用于电子商务中的数据挖掘技术研究

本文基于国内外的最新研究成果对数据挖掘技术进行了研究,将这些技术应用到具体的电子商务平台中去,得到了可行性验证,从而为此技术在电子商务领域广泛应用起到了示范作用。     

一种新的模糊神经元网络学习方法

提出了一种模糊神经元网络的学习算法即利用多 层多层模糊IF/THEN规则表达专家知识的神经网络学习方法，在以此构造的基于多源信息融合的分类系统中，采用了多层模糊IF/THEN规则进行分类。为了处理模糊语言值，提出了一种能够控制模糊输入矢量的神经网络体系结构。该方法能够对非线性实间隔矢量和模糊矢量进行分类，工程实验表明，此学习算法是切实可行的。     

一种与多尺度边缘图关联的CT＆MR图像融合新方法

基于离散小波变换实现图像融合的原理,对图像的融合方法进行了讨论和分析,并进行了比较,在分析了现有融合方法的不足后,提出了一种与多尺度边缘图关联的图像融合新方法。以CT与MR图像的应用为例,描述了图像融合的详细步骤。通过大量的融合实验和现场应用,证明了这一方法是十分有价值的,尤其是对于信任度要求高的医疗诊断应用领域。     

一种基于多传感器决策融合的新颖监控方法

提供一种基于多传感器决策融合的新颖监控模型和方法.该方法在传感器层实现分布式判断过程,即每个传感器产生一个局部判断结果后,送到全局决策融合中心,由融合中心做出最终判断结果,从而实现大型工控系统的监控目的.将该方法在水电站监控系统平台上进行具体的实验和测试,结果表明融合模型和方法是可信且可用的,其控制与决策方式是通用的.     

一种可并行的二维小波变换算法

基于对并行小波的研究，提出一种可并行实现的算法，实验结果表明，该算法能将计算时间，占用空间，变换效果等很好地统一起来，它不仅适用于信号的检测，而且适合于信号融合的自动处理。     

一种基于概括约简的特征提取新方法

为适应特征级信息融合计算的需要，在粗糙集理沦框架下，提出了一种基于概括约简的特征提取新方法．首先引入层次树的概念研究了属性值的抽象概括方法，然后设计了两种带有互补性的属性约简方法，一种是利用条件属性间的相关性作为约简策略去除冗余条件属性，另一种是利用有效一致性因子原则约简无关条件属性．设计的方法弥补了粗糙集理论中目前还存在的处理对象范围狭窄和处理效果较差等方面缺陷．应用实例验证了方法的正确性和可信性．     

一个基于融合思想的水电仿真系统的设计与实现

文章给出了一种融合模型,基于此模型,说明了一个水电仿真系统的设计与实现。以某丰满水电仿真为例,总结了融合思想的先进性、可用性和可靠性,为它在各种工控领域的应用提供了依据。     

一种基于IQP的稳定IIR微分器设计新算法

在分析基于常规QP方法来设计稳定IIR微分器而存在的苛刻的稳定性约束和代价函数不可靠两点不足的基础上，本文提出了一种新的基于IQP的稳定IIR微分器设计算法，本算法应用Rouche定理和有关的收敛准则，解决了稳定性和代价函数存在的问题，从而有效地减少了微分器的设计误差，改善了微分器的性能，使得新的设计方法更加完善、可靠。实例证明了这种设计方法的合理性、可行性，从而为它更加宽广的应用前景奠定了基础。     

一种新的小波变换边缘检测方法

提供了一种新的小波变换边缘检测方法,这种方法解决了第一代多尺度边缘检测方法中存在的两个问题即边缘仅定义为信号的奇异性表现;滤波尺度参数难以选择。它直接从人的视觉特征出发,描述边缘的特征,并定义象素点在邻域内的有效边缘测度,作为对该象素点进行滤波的尺度调整依据,以解决多尺度边缘检测中的尺度确定,从而实现边缘检测。实验和对比结果都证明,这种方法效果很好。     

一种新的用于分类挖掘的动态示例学习算法

给出一种能够接受特征及变化的动态示例学习分类方法。该方法改进了传统的ID基于特征值的学习方法，其局限性在于不能理解和记忆特征的变化信息，尤其没考虑特征间的动态相关。改进后的方法能学习动态特征，接受的训练示例是特征值在一定间隔内的初值和终值，从中获取特征值及其在指定间隔的跃迁，该方法尤其能够挖掘出特征间动态相关关系。通过若干应用例子测试表明，该方法适用于具有多元动态相关特征问题的分类，在信息融合领域中有独到的用处。