基于模糊决策的不完整数据分类算法

中医药领域不完整的数据普遍存在,而数据的不完整很大程度地降低分类模型的学习效果。大多数已有的处理不完整数据的分类算法只关注在其学习阶段处理不完整数据,而对于不完整数据出现在分类阶段则不能处理或效果不好。文章提出一种新的分类算法用于处理不完整数据的分类问题。首先给出一个新的用于处理不完整数据的决策树算法,并针对传统的Boosting算法在迭代过程中使用确定性决策方法而没有充分考虑到数据集中的不完整数据,进一步提出改进的Boosting算法,在迭代过程中对每一个假设使用模糊决策方法,权重的更新机制是增加错误分类样本的权重和减少正确分类样本的权重,最终使用加权投票的方式得出最优的分类结果。最后,通过两组实验证明提出的算法策略在处理不完整数据问题时的优越性。     

基于图像RGB色彩特征的关联规则挖掘研究

对图像色块RGB值进行抽取和处理、建立常用颜色数据表和图像RGB颜色值的事务数据库D、最后应用关联规则进行挖掘.关键工作是建立n张图像颜色值事务数据库D,它与使用传统的购物篮数据进行关联规则挖掘的事务数据表形式类似.因此,基于图像RGB色彩特征的非结构化数据挖掘问题就转化成了结构化数据的挖掘问题.     

数据仓库、数据挖掘在财政系统中的应用

随着技术发展,财政系统信息化建设得到较好发展,各类业务管理系统积累了大量的数据,如何在海量数据中挖掘有用的信息资源,就显得十分迫切。简述了数据仓库、知识发现和数据挖掘的产生、发展及相关技术和应用,研究了聚类算法及聚类分析的度量标准。以聚类算法为例,讲述了针对实际应用中数据挖掘算法的应用改进。提出了应用推广阶段的改进型聚类分析算法,并对某市财政的数据集合进行了实验分析。针对财政决策系统的应用整合问题,选择以某市财政决策管理系统为例,介绍了进行数据挖掘之前要经历的步骤,最后得出了税源户聚类信息。     

DBSCAN算法在高性能计算中心用户分类的应用研究

为提高集群资源使用效率,管理员需要对用户进行分类,从而对不同用户提出资源使用策略.DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法可对用户进行分类,但对初始参数敏感.为此,提出改进算法,首先将密度进行层次划分,由此得出各层次的密度阈值,在每种阈值下采用DBSCAN算法,解决全局参数问题.在此基础上,创新地使用一个直接可达距离排序队列,将排序信息作为可变参数,减小初始参数对结果的影响.通过高性能计算中心用户数据的实例验证了其可行性.实验结果表明,改进后的算法提高了用户分类的准确性和全面性.     

基于高斯受限玻尔兹曼机的非线性过程故障检测

针对非线性工业过程,提出了一种基于高斯受限玻尔兹曼机(GRBM)模型的故障检测方法.该方法从海量过程数据中提取出GRBM隐层特征信息,通过隐层特征再构建出重构数据,并依据重构误差在残差空间中构建检测统计量,形成了非线性过程故障检测算法.仿真结果表明,基于GRBM的故障检测方法不仅比传统的核主元分析(KPCA)方法具有更好的故障检出率,并且针对大数据量问题具有更强的处理能力.     

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。     

Web日志挖掘中的数据预处理技术

用户访问网站,Web日志中会记录下大量的用户访问信息,通过挖掘这些日志数据可以获得相关页面、相似用户群体和用户访问模式等信息,Web日志挖掘对于优化网站结构、提供个性化服务和构建智能化网站具有重要作用.数据预处理是保证Web日志挖掘质量的重要基础,预处理主要包括数据清洗、用户识别、会话识别、路径补充和结果评价等工作.概述了数据预处理技术,重点介绍了目前常用的会话划分算法和评价标准,并实现了一个数据预处理系统.     

十运会的电子信息技术应用与服务系统

现代大型综合性运动会其重要特点之一，就是比赛的不可重复性和严格的时间界定。随着社会经济和信息技术的不断发展，使用现代化信息技术，有效提高办会质量和工作成效，确保运动会的顺利进行，已成为综合性运动会不可或缺的重要组成部分。对第十届全国运动会电子信息技术的应用与服务系统功能作一总结和归纳，并对其功能作简要描述。     

基于GIS的图形数据格式一体化转换技术

开发了基于GIS的地形符号设计和绘制软件,使地形图符号具有图形和属性两个特征,经过适当的整理加工,实现图形数据一体化转换,建立GIS数据库,提出了在GIS的各种软件中有效集成应用CAD等模型各种数据的解决方案,并且着重在点状符号、线状符号和面状符号的符号显示,以及地理要素与符号库的连接及匹配的问题做了重点阐述.     

（F,F）-数据离散矩形区域在数据辨识中的应用

应用新数学模型P-集合,提出数据传输中三种异常数据的概念：F-异常数据、F-异常数据与（F,F）-异常数据;提出（F,F）-数据离散矩形区域概念;给出丢失-侵入数据发现定理、系统输出数据分离定理、系统输出数据类型辨识定理、（F,F）-异常数据在（F,F）-数据离散矩形区域的定位定理;给出（F,F）-数据离散矩形区域在系统输出数据类型辨识中的应用。丢失-侵入数据发现定理与系统输出数据分离定理是系统输出数据类型辨识的基础,（F,F）-数据离散矩形区域的提出,为系统数据的几何辨识和系统出现异常数据的预警提供了一种新的理论与方法。