改变方法,引入了自适应机制与变异策略,从而达到缩短蚁群算法计算时间、加快算法收敛速度、提高预测准确率的目的。实验结果验证了该算法的有效性。     

基于CA的城市土地利用演变人工神经网络模拟

基于CA原理,利用学习矢量量化神经网络从不同时相遥感数据中挖掘土地利用演变的内在规律,自动找到土地利用元胞的转换规则,并以该规则反演和预测土地利用格局.在上海市区典型边缘带的应用显示,挖掘出的元胞转换规则,与同期上海城市发展状况相吻合,表明该模型可以满足土地利用演变模拟预测的要求,大大缩短了建立CA转换规则所需时间.若能增加社会、经济因素的影响,减少网络训练时的信息浪费,将进一步优化模拟效果.     

基于概念格提取简洁关联规则

从量化封闭项集格所提取的所有最小无冗余规则,虽满足最小前件最大后件的要求,但并不是满足用户设定支持度和置信度的最小规则集.本文提出了一种全局简洁关联规则,使所提取的规则集最小,并给出了基于量化封闭项集格提取全局简洁规则的算法.     

基于多通道观测量精确定时的算法及实现

为了提高卫星导航系统中的定时精度,在研究利用伪距方程解算来获得钟差以进行接收机时间调整的传统定时方法的基础上,提出了利用多通道信息在最大似然准则下,进行最佳估计接收机时钟钟差的算法,并在时间调整过程中实现了闭环调整接收机秒脉冲(1 PPS)的输出.对算法及闭环调整方式在ARM FPGA的硬件平台上进行了初步实现,对算法的性能进行了仿真.仿真结果表明,最大似然估计算法对进一步提高卫星导航系统中的定时精度有明显的改善.针对开环和闭环调整两种情况,也进行了仿真分析,得出闭环调整能够有效克服接收机时钟向同一方向漂移的问题.     

基于启发式混合遗传算法的相控阵雷达最优化调度

针对相控阵雷达最优化调度,提出了结合启发式规则的混合遗传算法实现。设计了基于遗传算法的相控阵雷达调度的编码规则、初始种群产生、交叉和变异遗传算子等,定量描述了波束合并和交错跟踪的条件,并提出了五项启发式规则。最后开发了结合启发式规则的混合遗传算法相控阵雷达调度软件系统,并利用仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

一种基于三角模糊数多指标信息的聚类方法

针对一类特征指标值及指标权重均为三角模糊数的多指标信息聚类问题,提出了一种新的最大树聚类分析方法。首先对三角模糊数多指标信息聚类问题进行了描述;然后依据传统的基于数值信息的最大树模糊聚类分析方法的基本思路,给出了解决三角模糊数多指标信息聚类问题的计算步骤。最后,通过算例说明了本文给出的聚类方法。     

基于元学习技术的分布式采掘关联规则研究

关联规则是数据采掘中的重要研究内容。本文利用元学习技术提出了在分布式交易数据库环境下,分布式采掘关联规则的一种方法和相应算法DMAR。该算法具有较高的采掘效率和较低的数据通信量。定义了衡量采掘算法效率的分布式因子g,并指出算法的采掘效率和数据通信量与g值的大小有关。最后通过实验验证了该算法的正确性和有效性。