粒计算理论与数据挖掘初探

粒计算理论是一种看待客观世界的世界观和方法论,覆盖了所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究,将粒计算理论应用于数据挖掘研究已成为数据挖掘领域的一个研究热点。分析了粒的概念,介绍了粒计算的主要理论模型与方法、粒的信息化与二进制表示,并给出了粒计算理论下关联规则挖掘中求得支持度与置信度的方法。     

基于改进遗传算法进化神经网络

本文提出一种新颖的基于实数编码的改进遗传算法用于前馈神经网络的训练 ,进而实现对非线性系统预测 .该改进遗传算法采用基于代沟最小的代选择模型 ,选用BLX α混合交叉算子 .与经典的基于二进制编码的遗传算法相比较 ,该算法不需要编码和解码 ,所以计算速度快 ;且不需要根据经验设置交叉和变异概率 ,因而算法简单、鲁棒性强、优化效率高 .同时给出了应用该算法对前馈神经网络进化时的计算流程 .仿真结果证实该方法对非线性系统进行预测是快速有效的     

基于二进制和有向图的关联规则算法BGL研究

分析目前挖掘关联规则算法的现状,给出一种基于二进制和有向图的高效改进算法,详细介绍该算法的主要思想,算法实现方案,并比较各种算法的性能,证明新算法提高挖掘规则的效率。     

基于二进制和有向图的关联规则算法BGL研究

分析目前挖掘关联规则算法的现状,给出一种基于二进制和有向图的高效改进算法,详细介绍该算法的主要思想,算法实现方案,并比较各种算法的性能,证明新算法提高挖掘规则的效率。     

一种全局QoS感知服务组合的权重设计方法

基于全局QoS感知的服务组合可以通过加权聚合的方式构建为一个单目标优化问题,此时需要一个合适的方法去估算权重,为此提出了一种基于非均匀空间理想加权距离的权重合成方法.该方法考虑用户的全局定性需求,首先运用G1法生成主观权重,然后使用熵权法计算各组合点上QoS属性的内在客观权重;最后给出非均匀空间距离计算方法,结合逼近理想法设计合成权重.构建于QWS数据集上的实验,阐述了合成权重的计算过程和评估了相关参数对权重的影响.结果表明,合成权重能够综合反映用户的偏好和QoS属性的内在特征.     

基于粒计算高效挖掘决策型关系数据库中关联规则

文章提出了一种基于粒计算从决策型关系数据集中快速提取关联规则方法,按照属性利用等价类对实体进行分类,利用分类后的属性值来构建粒,提出了基于粒计算提取决策型关系数据库的关联规则算法,来提取关系数据集的关联规则,通过实例来验证该方法的有效性,最后给出了性能分析,并指出基于关系数据集上的粒计算在提取关联规则方面的不足。     

利用二叉树实现最优证据选择方法

给出了一种从冲突证据中选择一组最优证据的方法,该方法解决了冲突证据合成结果可能出错的问题。给出了证据量与证据离散度的概念,并证明了相关定理。首先利用证据离散度选择出确定程度较大的证据,然后构造出二叉树,并给出了利用二叉树实现最优证据选择的具体步骤。该方法可以减少计算量,可以解决证据冲突问题。     

D-S推理的一种改进及其在多源信息融合技术中的应用

D-S证据理论处理冲突证据信息合成失效问题是长期困扰学术界的问题[1],针对这一问题,从基本的D-S合成规则出发,对合成公式进行分析,在重点探讨应用D-S推理合成规则进行冲突证据数据融合结果有悖常理的基础上,结合其他学者的研究成果得出一种改进的D-S合成规则,并把这一合成规则应用于信息融合技术,仿真实验结果表明该方法可行有效。     

套算汇率教学探析

针对现行教材仅从纯数学的角度给出套算汇率计算规则存在的不足,本文提出了一种图解套算汇率计算的简便方法。该方法从被报价货币银行买入价和卖出价概念入手,将套算汇率计算过程拆分为两个相关的子过程,并给出相应图示求解方法。实践教学证明该方法简单易懂,是一个值得借鉴的可行方法。     

基于传统分析方法的成绩关联规则分析

基于传统分析的方法对考试成绩进行关联规则分析,由于使用本算法在关联规则分析前期进行了数据的合理性分析,使得该算法降低了关联分析计算复杂度.在关联规则分析过程中剔除不合理分析结果,进一步提高了计算效率,并且使得结果更具有可靠性和实用性.     

