基于FP-tree和支持度数组的最大频繁项集挖掘算法

提出了一个基于频繁模式树即FP-tree和支持度数组相结合的最大频繁项集挖掘算法,首先建立FP-tree,同时建立支持度数组,然后在此基础上建立最大频繁项集树MAXFP-tree,MAXFP-tree中包含了所有最大频繁项集,缩小了搜索空间,提高了算法的效率。算法分析和实验表明,该算法对稠密型数据集和稀疏型数据集均适用,并且特别适于挖掘具有长频繁项集的数据集。     

广义支持向量机优化问题的极大熵方法

依据最优化理论中的KKT互补条件建立了广义支持向量机的无约束优化模型,并给出了一种有效的光滑化近似解法极大熵方法,为求解支持向量机优化问题提供了一种新途径.该方法特别易于计算机实现,理论分析和数值实验结果表明了模型和算法的可行性和有效性.     

支持虚拟企业组建的DSS与CSCW集成框架

针对虚拟企业组建过程复杂, 需要决策支持系统支持的 特殊情况， 分析了CSCW对DSS的制约, 利用CSCW提供的多种技术和工具支持虚拟企业组建决策, 提出一种CSCW与DSS的集成框架. 并通过对集成框架进行评估与分析发现， 该方法是高效、 可行的.     

不同载体和前驱体对钴基催化剂浆相费托合成性能的影响

以SiO2和γ Al2O3为载体,以硝酸钴、醋酸钴和氯化钴为前驱体,利用浸渍法制备出钴基细粒子催化剂。用X射线衍射、程序升温还原、比表面测试等技术考察了钴基催化剂的结构和还原性能,分析了不同载体和前驱体对浆相费托反应性能的影响。结果表明,SiO2载体上钴物种的分散度和还原度均高于γ Al2O3载体,因而Co/γ Al2O3催化剂的活性最差,CO转化率远低于Co/SiO2催化剂。不同钴前驱体所制备的Co/SiO2催化剂钴物种的分散度和还原度有很大的差别,其相应的Co/SiO2催化剂的浆相费托活性顺序由大到小依次为:Co(NO3)2,Co(NO3)2+Co(CH3CO2)2,Co(CH3CO2)2,CoCl2。     

The Intelligent Decision Support System Model of SARS

Based on the intelligent decision support system, a new method was presented to defense the catastrophic infectious disease such as SARS, Bird Flu, etc.. By using All Set theory, the decision support system (DSS) model can be built to analyze the noise information and forecast the trend of the catastrophe then to give the method or policy to defend the disease. The model system is composed of four subsystems: the noise analysis subsystem, forecast and simulation subsystem, diagnosis subsystem and second recovery subsystem. They are discussed briefly in this paper. This model can be used not only for SARS but also for other paroxysmal accidences.     

内蒙古草原核心保护功能区的划定与分析——基于支持向量机方法

草原生态保护建设关系全面建设小康社会奋斗目标的实现,而草原保护红线又是草原生态保护建设最基本的有效途径。从介绍内蒙古草原三大生态功能和“一线三区”入手,选取内蒙古三个典型草原区域的数据作为训练样本,经过一系列的数据预处理和以支持向量机为主要方法预测出三个草原核心保护功能区的分布结果。结果证明从国家文件理论指导到运用支持向量机方法实际操作后可以取得理想的效果,但是还有待基于这三个典型草原研究结果推广至全内蒙古。     

一种运动想象脑电信号半监督算法

针对脑机接口中两类左右手运动想象任务,提出一种依据迭代训练次数不断更新训练集样本的半监督算法.使用多重自相关分析算法,选择置信度较高的脑电信号样本并加入初始训练集;分别使用公共平均参考法与共空域模式算法,对样本进行预处理及特征提取;最后使用支持向量机对样本进行测试,根据迭代学习次数按照递进方式移除置信度较低的样本,并利用剩余样本继续训练模型,从而优化特征提取器及分类器参数.通过对标准脑电竞赛数据库BCI IV Dataset Ⅱa中左右手运动想象数据的测试表明,该算法与其他算法相比,在训练样本数目较少的情况下,具有较高的分类正确率.      

致密气藏多尺度支撑机理研究与应用

致密砂岩气作为重要的非常规天然气资源,需经过压裂改造才能实现有效开发。选取四川盆地致密砂岩露头岩芯,雕刻制作粗糙裂缝面岩板开展多尺度裂缝导流能力和支撑剂回流实验,分析导流能力及支撑剂回流的影响规律。研究表明,为了获得较高且稳定的导流能力,近井主裂缝需要有足够的支撑剂以提供更大的剩余缝宽,远井剪切裂缝只加入少量小粒径支撑剂也能有效改善高闭合应力条件下的导流能力;对于支撑剂充填的主裂缝,裂缝导流能力随着闭合应力和支撑剂浓度的变化存在临界闭合应力及临界支撑剂浓度。在支撑剂充填层中加入纤维,临界出砂流速呈数量级增长,可以有效预防压后裂缝的支撑剂回流。致密气藏多尺度支撑理念在四川盆地川西拗陷致密气储层开展的压裂工程实践取得了显著的增产效果,为中国致密气藏经济高效开发提供了有效支撑和借鉴。     

基于支持度矩阵Apriori算法的钻井隐患关联挖掘

运用数据挖掘技术研究钻井作业事故隐患的分布规律及其内在机理,是迫切需要解决的重要课题。针对冗余、复杂的钻井隐患数据在挖掘过程中频繁项集丢失及其生成效率低的问题,提出一种基于支持度矩阵的Apriori算法。首先,引入布尔矩阵来表示事务数据库,避免了数据库的重复扫描。其次,通过事务矩阵相乘构造支持度矩阵来获得支持度从而简化支持度计算方法。最后,对算法的连接策略进行优化,简化了频繁项集的生成过程,且在运算过程中不断约简矩阵结构。在UCI数据集上进行实验,证明了改进后的Apriori算法能有效地提高执行效率。将该算法应用于钻井历史隐患数据的关联挖掘,挖掘结果能为安全管理者提供科学的决策依据,实现对钻井作业事故隐患有效识别和风险控制,具有重要意义和推广应用价值。     

基于后验概率的住房信贷评估SVM模型

针对标准SVM模型在信贷评估中单纯将客户划分为违约或者未违约的不足,提出了利用基于后验概率的SVM用于住房信贷评估的方法.利用商业银行的住房信贷数据进行的实证研究表明,基于后验概率的SVM模型通过将标准SVM的决策值转化为后验概率输出,能够对住房信贷客户的违约概率进行估计,对于商业银行根据客户的违约概率制定相应的信贷政策以及设计相应的住房信贷产品更具有实践意义.