运用全1矩阵的概念格生成算法

从概念格的概念矩阵出发,提出一种运用全1概念矩阵来生成概念格的算法(Algorithm of Generating Concept Lattice Using Universal Matrix,GCL1).对整体概念格的形式背景采用0-1矩阵来表达,扫描形式背景的行和列找出全部的全1矩阵,定义了最大秩全1矩阵的概念,并且证明了最大秩全1矩阵对应的结点一定是概念格中的概念;然后按全1矩阵的秩从大到小排序,并对非最大秩的全1矩阵进行扩充,从而得到概念结点,再对概念结点连接,分别建立子概念格;最后把这些子概念格合并生成整体概念格,并同时生成哈斯图.本文对所提出的GCL1算法进行了理论论证,并且通过实例运行,结果表明该算法的时间复杂度明显优于其它许多算法.     

CATV网络实时监控管理系统的设计与实现

有线电视网络管理系统能适应CATV网络多任务管理的需要 ,提高整个网络的运行效益 ,减轻网台管理维护人员的劳动强度。介绍了CATV网络实时监控管理系统的硬件组成和系统特点 ,阐述了CATV网络实时监控管理系统中监控软件系统的设计思想、系统功能、各类视图的设计与实现以及监控参数的实时控制实现等。     

面向近重复文本图像检索的三分支孪生网络

针对传统近重复文本图像检索方法需人工事先确定近重复文本图像之间存在的变换类型,易受到人主观性影响这一问题,提出一个面向近重复文本图像检索的三分支孪生网络,能自动学习图像之间存在的各种变换。该网络输入为三元组,包括查询图像、查询图像的近重复图像以及其非近重复图像,训练时采用三元损失使得查询图像和近重复图像之间的距离小于查询图像与非近重复图像之间的距离。提出的方法在两个数据集上的mAP (mean average precision)分别达到98.76%和96.50%,优于目前已有方法。     

搜索空间自适应量子搜索算法

量子搜索算法,相较于经典计算有着平方根的加速,在许多机器学习算法中都有广泛应用,如量子KNN算法、量子特征提取、量子主成分分析等.在目标分量占比较小的时候,量子搜索算法总能以较高的概率得到目标分量;然而,当目标分量占比较大时,量子搜索算法的成功概率急剧下降.为解决这个问题,本文拟提出一种搜索空间自适应的量子搜索算法.新算法依据目标分量占比的不同采用不同的策略:当目标分量占比为λ≥1/2,将搜索空间扩大为8N;当目标分量占比1/4≤λ<1/2时,将搜索空间扩大为4N;当目标分量占比1/8≤λ<1/4时,将搜索空间扩大为2N;当目标分量占比λ<1/8时,保持搜索空间不变.通过理论分析,改进算法整体效率得到显著的改进,能够保持93%以上的成功概率.     

关系数据库中知识发现的一种粒计算方法

提出用粒计算方法从关系数据库或信息系统中挖掘具有不同粒度大小的多维多层次关联规则. 首先, 基于粒计算的划分模型给出了从关系数据库或信息系统中进行知识发现的框架; 其次, 提出频繁k-项目集生成的粒计算方法; 最后, 对所提出的粒计算方法通过实际例子进行说明, 并选择两类不同数据集在给定不同支持度下进行测试, 以及与两种经典方法进行了比较. 测试结果表明所提出的粒计算方法有效. 而且借助粒计算使得关联规则的语义变得更加清晰和易于理解.     

多用户住宅管理系统设计与实现

本文介绍了多用户住宅管理系统的设计、总体结构、模块功能和系统特点。     

基于粗糙熵的不相容大气质量系统的预测

对不相容大气质量系统进行预测,并做出正确的决策是目前一个重要的研究课题.粗糙熵是在粗糙集理论基础之上的、处理不确定性问题的一种度量.从粗糙熵的角度来研究不相容信息系统的属性约简,并在此基础上研究基于粗糙熵约简的算法.给出基于该算法进行大气质量系统预测的基本步骤,通过具体的示例说明该算法的可行性和有效性.     

AGM(1,1)模型的研究及应用

传统灰色模型GM(1, 1)是一种有偏差的指数模型,具有所需数据少、预测精度高和无需先验信息等优点,但有时预测效果不佳。基于这种情况,该文提出改进的灰色预测模型AGM (1, 1)及建模步骤,利用该模型实例预测某省参加国内游的年度总人数,并与传统的灰色预测模型结果相比较。结果表明,改进后的灰色预测模型精度更高、误差更小、简捷、实用,能够为相关部门的决策提供科学的理论 依据。     

一种粗关系数据库索引方法

根据粗关系数据库中所存数据的特性,提出不确定性数据索引方法。将粗关系数据库中的元组属性值以二进制串表示,借助改进的汉明距离公式计算元组间的距离,构成距离矩阵,根据该矩阵中的距离值将元组分类,从而实现对表中元组的索引。给出描述索引的算法,通过实例说明了该索引方法是可行和有效的。     

粒计算在挖掘Web用户浏览兴趣路径中的应用

通过分析Web日志的信息表中如何划分信息粒和表示信息粒,提出基于粒计算的Web用户浏览兴趣路径关联规则的提取的算法,并通过一个简单示例来说明算法的可行性.