基于融合推理的酥梨黑星病智能预决策方法

研究基于案例推理与规则推理的集成推理方法,提出基于案例推理与基于规则推理的融合推理框架,设计并实现了以融合推理框架模型为基础的病害智能预决策系统。将以黄河故道地区砀山酥梨黑星病为例进行测试的数据,与现有方法以及实测数据进行相关性统计分析。结果表明在对酥梨的黑星病预测上,该方法与现有方法相比,在拟合度、推理效率和准确率上具有显著的优势。     

利用数据挖掘技术构造范例库的新方法探究

范例推理技术作为基于规则推理技术的补充,其关键就是能很好地解决知识获取的瓶颈问题,但在范例推理技术的实际应用中,如何高效建立范例库也是一个棘手的问题。采用数据挖掘技术,提出一种综合算法从传统数据库中构造范例库,可望部分解决范例获取的自动化问题,提高系统的运行效率及整体性能。     

基于互信息和分形维数相结合的选择性聚类融合算法研究

针对传统聚类融合算法不能消除劣质聚类成员的干扰,以及聚类准确性不高等问题,提出一种基于分形维数的选择性聚类融合算法.该算法实现增量式聚类,能够发现任意形状的聚类.通过基于互信息计算权值的选择策略,选取部分优质聚类成员,再利用加权共协矩阵实现融合,获得最终的聚类结果.实验证明,与传统聚类融合算法相比,该算法提高了聚类质量,具有较好的扩展性.     

基于网格与分形维数的聚类算法

提出了一种基于网格和分形维数的聚类算法,它结合了网格聚类和分形聚类的优点,克服了传统网格聚类算法聚类质量降低的缺点,改进了分形聚类耗时较大的问题。此算法首先根据网格密度得到初始类别,再利用分形的思想,将未被划分的网格依次归类。实验结果证明,它能够发现任意形状且距离非邻近的聚类,且适用于海量、高维数据。     

分形技术在案例库维护中的应用

阐述了分形技术运用于案例库维护的可行性,并提出了一种基于分形技术的案例库维护模型,该模型利用分形技术中的盒维算法对案例库进行维护。实验表明该模型能够较为明显地降低案例库的规模,增强案例库数据全局分布的均匀性,进而提高案例库的检索效率。     

用户兴趣驱动的冰山数据立方体构建及更新方法研究

为了解决数据立方体完全物化占用过多存储空间的问题,以用户兴趣度为依据,从用户查询的实际情况出发,首次提出在矩阵基础之上进行冰山立方体构建的方法MICA,并在此基础上提出冰山立方体的增量式更新方法ICTU,以解决当用户兴趣发生改变时,需要物化的方体发生改变的问题.实验表明,MICC能够大大节省存储空间,有效支持用户查询,且利用增量方法ICIU能够使构建冰山立方体的效率大大提高.     

基于决策树的模糊聚类评价算法及其应用

评判聚类结果的有效性是一个复杂问题.文中提出一种基于决策树的模糊聚类评价算法,证明了决策树过程实际上就是一种模糊聚类评价过程,因此能够使用决策树算法来评价聚类结果的好坏,并在此基础上提出一个新的定理.通过UCI中已经有准确聚类个数的数据来验证算法有效性,在实验中首先使用K-means聚类算法得到不同聚类结果,再使用决策树中的C5.0算法来评价各种聚类结果,得到的最优聚类结果与UCI数据原有的聚类结果接近,证明了算法的实用性.最后给出算法在证券行业客户细分中的应用实例.     

一种基于状态检测的嵌入式防火墙

针对中小型网络用户的实际状况,采用IQ80310和Linux 2.6 内核为开发平台,设计开发一种基于状态检测机制的防火墙.对Linux 2.6内核中状态检测机制进行了研究,并以TCP协议为例,详细分析了其实现原理和工作流程.所设计的嵌入式状态检测防火墙具备防火墙的主要功能,并能防范碎片攻击和DoS攻击,具有安全、可靠、成本低廉等设计特点,具有较高的推广应用价值.     

集成范例推理及其在疾病诊断系统中的应用

根据疾病诊断的一般过程,研究集成范例推理技术和方法,提出一个基于集成范例推理的疾病诊断系统,介绍了系统的原理、架构及其组成部分,并对其中的关键技术和功能进行了设计。该系统设计符合疾病诊断的实际过程,有助于提高疾病诊断的自动化水平。     

基于构件式工作流框架的电力GIS系统集成研究

电力GIS是地理信息系统在电力企业中的具体应用.随着GIS系统以及电力自动化系统的快速发展,如何实现GIS平台与其它电力业务系统从功能模块到应用系统范围的集成,是目前电力GIS系统开发研究的重点和难点.提出利用构件开发的方法,在GIS软件平台上搭建工作流系统框架,通过工作流建模和工作流执行机制,实现业务系统功能的扩展以及系统问数据的传输与共享,从而达到电力GIS系统集成的目的.