基于B方法的体系结构描述语言的精化研究

通过分析B方法和软件体系结构描述语言各自的特点,提出了一种使两者无缝集成的精化开发方法：首先定义精化约束和规则保证在精化过程中模型系统的一致性;然后对ABC/ADL复合构件和复杂连接子使用定义的精化约束和规则逐步精化,直到可执行程序,最后给出实例加以说明该方法的可行性.     

基于事务粒的Apriori改进算法

通过研究已有的Apriori改进算法,本文对事务数据库进行了改造,在此基础上给出了事务粒的定义,从粒的角度阐述了事务与项集之间的关系.通过约定事务粒之间合成规则,本文设计了基于事务粒的Apriori改进算法,从而将粒计算理论有效地应用于关联规则的挖掘中.     

基于模运算的二维数字水印标记的算法分析

数字水印算法首先将二维水印标记按某一规则打乱其原始顺序,并将其转换为相应的二进制序列.然后对原图像进行分块DCT变换,并以算术模运算为基础将二进制水印信息嵌入DCT块中.水印标记的重复嵌入能够加强该算法的抗裁剪能力.通过实验可以证明,该算法具有很好的透明性,并对于噪声、JPEG有损压缩等操作具有较好的鲁棒性.     

数据挖掘关联规则算法探讨

本文以数据挖掘为研究背景,讨论了数据挖掘中确定关联规则的一种方法,并提出改进算法。在研究算法的同时提供了一种数据项的二进制编码技术,对于提高数据信息的处理能力和可靠性有一定意义。     

计算机组成原理教学仿真软件的设计与实现

给出了一种仿真计算机内部工作过程的软件的设计及实现方法.该仿真软件采用C语言及windows API函数实现,目前可支持十数条指令,能动态反映每条指令执行时数据、指令的流程,能够模拟实现将汇编程序转换成二进制代码,并将代码加载到内存.     

关联规则挖掘算法分析与探讨

关联规则挖掘算法是数据挖掘领域的主要研究方向之一。对几种经典的关联规则挖掘算法进行了分析、探讨和比较,给出了一种基于支持矩阵的、不需要产生候选项目集的算法设计思想。算法为事务数据库中的每个项目设置二进制向量,利用逻辑与运算构造支持矩阵来挖掘频繁项目集,极大地节省了存储空间,提高了算法运行效率。     

计算机中十进制数转换二进制数的方法比较

计算机中十进制数转换二进制数多年来一直采用非常经典的"乘基取整法"和"除基取余法"计算二进制数的小数部分和整数部分.本文除了介绍传统的数制转换方法,还详细阐述了一种简单实用的转换方法.     

基于混合编码遗传算法的证券组合投资问题的求解

针对文献[1]提出的模型,设计了一种二进制编码和实数编码相结合的混合编码遗传算法(MCGA),仿真结果表明,混合编码遗传算法对该模型求解能极大地缩短算法的进化代数及保证收敛到最优解,并得到了比二次规划算法更好的结果;证明了这种混合编码的方法能有效克服二进制编码和实数编码各自的缺陷,快速提高遗传算法的收敛性能.     

通法求解线性方程组

改进了线性方程组的一般求解方法,给出了一种求解线性方程组的普适方法.在求解线性方程组时,该方法与一般求解方法相比具有以下几个优点:1.该方法简单易行,整个线性方程组求解过程都是在矩阵的运算中完成;2.该方法简化了自由参量的选取,减少了计算量,并且不容易出错.     

通法求解线性方程组

改进了线性方程组的一般求解方法,给出了一种求解线性方程组的普适方法.在求解线性方程组时,该方法与一般求解方法相比具有以下几个优点:1.该方法简单易行,整个线性方程组求解过程都是在矩阵的运算中完成;2.该方法简化了自由参量的选取,减少了计算量,并且不容易出错.