基于Rough集理论的增量式数据挖掘算法

提出一种求精简规则的带支持信息的增量式算法IDMA,该算法改进了传统挖掘算法的缺点,可充分利用已挖掘出的规则集来对新增实例进行决策规则挖掘,同经典Rough集挖掘算法比较,算法IDMA计算过程简单,而且效率较高.     

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粗糙集是一种处理不完备、不精确数据的新方法,其数据处理过程与行车调度员进行列车运行调整的决策过程非常相似,都是从已有的大量经验数据中提取出决策规则并用于指导新的决策判断．通过对行调人员运行调整和决策的详细剖析,构建了列车运行调整的粗糙集模型,提出了基于粗糙集的列车运行调整系统知识的获取与表达的方法,改进了运行调整的粗糙集决策规则的约简算法,思路更清晰,步骤更完善;最后通过对DMIS系统中部分列车运行数据的挖掘,证明了算法的实用性,从提取出的规则能直观地判断出各条件属性对决策的影响程度,为行调做出新的决策提供了有价值的参考;形成了完整的粗糙集列车运行调整体系．     

基于粗糙集理论的润滑油衰变数据挖掘及实现

多种润滑油衰变监测技术联合使用,会产生大量信息冗余,为减少信息的处理量,提高推理效率,利用基于粗糙集理论的数据挖掘方法对某柴油机润滑油衰变信息进行融合约简,得出该型柴油机润滑油衰变状态的最优决策规则,说明粗糙集理论对润滑油衰变冗余信息的处理是有效的,同时也表明依靠润滑油红外光谱信息可以完成润滑油衰变状态评价任务.     

外汇汇率时间序列静态属性的抽取

为了能够使用现有的数据挖掘技术(例如粗糙集)对外汇汇率时间序列进行数据挖掘,必须从外汇汇率时间序列数据中抽取决定时间序列行为发展趋势的静态属性.针对外汇汇率时间序列的特殊性,给出了时间序列静态属性抽取技术的几个关键步骤,完成了从外汇汇率时间序列中抽取出静态属性,最后利用这些静态属性组成的数据库,实现了对外汇汇率时间序列比较准确的预测.     

外汇汇率时间序列静态属性的抽取

为了能够使用现有的数据挖掘技术(例如粗糙集)对外汇汇率时间序列进行数据挖掘,必须从外汇汇率时间序列数据中抽取决定时间序列行为发展趋势的静态属性.针对外汇汇率时间序列的特殊性,给出了时间序列静态属性抽取技术的几个关键步骤,完成了从外汇汇率时间序列中抽取出静态属性,最后利用这些静态属性组成的数据库,实现了对外汇汇率时间序列比较准确的预测.     

Mining φ-Frequent Itemset Using FP-Tree

The problem of association rule mining has gained considerableprominence in the data mining community for its use as an important tool of knowledge discovery from large-scale databases. And there has been a spurt of research activities around this problem. However, traditional association rule mining may often derive many rules in which people are uninterested. This paper reports a generalization of association rule mining called φ-association rule mining. It allows people to have different interests on different itemsets that are the need of real application. Also, it can help to derive interesting rules and substantially reduce the amount of rules. An algorithm based on FP-tree for mining φ-frequent itemset is presented. It is shown by experiments that the proposed method is efficient and scalable over large databases.     

序决策逻辑及基于启发式遗传算法的规则挖掘

很多真实世界处理排序问题代替分类问题,例如由不同生产厂商生产的消费品,大学之间的排序等等.一般地,一个全局的信息表需要给定.本文采用了基于Rough集理论的方法来阐述排序规则的挖掘问题,且利用了基于遗传算法的启发式算法来达到算法的实现.     

广义关联规则基及其挖掘算法

为了解决传统的关联规则挖掘中产生大量规则的问题，提出了项目集上闭集和广义关联规则基的概念，并得出了闭项目集的上闭集是它本身、上闭集是惟一的等性质．基于这些性质，给出了事物数据库的广义关联规则基，不仅保留了数据库中所有关联规则的信息，而且规则有一致的结构，从而最大限度地减少了规则生成的数量．此外，还设计了广义关联规则基的挖掘算法，并通过实例验证了它的正确性．     

基于云变换和特性关系下粗糙集的决策树构造

为了从不完备信息系统中挖掘分类知识,提出了一种基于云变换和特性关系下粗糙集的决策树构造算法(DTCCRSCR).其核心思想是,利用云变换离散化连续型数据,选择特性关系下加权平均粗糙度最小的属性作为当前的分裂节点.实验表明,由DTCCRSCR构造的决策树不仅结构简单,分类准确率较高,而且分类规则也容易理解.     

用粗集理论挖掘项目审查(评估)中的专家共识

为了改进现有的评估方法。在项目审查(评估)中，采用基于决策表的粗糙集模型算法。从众多专家的决策中找到潜在地存在于各个决策中的、公认的决策共识作为项目审查的依据和最终结果．应用该算法可以找出条件属性集中对决策最为重要的影响因素，确定实际应用中的数据采集规则．提出采用条件属性集的约简作为新的条件属性集的方法，以降低决策的复杂性，防止决策者个体的舞弊行为．     

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提出了一种基于粗集理论预处理数据的神经网络交通事件自动检测算法.首先简单介绍T数据挖掘技术中的粗集理论，然后说明了算法的原理、计算步骤以及所用的神经网络模型，最后为检验算法的有效性，时MATLAB编制的仿真程序的生成试验数据做了较充分的仿真试验.试验测试结果表明了此方法的有效性.     

