基于双层规则的内容安全过滤方法

针对互联网中信息内容的安全问题,提出了一种基于双层规则的内容安全过滤方法,即通过基于逻辑规则提取的EOCAT分类算法和针对非法文本的特殊词规则构造文本分类器,实现对非法文本的识别.最后进一步讨论了针对各层规则的相关反馈的实现.实验结果表明,该分类方法对于非法文本具有较好的识别效果.     

基于克隆选择算法的模糊规则提取方法

结合人工免疫系统的克隆选择原理,采用克隆算法进行优化,提取通过多精度模糊分割产生的大量模糊if-then规则中的优质分类规则,建立了模糊分类所需要的有效规则集来实现分类的目的.由该方法所提取的模糊规则集具有分类正确率高、规则数目较少及识别时间短的特点.     

基于多源数据的城市群枢纽间多模式交通系统异常状态影响研究

为探究城市群多模式交通系统异常状态的影响范围,从需求端非常态客流变化和供给端运输能力下降两方面对多模式交通系统异常环境进行分类,提出了基于手机信令数据、意向出行调查及客票信息等多源数据的异常状态影响范围识别流程和分析方法;以京津冀城市群为例,确定强链接枢纽间通道客流动态安全阈值,提出了基于贝叶斯预测的通道客流异常检测方法;利用提升度、余弦相似度及其标准化值来区分枢纽关联规则的有效性,提出了基于强关联规则确定异常状态影响范围的方法。研究表明：基于贝叶斯预测的通道客流异常检测方法具有实时性,提高了客流安全阈值精度;基于实际手机数据和假定异常情况下的意向调查数据并结合关联规则确定枢纽影响范围,可为利用数据挖掘技术分析突发异常状态的影响和对策提供借鉴。     

论民事推理的适用规则

为避免对民事推理概念进行"定义式"和"特征性"的传统套路的描述方法,在考察英美法和大陆法传统分类的基础上.尝试地将民事推理建构为推定型、拟制型和推论型来理解民事推理的内涵,并针对不同形态下的民事推理模型,逐一构建不同的推理规则和条件,以达到理论识别中概念的准确性和司法裁判运用推理的正确性.     

基于《ISM规则》的国际航运安全管理信息系统的设计与实现

介绍了《国际船舶安全营运和防止污染管理规则》（《ISM规则》）的基本概念和内容．分析了在异构计算机网络中设计《ISM规则》管理信息系统遇到的问题．重点论述了在异构网络平台上《ISM规则》管理信息系统的设计思想与技术路线，通信软件的设计，给出了基于《ISM规则》的国际航运安全管理信息系统的设计与实现的方法．     

一种新的频集发现算法P＆FP

在分析已有关联规则挖掘算法的基础上,提出了应用于Web 文本集的特征关联规则挖掘框架,详细地论述了该框架所涉及的主要技术和实现过程中涉及的诸多问题,据此给出了该框架主要模块的实现算法.在该框架中,Web 文本集的特征关联规则挖掘以Web 文本的结构化处理和特征化处理为前提,核心的挖掘模块由频集发现算法P&FP 和关联规则生成算法GenNoRedundantRule 构成,算法P&FP 结合了Partition 算法的数据分片思想和FP-生成树算法的高效性,算法GenNoRedundantRule 可以避免大量冗余规则的产生.这两个算法较之已有的算法是比较高效的,而且它们还具有较好的扩展性和并行性.     

基于云模型的驾驶疲劳检测方法

疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因。因此实时监测驾驶员的疲劳状态具有重要的现实意义。文中针对人的眼动行为存在随机性及模糊性的特点,采用不确定性的云概念,建立基于Perclos和眨眼时间均值的双条件单规则发生器,然后在此基础上构造基于双条件单规则发生器的疲劳检测模型。最后通过在模拟实验平台上采集驾驶员的眼动数据,将眼动特征数据输入基于双条件单规则发生器的疲劳检测模型进行疲劳识别判断。实验结果表明:该模型的平均识别率达到80.2%。在同组实验数据下,使用云模型方法比采用K最近邻(KNN)及支持向量机分类算法的检测率都要高。     

基于语义链的色情网页过滤系统

针对Internet上日益泛滥的色情信息,提出了一种语义链技术和向量空间模型相结合的方法,利用语义链技术找出待分类文本的语义链,由该语义链的各密度向量分量与色情(性文化)文本语义进行比较,来确定其与待分类文本的相似程度,从而将待分类文本分到对应的类中,最后可以使用先前的分类结果对色情信息实施过滤,通过实验表明,该方法能较好的识别色情网页并加以过滤.     

