优化关联规则算法的方法研究

Apriori算法是关联规则挖掘技术中的一个经典算法。笔者通过对该算法的思想和性能分析,认为它存在两方面的不足。本文提出了一种提高频繁项集挖掘算法效率的优化方法。实验表明,该优化算法对提高频繁项集挖掘算法的效率是有效的。     

投资问题的规划模型及其分解算法

建立投资问题的规划模型,提出分解算法和投资分类法,实践效果显著．     

中长期预测模型的GMDH不同水平算法优势比较及实证分析

本文给出了二、三水平算法的一般模式,分析不同水平算法的优势,利用经济变量进行实证分析。研究结果表明,随着算法水平的提高,算法的抗干扰能力不断加强,预测效果越来越好,进一步证实了算法的有效性。     

基于Apriori改进算法的局部反馈查询扩展

提出面向查询扩展的Apriori改进算法，采用三种剪枝策略，极大提高挖掘效率；针对现有查询扩展存在的缺陷，提出基于Apriori改进算法的局部反馈查询扩展算法，该算法用Apriori改进算法对前列初检文档进行词间关联规则挖掘，提取含有原查询词的词间关联规则，构造规则库，从库中提取扩展词，实现查询扩展。实验结果表明该算法能够提高信息检索性能，与现有算法比较，在相同查全率水平级下其平均查准率有了明显提高。     

基于模拟退火算法的Tile集生成优化

纹理合成技术是计算机图形学、计算机视觉和图像处理领域的研究热点之一,其中因Wang-Tile纹理合成方法可以实时地生成任意大小的纹理而受到人们的关注。Tile集的生成是Wang-Tile纹理合成方法的一个重要方面,但由于其中样本纹理选择的随意性使得合成纹理出现明显的菱形接缝。采用模拟退火算法来实现样本纹理选择过程的全局优化,提高了Tile集的质量,得到了理想的合成结果,对此进行了论述。     

一种基于WF-Net中隐含任务的过程挖掘算法

首先分析WF-Net中存在的隐含任务问题,然后基于α算法,提出了能发现工作流日志中隐含任务的过程挖掘算法α＋＊＊。该算法利用任务间特定的相互依赖关系判定是否存在隐含任务,然后把隐含任务添加到对应的位置生成新日志。最后采用α算法从新日志中提取出工作流网。利用ProM对本算法进行了验证。     

改进的快速排序算法

本文通过分析快速排序算法中固有的不足之处,提出了改进的快速排序算法,并对算法的时间复杂度进行分析,通过编写程序上机实验,将原算法与改进的算法运行所需时间进行比较,证明了改进算法的有效性。     

F-P滤波器解调FBG传感器的数据处理方法研究

使用可调谐F-P滤波器解调FBG传感器的方案具有测量系统体积小、波长分辨力高等优点,是目前技术较为成熟、实用性较好的解调方案.为了进一步提高解调准确度和精确度,滤波器透射峰值的计算方法和滤波器特征曲线的数学模型被不断改进.本文对这些处理方法进行了介绍和分析.     

生物制药产业技术创新能力系统演化的遗传算法模型与仿真研究

基于CAS理论视角,明确生物制药产业技术创新能力的定义,构建生物制药产业技术创新能力系统的概念模型图,找出组成该系统的产业技术创新流程及惯例,并阐述生物制药产业技术创新能力系统的演化机制。与此同时,构建生物制药产业技术创新能力系统演化的遗传算法模型,并通过Matlab软件仿真生物制药产业技术创新能力系统的演化。结果表明,产业技术扩散对生物制药产业技术创新能力强度有显著增强作用,而产业吸收能力作为技术创新惯例则在适应度函数的迭代计算中起到显著约束的作用。     

基于马尔可夫链教育信息化质量评价及算法实现

分析了马尔可夫链基本思想和应用步骤,并利用程序语言实现了马尔可夫链对信息化教学评价案例过程．借此探寻基于信息科学与技术的教育研究方法．