数据挖掘中粗糙决策规则及其不确定性研究

数据分析中产生的粗糙决策规则通常具有不确定性,需要适当的不确定性量度.借鉴变精度粗糙集理论思想,讨论了几种粗糙决策规则量度方法,采用基于信息熵的方法给出了变精度粗糙集意义下基于修正信息熵的不确定性量度函数,兼顾到了规则不确定性的两个方面:一致性和随机性,还能有效处理噪声对数据一致性的影响,对"几乎一致性规则"有保护作用.通过举例比较了γ0、Hdct和HVPRS,结果表明HVPRS更适合于评价从有噪声数据中提取的粗糙决策规则.     

基于Bayes定理的分类规则研究*

研究了利用Bayes定理发现分类规则的方法,用Bayes定理可以发现分类规则,然后用分类规则进行数据分类。结合实例针对概念性数据集及包含数值性属性和概念性属性的数据集两种情况进行讨论。通过实例说明Bayes定理是数据挖掘中一种有效的数据分类方法。     

数据挖掘中粗糙决策规则及其不确定性研究

数据分析中产生的粗糙决策规则通常具有不确定性,需要适当的不确定性量度。借鉴变精度粗糙集理论思想,讨论了几种粗糙决策规则量度方法,采用基于信息熵的方法给出了变精度粗糙集意义下基于修正信息熵的不确定性量度函数,兼顾到了规则不确定性的两个方面;一致性和随机性,还能有效处理噪声对数据一致性的影响,对“几乎一致性规则”有保护作用。通过举例比较了γ0、H^dct和H^VPRS,结果表明H^VPRS更适合于评价从有噪声数据中提取的粗糙决策规则。     

关联规则挖掘方法在旅游行程规划中的应用

在讨论了关联规则挖掘方法的一般知识后,重点研究了关联规则挖掘方法在放游行程规划中的应用.     

基于数据库的燃煤锅炉事故诊断专家系统的设计与实现

采用MS SQL Server7．0设计知识库，Visual Basic 6．0编程实现了燃煤锅炉事故诊断专家系统。本系统知识表示采用了基于概率逻辑的产生式规则形式，并用数据库的方法存储管理知识库。推理机采用规则值的方法，并应用主观Bayes理论建立了不确定性推理模型。实现了一种较为理想的不精确推理。     

基于Bayes规则与HMM相结合的步态识别方法研究

提出一种将Bayes规则与HMM相结合的步态识别方法.检测环节通过采用重心变化作为特征序列来削弱时间差分算法中运动实体目标存在中空的负面影响,通过对检测出的目标特征序列采用直线拟合提取对称轴,并等效转化为具有方向性的点线距序列,来简化运算,降低失真度.步态训练中,通过初始化的修正使训练出的HMM接近全局最优,并给出Bayes相关先验学习方法.步态识别中,应用HMM的前-后向算法,并融合Bayes规则,客观性增强,最终结果经中国科学院CASIA的原始步态视频测试,达到比较高的识别率,且对衣着具有一定鲁棒性.该文方法主要针对视角在0°～180°间的室内监控直道行走场景.     

基于可变精度粗糙集理论的粗糙规则挖掘算法

提出了一种基于变精度粗糙集理论的规则挖掘算法.通过粗糙规则集的不确定性量度,应用遗传算法求取相对属性约简,然后根据所给阈值导出粗糙规则集,并对阈值对规则集的影响进行了事后分析.由该算法得到的规则既有一定的噪声容忍度又具备较高的准确度和覆盖度,从而能充分保证预测和分类的准确性.实例分析证明,该算法是规则挖掘的有效方法.     

仿真系统可信度评估及模型验证方法研究

该文对仿真系统可信度评估的一些概念和M＆S过程中V&V的应用进行了综述.讨论了有关概念模型验证的一些问题,并介绍了模型验证的贝叶斯(Bayes)方法.     

应用概率神经网络诊断自行火炮发动机的故障

研究了概率神经网络模型,并应用于故障诊断.对基于概率统计思想和Bayes分类规则的概率神经网络模型、网络结构、算法及其特点进行了分析,并提出一种优化估计平滑因子的方法.概率神经网络可很好地诊断自行火炮发动机运行中油路和气路的故障,在模式识别和故障诊断领域中可取得良好的应用效果.     

基于统计特征的数学公式抽取方法的研究

在分析公式特征的基础上，提出了一种将Parezen窗和Bayes分类规则相结合的公式抽取方法。对于孤立式公式采用改进后的Parzen窗方法将其从文档中抽取出来，对于内嵌公式通过Bayes分类规则将其从文本行中抽取出来。实验表明，这种抽取方法对中文文档具有较好的适应性和较高的成功率。     

复杂系统模型的贝叶斯假设检验

该文提出了利用贝叶斯(Bayes)理论对建模与仿真(M&SModeling and Simulation)中的复杂假设进行检验的方法,并给出了检验的规则和方法的应用实例.该研究对于大型复杂仿真系统的置信度评估具有重要参考价值.     

