对最小置信度门限的置疑

在关联规则挖掘中,通常使用最小支持度和最小置信度两个门限来衡量一条规则是不是一个强规则。本文对最小置信度这个参数的实际意义,从理论和实践上进行了分析研究和探讨,发现使用最小置信度进行限制不仅所挖掘出的规则质量较低,还有可能遗漏一些具有重要价值的规则,进一步提出提升率比置信度更能反映实际情况,在关联规则挖掘中改用最小支持度和最小提升率作为衡量准则,其结论更加准确,意义也更明确。     

基于Fibrations理论的共享系统数据模型

传统共享系统数据模型的建模方法在语义性质分析和语义行为描述方面存在不足,针对以上问题提出了一种基于Fibrations理论的共享系统数据模型。主要工作体现在两个方面:首先,应用真值函子、保持真值的提升与内涵函子并结合代数方法精确分析了语义性质,应用等式函子、保持等式的提升及商函子并结合共代数方法形式化描述了语义行为;其次,在Fibrations理论框架内构造复杂归纳与共归纳数据结构上参数化的递归与共递归操作,抽象描述具有普适意义的归纳与共归纳规则,结合实例简要介绍了Fibrations理论的应用。相对于范畴论等传统方法,简洁描述与灵活扩展的Fibrations理论对共享系统数据模型的语义性质和语义行为进行了精确分析与形式化描述,抽象描述了复杂数据结构具有普适性的归纳与共归纳规则。     

基于基元和知网的问题相关度计算

通过对可拓学的基元和复合元与知网的研究,利用Hownet中的词语相似度的计算方法改进词语相关度的计算方法,建立基元相关度计算方法,进而建立目标相关度和条件相关度的计算机方法,形成问题相关度的计算。改进了相关度算法,传统方法只通过上下位关系计算词语相关度,将知网描述的其他15个关系也考虑进来,并提出了负相关的概念,将相关度的取值范围定在[-1,1],对应了关联函数的值域。通过对基元中特征与特征的对应关系,计算出基元的相关度,进而计算问题的相关度。通过对数据库里的上千个矛盾问题进行测试,证实了这种方法可有效增加策略生成途径,使矛盾问题解决的概率大大提高。     

基于最小提升率的正负关联规则挖掘

给出了提升率的概念，并阐述了提升率的意义和作用。提出了基于支持度一提升率的正负关联规则挖掘模式。实验表明，采用该模式进行正负关联规则挖掘，所挖掘出的规则数量少，质量高，无虚假规则和相互矛盾的规则。     

亚复杂系统中动力学干预规则挖掘技术研究进展

亚复杂系统干预规则挖掘是数据挖掘领域的新内容。综述了亚复杂系统干预规则研究背景和典型问题,通过实例,描述了干预规则挖掘领域一些基本概念和术语,如干预相关度、传递相关度、干预分型和干预代数等;介绍了在亚复杂系统干预规则挖掘的初步探索和成果,包括关于朴素干预规则和数值型干预规则挖掘算法,以及基于密度的数据流干预分析模型及相关结果。     

中文语义相关度计算模型研究

现有的中文语义相关度计算模型对相关度的定义并不明确和统一,且计算方法多以相似度计算为基础,导致应用语义相关度存在局限。提出了一个新的语义相关的定义,认为两个词所表达的概念之间,如果存在用类似“知网”的知识描述体系所描述的语义关系,那么这两个概念之间就是语义相关的。通过挖掘这些直接或间接的关系,提出了一种新的语义相关度的计算模型,适用于所有类似知网的知识体系中语义相关度的计算。最后将该计算模型应用于词义排歧,验证了该计算模型的有效性。     

基于本体语义树的主题空间向量模型

在传统检索模型的基础上,结合本体的概念,提出一种基于本体语义树的主题空间向量模型,该模型能够用语义概念树描述一个主题,与传统基于关键词描述主题的方法不同,它能够描述概念之间的简单语义关系.在此基础上,给出HTML页面内容与主题相关度的计算方法.在分析URL的相关度时,不仅分析链接锚文本与主题相关度,还结合了改进的Pag...     

CMOS电路动静态功耗协同分析

文章在分析了现有功耗模型后，给出了一种动态功耗和静态功耗协同分析方法，定义了均方率（VER）和最大偏移率（MSR）两个基本参数，它们和均值与方差一起，用来描述复杂的功耗行为，给低功耗设计提供了更多有用信息。基于ISCAS85、ISCAS89和ITC99电路集的实验表明，该文提出的方法和相关参数对低功耗设计和热量耗散是非常有价值的。     

程序语言中基于Fibrations理论的索引共归纳数据类型

传统范畴论与共代数等方法在分析语义行为与描述共归纳规则方面存在不足,应用Fibrations理论对程序语言中索引共归纳数据类型(indexed co-inductive data type,ICDT)进行了研究。通过基变换构造索引Fibration,建立索引Fibration的等式函子与商函子等工具,应用伴随性质与保持等式的提升深入分析ICDT的语义行为;以此为基础,构造ICDT上参数化的共递归操作,在Fibrations理论框架内抽象描述具有普适意义的共归纳规则,并以实例分析简要介绍Fibrations理论在ICDT中的应用。与传统研究方法相比,Fibrations理论具有简洁的描述性与灵活的扩展性,可以精确分析ICDT的语义行为,具有高度的抽象性且不依赖特定的计算环境,描述了ICDT具有普适意义的共归纳规则。     

