一种基于闭项集的无冗余关联规则挖掘方法

针对关联规则挖掘中存在的规则数量过多,难于理解和应用的问题,提出了一种基于闭项集的无冗余关联规则挖掘算法．首先,给出了无冗余关联规则的定义,并基于规则信任度的概念说明了该定义的合理性;其次,在生成子、闭项集和无冗余关联规则的基础上,给出了无冗余最小．最大精确规则基和无冗余最小．最大近似规则基的定义,并讨论了它们的剪枝策略．最后,讨论了生成子的性质及连接策略,并在包含索引的基础上,给出了一种宽度优先的无冗余关联规则挖掘算法．实验结果表明,本文提出的算法不仅可以发现规模较小的无冗余关联规则,提高了挖掘结果的可理解性,而且具有较高的挖掘效率．     

对Apriori算法的进一步改进

介绍了关联规则挖掘的情况，并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上，针对Apriori算法和Apriori-1算法进行深入研究，提出了Apriori-2算法，新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目，提高了原算法的效率，具有一定的实用性．     

对APriori算法的一个改进

介绍了关联规则挖掘的研究情况，并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上，针对Apriori算法进行深入研究，提出了Apriori—1算法，新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目，提高了原算法的效率，具有一定的实用性．     

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。     

一种小支持度布尔关联规则的挖掘方法

关联规则挖掘算法一般用于发现强关联规则,对于小支持度规则的挖掘则缺少有效的算法.利用事务数据的时间特性,将事务数据集划分成若干子集,对子集进行挖掘,并在得到的规则集基础上建立规则矩阵,过滤矩阵,得到一种挖掘事务数据集中小支持度布尔关联规则的新方法.     

基于异几率属性的可视化关联规则挖掘

在分析数据特性的基础上，提出了一种基于异几率属性的可视化关联规则挖掘算法，不仅提高了质算法的运行效率，而且提供了一个可视化的交互平台，使用户主动地挖掘感兴趣的关联规则。     

油液监测故障诊断关联规则的挖掘研究

叙述了基于规则推理的传统专家系统对规则提取的局限性，介绍了数据挖掘的概念，并就柴油机故障诊断问题指出关联规则的必要性，确定了挖掘关联规则所需的数据库结构．并讨论了柴油机系统单层次故障和多层次故障关联规则的挖掘．     

一种基于trie的频繁项集发现算法

挖掘频繁项集是关联规则算法中的关键步骤．分析了hash树作为数据结构实现寻找频繁项集的方法，讨论了数据结构trie及其特性，并提出用trie作数据结构实现频繁项集的快速发现。其特点是：不依赖用户定义的支持度阀值；只需扫描一遍数据库；可以快速计算项集的支持度；支持动态数据库。     

基于决策属性的关联规则挖掘

针对具有决策属性的数据库模型,提出了高效挖掘关联规则算法,即矩阵划分算法:根据决策属性将扫描后的数据库划分成两个包含不同决策属性的矩阵,分别采用向量法挖掘频繁项目集.关联规则的生成可充分利用“与”运算的优点,查找规则前件或后件的支持度.所提出的算法减少了候选二项频集的生成,以及“与”运算的大小,与apriori算法及传统的向量法挖掘关联规则相比,效率明显提高.     

基于决策属性的关联规则挖掘

针对具有决策属性的数据库模型,提出了高效挖掘关联规则算法,即矩阵划分算法:根据决策属性将扫描后的数据库划分成两个包含不同决策属性的矩阵,分别采用向量法挖掘频繁项目集.关联规则的生成可充分利用"与"运算的优点,查找规则前件或后件的支持度.所提出的算法减少了候选二项频集的生成,以及"与"运算的大小,与apriori算法及传统的向量法挖掘关联规则相比,效率明显提高.     

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．     

SOFT COMPUTING APPROACH FOR NOISY IMAGE RESTORATION

IntroductionSoftcomputing is a consortium of different com-puting tools to deal with real world problems ef-ficiently.The aim of softcomputing is to exploitthe tolerance for imprecision and uncertainty toachieve tractability,robustness and low cost[1] .Neurocomputing is one of the major componentsof soft computing,the other two important con-stituents are fuzzy logic and probabilistic reason-ing,which subsumes belief networks,geneticalgorithms and chaotic systems.Often,to solvea fairly complex…     

一种获取与优化模糊规则基的混合学习算法

提出了一种二层学习算法来优化模糊规则基。利用Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模糊神经网络对一个模糊规则基进行参数学习,学习方法为梯度下降法,然后利用遗传算法对规则基进行结构调整,采用二进制编码方法,一条规则对应于一个基因位,一个规则基对应于一条染色体。这种二层优化方法能较好地减少模糊规则基的冗余度,化简模糊规则基。仿真实验也证实了这一点。     

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.     

一种新的高效关联规则数据挖掘算法

在分析关联规则的数据挖掘算法基础上,针对Apriori算法进行深入研究,提出了改进算法FA,并在实际项目中加以应用.算法FA在计算选项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原记录数目,提高了原算法的效率,具有一定的实用性.