基于结构知识的机械产品设计技术

针对产品设计现状,研究结构设计知识.通过结构知识单元表达概念信息,对设计规则进行BNF表示,之后提取产品设计知识与规则,在此基础上提出了基于结构知识的机械产品设计方法.该方法在多腔模系统设计中得到了成功应用.     

基于可变精度粗糙集理论的规则获取算法

为了在处理噪声数据时获得更可靠的分类规则,提出了一种粗糙规则挖掘算法.通过粗糙规则集的不确定量度,在变精度粗糙集理论下近似约简分析的基础上,引入了信息熵,建立了变精度意义下的决策表的度量方式.利用离散粒子群算法,提出一种基于粒子群优化的粗糙集知识的近似约简算法,导出了粗糙规则集.经过实例分析说明,这种算法不但具有一定的噪声容忍度,而且该算法得到的规则具有较高的正确度和覆盖度,从而保证分类的准确性.     

基于多层Bayes估计的战略协同网络供应链可靠性研究

对战略协同网络中供应链可靠性进行分析和判定.得到了可靠度计算公式,并以此为依据收集定时截尾数据.根据战略协同网络供应链可靠性统计特性,建立两种Bayes估计方法和一种多层Bayes估计方法,分别应用于样本供应链可靠性评估中.在估计供应链失效率的基础上,对供应链町靠度进行估计.仿真结果显示,应用多层Bayes估计方法效果较好.     

基于规则挖掘和Na(l)ve Bayes方法的组合型歧义字段切分

组合型歧义字段切分是中文自动分词的难点之一.在对现有方法进行深入分析的基础上,提出了一种新的切分算法.该算法自动从训练语料中挖掘词语搭配规则和语法规则,基于这些规则和Nave Bayes模型综合决策进行组合型歧义字段切分.充分的实验表明,相对于文献中的研究结果,该算法对组合型歧义字段切分的准确率提高了大约8%.     

基于Bayes参数估计的垃圾邮件过滤算法研究

朴素Bayes邮件过滤算法由于简单、易于理解,已被人们广泛接受,并应用到一些商用邮件系统当中.但面对目前垃圾邮件问题依然严重的现状,人们逐渐开始认识到采用简单的朴素Bayes邮件过滤算法已不能满足现有邮件过滤的性能要求.Bayes网络一直以来作为知识发现的一个重要分支,是人们研究的热点;邮件过滤问题也可以映射到一个Bayes决策网络模型中.通过构建针对邮件过滤的Bayes决策网络模型,并经过概率学习对关键节点作Bayes参数估计,可以实现邮件的概率分类发现.邮件样本试验结果表明新算法与朴素Bayes邮件过滤算法相比具有更快的收敛速度和更高的稳定性.     

基于规则的专家调度法在镀锡生产中的应用

流程工业的生产调度是流程工业CIMS中的一类重要问题,对其实现具有重要意义.在叙述了流程工业CIMS的生产调度方法的基础上,针对上海宝钢宜昌薄板有限公司的镀锡生产调度的实际问题,提出使用基于规则的专家系统对其镀锡生产进行调度,并讨论了基于规则的专家系统的调度方法在镀锡生产调度实现过程中规则获取、知识形成、推理方法设计的实现方法.最后,根据实际生产调度数据给出了使用该调度方法的调度系统在镀锡生产调度中的应用结果.     

数据缺失的扩展置信规则库推理方法

数据驱动的扩展置信规则库专家系统能够处理含有定量数据或定性知识的不确定性问题.该方法已被广泛地研究和应用,但仍缺乏在不完整数据问题上的研究.鉴于此,针对不完整数据集上的问题,提出一种新的扩展置信规则库专家系统推理方法.首先提出基于析取范式的扩展规则结构,并通过实验讨论了在新的规则结构下,置信规则前提属性参考值个数对推理...     

基于动态剪枝的关联规则挖掘算法

介绍了目前关联规则挖掘的研究工作 .分两个部分提出了基于动态剪枝的关联规则发现方法 .讨论了如何实施动态剪枝 ,给出了一个基于三元组结构的树式存储结构 ,在此基础上描述了交易数据库中知识发现算法 .并将提出的方法与关联规则挖掘中具有里程碑意义的 Apriori算法进行了对比分析 ,给出了相应的分析结果 ,实验表明该方法能有效地从数据集中发现关联规则     

Bayes决策的概率型粗糙集模型

本文讨论了概率型粗糙集模型与Bayes决策方法的联系，建立了Bayes决策方法的概率型粗糙集模型，实现了粗糙集理论应用于Bayes决策的方法。