黄土物理力学性质的数据挖掘方法初探

就实际生产中的土工试验数据建立黄土的目标数据集和粘性土的对比数据集,离散数据实现属性的泛化处理;结合属性的物理力学含义,引入信息熵进行属性相关分析,确立了颗粒比重、压缩系数、压缩模量三个强相关的属性,依此挖掘黄土物理力学性质的概念对比描述,结果基本符合黄土的特点。     

基于数据挖掘的齿轮副磨损状态评估方法

为了提高齿轮副磨损状态评估的准确率,基于数据挖掘技术提出了一种新的齿轮副磨损状态评估方法.该方法通过设计直齿圆柱齿轮副磨损实验,提取实验齿轮副全寿命周期内的油液参数和振动参数,对齿轮副磨损状态进行聚类划分,建立了监测参数与齿轮副磨损状态之间的关联规则集及齿轮副磨损状态关联规则匹配算法,用于识别齿轮副的磨损状态.研究结果表明:基于数据挖掘的齿轮副磨损状态评估方法对齿轮副磨损状态的识别率达90%,能有效地评估齿轮副磨损状态.      

A New Algorithm for Mining Frequent Pattern

Mining frequent pattern in transaction database,time-series databases,and many other kinds of databases have been studied popularly in data mining research.Most of the previous studies adopt Apriori-like candidate set generation-and-test approach.However,candidate set generation is very costly.Han J.proposed a novel algorithm FP-growth that could generate frequent pattern without candidate set.Based on the analysis of the algorithm FP-growth,this paper proposes a concept of equivalent FP-tree and proposes an improved algorithm,denoted as FP-growth,which is much faster in speed,and easy to realize,FP-growth adopts a modifeid structure of FP-tree and header table,and only generates a header table in each recursive operation and projects the tree to the original FP-tree,The two algorithms get the same frequent pattern set in the same transaction database,but the performance study on computer shows that the speed of the improved algorithm,FP-growth,is at least two times as fast as that of FP-growth.     

道路交通事故黑点整治策略选择的粗集算法

粗集算法比较适合于不完全信息条件下的推理分析。在简要介绍粗集理论的基础上,设计了该理论应用于道路交通事故黑点整治的基本步骤与实施要点,并给出了一个计算示例。结果表明,粗集算法具有较强的实用性与合理性,有助于道路交通管理部门合理选择黑点的整治策略。     

Apriori算法在汽车销售客户分析中的应用

文章以4S店客户信息数据库作为研究对象,利用数据挖掘中关联规则挖掘算法Apriori,挖掘出已成交的客户特征和规则,对分类结果进行分析,并在某品牌4S店销售汽车过程中借鉴这些规则,有针对性的地进行引导销售,从而提高了销售成功率。     

基于矩阵的多段支持度关联规则挖掘算法

为有效提高关联规则挖掘算法效率,提出了一种基于矩阵的多段支持度关联规则挖掘算法,该算法通过一次数据库扫描将事务数据存放在矩阵中,利用矩阵进行支持度的计算和频繁集的寻找,同时将项集支持度分段计算的思想应用其中,减少候选集生成,实验表明,算法效率得到了较大提高。     

模糊关联规则的挖掘算法

为了提高模糊关联规则挖掘的效率，定义了冗余模糊关联规则，并分析了强模糊关联规则的冗余性质，提出了通过删除冗余模糊关联规则提高挖掘效率的新算法．此外，针对利用支持度和蕴涵度定义的强模糊关联规则挖掘问题，将删除冗余模糊关联规则和不删除冗余模糊关联规则的计算结果与实验结果进行了比较．结果表明，当数据库中项目数较多时，删除冗余模糊关联规则能提高挖掘效率．     

Optimal structural design of complicated mechanical products based on data mining

Complicated mechanical products normally consist of multi-parameter mechanisms. The couplings between two tmechanisms are either strong or weak. The traditional optimal design methods cannot meet the requirements of optimal structural design of the complicated multi-parameter mechanical products. On the basis of analyzing the optimal design methods and the data mining principles, an improved iterative dichotomizer 3 (ID₃) algorithm is hereby put forth to bring out an optimal design information model integrated with the data mining technology as well as an optimal structural design system of complicated mechanical products based on the data mining principles. The system is demonstrated by the optimal structural design of the mainframe of the full face rock tunnel boring machine (TBM). An example shows that the data mining technology has fully tackled the issues of the optimal structural design of complicated mechanical products.     

空间数据挖掘技术

随着数据挖掘技术的不断发展与成熟,空间数据挖掘已成为人们研究的热点之一。虽然现在还没有一个空间数据挖掘的实用系统,但展望前景空间数据挖掘可广泛用于遥感图象处理、地理信息系统、计算机地图制作等领域。 本文基于知识种类的划分,展现了一些具有代表性的新的空间数据挖掘技术。