基于Rough Sets的医学诊断知识挖掘研究

针对医学诊断知识获取问题，提出了基于Rough Sets理论的知识获取方法，利用该理论对数据进行分析，推理出可能规则，并提出了一种概率优化规则，通过实例分析，说明了该方法的实现步骤，包括连续信息系统的离散化、信息系统的约简、决策规则提取、决策模型生成等，讨论了知识处理的完整过程，能够有效地解决专家系统中知识获取的瓶颈问题。     

基于大规模浮动车数据的交叉口转向规则自动提取算法

针对传统电子地图在生成时只包含路网拓扑关系,不具备路口转向规则的自动生成及更新能力,提出了利用大规模浮动车数据自动生成交叉口转向规则的算法.该方法建立转向规则数学表达和存储模型,并依托大规模浮动车数据分析和处理,引入置信点概念,提出基于首尾置信点控制的转向规则自动提取算法;以广州市为例,选取1d的浮动车GPS数据,对提出的算法进行效用评价,实验结果表明提出的算法准确率达90.4％,可准确实现多数交叉口转向规则的自动提取.     

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。     

CRH3型动车组故障诊断代码编码规则研究

在分析研究CRH3型动车组普遍采用的故障诊断代码编码规则的基础上,对其编码规则进行了改进,并提出了新的故障诊断代码编码规则：“四位故障编码规则”和“五位故障编码规则”.通过对比分析,讨论了故障诊断编码规则各自的优缺点,最终提出：新四位故障诊断代码编码规则具有“采用了《通知》规定的系统划分方法,扩充了故障等级编码的取值,保证每个子系统都有足够的故障诊断代码”等优点,故建议在CRH3型动车组故障诊断系统中采用.     

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.     

基于进化计算的薄板冷连轧轧制规程优化系统设计与应用

轧制规程是轧钢生产的核心内容,一套好的轧制规程可以使轧钢生产稳定顺行,减少生产事故的发生,降低生产能耗,以最低的成本发挥最大的经济效益。为了得到更优的轧制规程,本文采用一些快速高效的基于进化计算的智能优化方法,用VC++6.0开发了轧制规程优化系统。本系统操作简便,优化快速,优化结果可以为轧钢生产提供一定的参考。     

高速公路的产业属性及发展规律

提出中国高速公路产业化经营问题 ,对高速公路产业化的内涵进行了分析 ;同时 ,就高速公路产业化问题 ,研究了作为其基础的高速公路产业属性及其发展规律     

地铁施工事故的多维关联规则分析

针对地铁施工事故频发,施工事故数据间的关系日益复杂的特点,提出了多维关联规则在地铁施工事故数据的具体应用方法,展现了“人-机-环境-管理”和事故发生类型之间如何挖掘强关联规则的过程。通过30个地铁施工事故数据的分析,利用Excel软件对数据进行处理,找出可能导致地铁施工事故发生的频繁因素的组合来,发现并评论施工事故类型发生的潜在规律,并将这些规律作为现实中管理者做出预防措施的依据。     

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。     

Operating Rule Classification System of Water Supply Reservoir Based on Learning Classifier System

An operating rule classification system based on lesrning classifier system (LCS), which learns through credit assignment (bucket brigade algorithm, BBA) and rule discovery (genetic algorithm, GA), is established to extract water-supply reservoir operating rules. The proposed system acquires an online identification rate of 95% for training samples and an offline rate of 85% for testing samples in a case study. The performances of the rule classification system are discussed from the rationality of the obtained rules, the impact of training samples on rule extraction, and a comparison between the rule classification system and the artificial neural network (ANN). The results indicate that the LCS is feasible and effective for the system to obtain the reservoir supply operating rules.