求解组合拍卖问题的一种贪婪算法

为有效解决组合拍卖问题,从下模集函数最大值问题的基本结论出发,将部分穷举法与贪婪算法相结合,给出了一种求解组合拍卖问题的新算法——改进的贪婪算法,并从理论上证明了所给算法具有更好的性能保证.     

聚类挖掘在远程教育中的应用

阐述了在远程教育的研究和应用中,利用基于关联规则的多层次、超图分割聚类方法,对Web网页和用户进行有效聚类。该方法借助网站层次图,可以根据实际需要,在各个层次上进行聚类分析,仅将高度相关的网页和用户聚在同一类,而将关联性较小的网页排除在聚类外。     

变精度粗糙集在手术诊断中的应用

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的一种新型数学工具,在很多领域取得了成功的应用.但是经典粗糙集理论处理的分类必须是完全正确的,在实际应用中,缺乏对噪声数据的适应能力,为了克服这个缺点,提出一种变精度的粗糙集模型,以适应实际应用的需要.对变精度粗糙集理论的数据预处理、属性约简、值约简和规则提取等问题进行了分析和研究,提出属性约简算法和基于求核值属性的归纳值约简算法,并将其运用于医疗系统的手术诊断数据表的数据挖掘分析过程中,所得到的实验结果与专家诊断结果基本吻合,取得了较好的实际应用效果.     

C＋＋中增加集合类型

本链表为集合的存储结构，较详细地定义了C＋＋中的集合类型，并重载了集合运算的运算符，使集合变量可以象普通变量一样应用在C＋＋程序中。     

基于粗糙集的数据推理在教学实习管理中的应用

粗糙集理论作为智能信息处理技术的一个新成果．提供了一种对不确定、不完整数据进行分析的新方法．是现今计算机应用中一个新的非常重要且发展迅速的研究和应用领域．在知识发现、数据约简、决策支持、分类、模式识别和控制等领域中特别有效。本文首先对粗糙集基本概念和理论进行了介绍．给出了基于粗糙集的数据约简和决策支持方法。然后对实习学生教学情况初始评价表进行推理，获取了一些指导规则。这些在对实习学生的指导过程中有非常重要的作用。     

分形图绘制的几种常用方法

绘制分形图有各种方法,分形L系统形象的模拟了植物的结构,绘制了三维L系统对植物模拟的分形图,用Julia集进行艺术图案设计,以及用分形迭代函数系统(IFS)进行虚拟自然景物模拟.     

基于校园网的视频点播系统

视频点播是一种双向视频传播技术,它比较适合于远程教学、企业培训、媒体娱乐等领域。如今,随着视频点播技术的日益成熟和网络教育的广泛展开,各个学校无论是高校还是中小学,都在把视频点播系统作为校园网建设的一个重要组成部分。该文主要讲述了怎样构建基于校园网的视频点播系统,以及如何运用视频点播系统来开展多种形式的双向多媒体教学。     

模糊集方法在粗糙集研究中的一些应用

粗糙集理论的创始人Z.Pawlak曾经得出一个结论:“粗糙集是泛化的模糊集;”通过粗糙隶属函数把粗糙集理论与模糊集联系起来,建立了一种粗糙集理论与模糊理论的关系。     

基于粗糙集正域的医疗决策表约简算法

医学数据通常属性较多,这在很大程度上限制了信息系统对医疗数据的挖掘效率。通过分析粗糙集正域的相关思想,结合医学领域数据的特点,提出一种基于粗糙集正域的医疗决策表约简算法,并将其应用在医学诊断中。通过实例验证了该算法在医疗决策表约简中的正确性和有效性,具有一定的实用价值。     

基于粗糙集-BP神经网络的电子政务系统风险验证模型构建

针对电子政务系统的风险决策过程中存在大量不确定、不完全信息等特征,在传统粗糙集的基础上,将BP神经网络模型引入到电子政务系统的风险验证体系中,研究识别出电子政务系统风险因素,并以所识别的风险因素为对象,建立一套风险验证关键指标体系,运用基于粗糙集-BP神经网络模型建立风险评价方法,得出了电子政务风险验证模型指标的可能性、各方面风险因素生成可能性和风险后果大小的评估级别。