GIS数据库中的数据挖掘

首先探讨了DM在GIS中应用的必要性和可能性,然后讨论了GIS数据库中的DM可以发现的知识类型、可以使用的方法,可以采用的DM系统原型,最后简单介绍了DM对GIS的贡献。     

文本挖掘及其应用

文本挖掘是指利用数据挖掘技术，从大量的文本数据中提取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。本文详细阐述了文本挖掘的功能、文本挖掘的过程、文本挖掘的应用，并在文章最后介绍了文本挖掘的工具及演示实例。     

一种基于遗传算法的属性约简算法

在基于Rough集理论的知识发现过程中,减小属性约简复杂度问题是重要研究内容之一。该文分析了基于遗传算法的约简算法,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的遗传约简算法。     

一种新兴的数据挖掘方法:神经规则法

该文详细阐述了一种新兴的数据挖掘方法——神经规则法。文中先后介绍了神经网络的训练、神经网络的剪枝以及神经规则的提取。最后用一个实例具体解释了使用该方法来挖掘分类规则的过程。     

一种基于粗糙集的决策规则挖掘算法

提出了一种基于粗糙集的决策规则挖掘算法。该算法主要包括属性归约、元组合并、规则提取和规则评估。最后用一个实例说明了算法的有效性。     

关联规则在医疗数据分析中的应用

介绍了从医疗数据中发现关联规则的方法,分析了医疗数据的特点,并以心脏疾病诊断的数据集为例,阐述了把医疗数据转换成事务数据格式的方法,描述了关联规则挖掘在医疗数据分析中应用所遇到的难题,针对这些难题给出了一种改进的Apriori算法,并用数据进行测试。结果表明,此算法优于Apriori算法,它可以减少产生的规则的数量,从而能快速发现有趣的医疗关联规则。     

基于ε占优的正交多目标差分演化算法研究

演化多目标优化是目前演化计算中热门研究方向之一.但是,要设计一种高效、鲁棒的演化多目标优化算法,使其找到接近最优和完整的非劣解集是一项很困难的任务.为了能有效求解多目标优化问题,提出了一种新的多目标差分演化算法.新算法具有如下特征:1)利用正交实验设计和连续空间量化的方法产生初始群体,使得初始群体中的个体可以均匀分布于搜索空间,并且可以使好的个体在演化过程中得到利用;2)采用Archive群体保存非劣解,并利用ε占优方法更新Archive群体,从而可以使算法较快获得分布很好的Pareto解集;3)为了加快算法收敛,提出一种基于随机选择和精英选择的混合选择机制.通过8个标准测试函数对新算法进行测试,并与其他一些多目标演化算法进行比较,其结果表明新算法可以有效逼近真实Pareto前沿且分布均匀,并且在收敛性和多样性的求解精度和稳     

求解带约束的多峰函数优化问题的新演化算法

求解带约束的多峰函数优化问题在科学研究和工程应用中具有重要的现实意义。本文在对郭涛算法和“两阶段子空间演化算法”改进的基础上,通过采用混沌初始化和混沌变异算子,给出了一种求解带约束条件的多峰函数优化问题的有效的演化算法。通过对具有多峰的复杂函数的测试表明:该算法在求解质量和收敛速度方面都得到了很好的结果,表现出较强的鲁棒性。     

应用于空间关联规则挖掘的ILP方法

文章介绍了应用于空间关联规则挖掘的ILP方法。ILP方法全称为归纳逻辑程序设计,这种方法有利于从空间领域发现有价值的知识,系统地研究地理层的层次结构,处理诸多空间对象的空间特性。这种方法已在一个ILP系统SPADA中实现,该文将通过SPADA应用空间数据的一些实例来说明ILP方法的特点。     

基于高光谱吸收特征参数的分类研究

在Weka平台上,采用决策树C4.5、朴素贝叶斯、朴素贝叶斯树三种算法进行了带缺失属性值的高光谱分类研究。针对高光谱波段数众多、信息冗余量大的特点,首先对光谱曲线进行光谱特征参数提取,然后再选择合适的吸收峰波段作为输入向量来进行分类。实验表明,由NBTree建立的铀黑-沥青铀矿分类模型的分类误差最小,分类精度最高,其次是Na?觙veBayes和J4.8,但从训练时间来看,NBTree则高于NB和J4.8。最后,对三种分类算法的分类结果进行了分析。