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。     

试论我国矿业企业的技术创新

知识经济时代是以创新为重要特征的。创新是知识经济的核心。也是提高矿业企业市场竞争力、促进矿业企业生产发展的动力。目前我国矿业企业技术创新能力不强，技术成果转化率低下，各种制度因素、经济因素和环境因素制约着企业的创新和发展。从我国矿业企业技术创新的现状分析入手，提出了提高企业技术创新能力的对策。     

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。     

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．     

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．     

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．     

摆动凸轮廓线曲率半径计算的CAD动画方法

通过瞬心法进行高副低代,得到了摆动从动件凸轮机构的等效四杆机构;在此基础上,论述了凸轮廓线曲率半径图解法的原理,给出了它们之间的几何运动关系。进一步讨论了采用CAD动画的方法,高速高精度地计算凸轮廓线曲率半径的过程。     

基于统计方法的数据挖掘算法研究

在统计方法的基础上提出了一种根据数据集合本身的统计特性数据挖掘算法．该算法利用数据本身的统计特性对数据仓库中的数据进行分析，在给定重要性比例程度的前提下，经过系列的统计运算，得到简化的数据仓库集，并根据分析得到了数据挖掘算法的流程图．提出了比例大小关系函数，反映了数据自身的统计特性，分析表明：这种算法极大的提高了数据的有效水平。