剪枝 Galois 格上规则的直接计算

Ｇａｌｏｉｓ格用于知识发现具有许多优点,并在实际应用中显示了一定的价值。现提出一种在已剪枝的Ｇａｌｏｉｓ格上直接计算规则的算法,其主要依据格结点的直接泛化来产生规则集合。该算法在一定条件下更为有效,并且所产生的规则集合是无冗余的。文中所述方法已用于数据库知识发现工具ＨＵＴＫＤＤ中。     

一种基于粗糙集的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类器的计算过程只有在完全数据库中才成立,而基于相似关系的粗糙集模型具有处理空值的功能,并且提供了属性离散化和约简技术,可以改善属性间的依赖关系。因此,将两种不同的软计算方法相结合,利用粗糙集合理论先把决策表补齐,再对数据进行约简,然后结合朴素贝叶斯分类器,得出分类结果。实验证明这种方法不仅简化了数据和模型的规模,也具有对不完全数据的分类能力。     

Rough算子求解不一致信息系统的约简算法

为求解不一致信息系统的属性约简,在经典粗集理论模型的基础上,许多学者提出了上、下分布约简等方法,但是,这些方法尽可能保持了原决策系统的决策分布情况并且当数据集基数较大时,时间空间复杂度都较大。本文从另一个视角将大数据库中记录看成概率事件,利用粗集理论导出规则的模糊性度量方法—Rough算子,在多数优先的原则的基础上,将不一致信息系统转化为一致信息系统,并基于此提出了递增式反向求解方法。这种反向求解思想也为在大数据库中求解约简提供了可能。     

基于Relief算法的特征学习聚类

聚类作为数据挖掘常用工具之一,是按照事物间的相似性进行的一种无监督分类．然而传统的聚类方法较少考虑特征权值．为此,通过研究、分析Relief算法及其在聚类应用中存在的问题,提出了一种基于Relief算法的特征评价函数,并将此函数运用到特征学习聚类中,以解决特征权值取值不当对聚类产生的负面影响．     

基于粗糙集决策树算法的研究

传统的决策树方法在实际应用中存在很多不足,如生成树规模过大,抗噪性较差等,因此,提出了将变精度粗糙集和混合变量集算法应用于决策树分类中,通过变精度和混合属性集分类减小树的规模和过度拟合问题,降低了噪声数据对属性选择的影响,并通过实验证明该算法与传统的算法相比具有较大的优越性。     

主从关系数据库中关联规则挖掘算法研究

数据挖掘是计算机科学研究的重要领域之一.文章从主从关系数据集的角度开展关联规则挖掘研究,首先构建了主从关系数据库模型,在此基础上提出一种基于元组ID逆传输的关联规则挖掘算法(TIDRP),避免了挖掘过程中数据的集成过程,减少了资源的消耗,并使挖掘出的规则更符合实际情况.     

两类决策系统中规则获取的联合决策矩阵算法

提出了联合决策矩阵的概念以及基于联合决策矩阵的两类决策系统规则获取算法.将条件属性等价矩阵和决策属性等价矩阵合并到一个矩阵中,大大减少了矩阵生成过程的比较次数,能有效提高算法的效率.用一个实例说明了算法的执行过程,并通过算法复杂度分析与实验结果对比,进一步说明了该方法的有效性.     

高等院校教职工信息管理系统(MIS)

文章针对"安徽省高等院校教职工信息管理分析系统"的立项、开发过程中所做的工作,详细阐述了系统设计方案和关键技术实现,并简要介绍了系统的应用情况。在系统的设计和开发全过程中,严格遵循软件工程的方法和手段,使得系统更加方便、实用、安全,具有重要的实践意义和经济价值。     

基于多剪枝格的频繁项集表示与挖掘

文章在研究基于剪枝概念格的频繁项集表示的基础上,提出了基于多剪枝概念格模型的频繁项集表示与挖掘方法。该方法在多剪枝格基础上进行导出频繁项集的合并,进而获得全局频繁项集,有效地降低了频繁项集表示的规模;理论分析和实验结果表明,该方法能获得满足用户要求的近似所有全局频繁项集。     

基于模糊理论的铸件质量管理中的数据挖掘

对铸件质量管理问题进行了研究，运用数据挖掘技术对铸造生产过程进行分析。按工序将铸造缺陷产生原因进行分类．提出了一种数据模型，可发现容易产生质量问题的工序以及相关的故障因素，向决策提供信息，有利于决策解决生产中薄弱环节存在的问题．