三维离散曲线曲率挠率的微中心差分算法

曲率和挠率是描述三维空间离散曲线的弯曲和扭曲程度的两个微分量。为了准确计算这两个微分量，从连续曲线的导数定义出发，提出微中心差分算法进行三维空间离散曲线的曲率和挠率计算。该算法基于差商平滑策略实现对单侧差分算法的一个有效扩展。与单侧差分算法相比，微中心差分算法不增加算法执行时间，但在计算精度方面有显著提升。实验分析是通过6条曲线的均匀采样获取离散曲线数据，与5种常用的曲率和挠率计算算法相比较，对这6种算法从采样密度对算法精度的影响、计算效率和抗噪声性能这3个方面进行了对比分析。实验结果表明，微中心差分算法总体效果最好。     

基于判断矩阵一致性程度的专家权重确定方法

判断矩阵的一致性程度可以反映专家思维的一致性水平,是基于判断矩阵确定专家权重的一个重要因素。针对传统欧氏距离方法对元素间相对差异关注不够,以及判断矩阵相似度（或差异程度）的度量易受1-9标度影响的问题,研究基于判断矩阵一致性程度的专家权重确定方法,分别提出基于欧氏距离与灰色关联度的专家权重确定方法和基于相对距离的专家权重确定方法。前者通过引入灰色关联度,计算得到的是各专家判断矩阵一致性程度比较意义上的相对值;后者通过采用相对距离方法来减弱1-9标度的影响。算例分析中,基于一致性检验指标CR验证了本文2种方法得到的专家权重排序较传统欧氏距离方法得到的排序结果合理,并分析了各种方法在专家权重具体取值上的不同特点,为今后实际应用中的方法选择提供参考。     

信息检索中语义相似度算法研究

为提高信息检索的查全率与查准率,提出一种改进的本体语义相似度计算方法。该方法在语义距离的计算中加入了深度、密度、类型三种权重因子,并且综合考虑语义重合度、概念的属性对相似度的影响。通过实验分析,该方法比传统计算方法更加准确、有效。     

结合评分比例因子及项目属性的协同过滤算法

针对传统的协同过滤算法存在用户评分矩阵稀疏及未考虑项目属性之间关系的问题,提出了结合评分比例因子及项目属性的协同过滤算法。首先利用评分矩阵得出项目之间的共同与非共同评分用户数量比矩阵,以此增加项目共同评分用户的影响度,减少用户—项目评分矩阵的稀疏性对项目相似度计算带来的误差;然后对项目属性量化得出其对项目相似度的影响权重,提高项目相似度计算的准确性,根据以上两点提出了一种结合评分比例因子及项目属性权重作为项目相似度权重的算法。实验结果表明,该算法在召回率和准确率上相比现有的方法分别提高了5.1%和4.7%,适用于电商类网站的个性化推荐。     

故障样本的多指标集成加权分配方法

针对测试性验证实验中故障样本分配结果置信度比较低的问题,提出了一种多指标集成加权的分配方法。首先,综合分析故障属性与环境因子对故障样本分配结果置信度的影响,在此基础上,定量计算影响指标的值;其次,采用集成加权法确定各个指标的权重;最后,利用归一化后的指标比值进行故障样本分配。该方法改进了故障率、严酷度、危害度及指标权重的计算方法,并提出了故障样本分配中故障-环境关联度的计算方法。在某型装备故障样本分配中的应用结果表明,该方法的分配结果更合理,置信度更高,更具有实际应用价值。     

基于DEMATEL和VIKOR的服务外包风险评估

服务外包风险评估是企业供应商管理的重要依据。传统风险评估方法FMEA没有考虑风险模式间的相互影响关系,模糊DEMATEL方法用来分析风险模式的净影响度,进而修正其初始评估的严重度。针对传统FMEA方法将风险因子简单相乘的缺陷,采用模糊VIKOR方法对风险模式的严重度、发生频率和难检度进行综合评估。传统模糊VIKOR计算过程中需要进行模糊数的反模糊化处理,造成信息的损失,相对偏好关系分析引入模糊VIKOR计算解决这一问题。以某公司服务外包风险评估为例,验证了所提方法的有效性。     

碳化硅薄膜的ICP浅刻蚀工艺研究

选用SF6/O2 混合气体对等离子体增强化学气相淀积( PECVD)法制备的碳化硅( SiC)薄膜进行了浅槽刻蚀,并通过正交试验设计方法,研究了感应耦合等离子体( ICP)刻蚀技术中反应室压强、偏压射频( BRF)功率、O2 比例三个工艺参数对碳化硅薄膜刻蚀速率的影响及其显著性.实验结果表明:BRF功率对于刻蚀速率的影响具有高度显著性,各因素对刻蚀速率的影响程度依次为BRF功率>反应室压强>O2 比例,并讨论了所选因素对碳化硅薄膜刻蚀速率的影响机理.     

一种改进的指纹图像分割算法

提出了一种传统的指纹图像分割算法——方差法的改进算法。该算法给出了图像块均值及方差的新的计算方法,并用均值和方差的比值作为前景和背景区域的分割标准。既能有效抑制噪声对分割效果的影响,又能对对比度较低的图像实现理想分割。实验结果表明该方法比传统的方差法和方向法分割更准确。     

融合邻居选择策略和信任关系的兴趣点推荐

兴趣点推荐是推荐系统的关键研究之一,传统的算法只利用用户签到信息进行推荐,且对于签到信息只单纯地考虑签到和没签到,而忽略了用户签到的频次和信任关系。为提高推荐精度,提出了一种融合用户相似性、地理位置和信任关系的混合推荐算法(UGT)。对于签到信息,采用签到频次来代替传统的二值签到,并对签到信息添加时间权重;对于基于用户的协同过滤,提出了一种邻居选择策略来提高预测精度;对于信任关系,首先分析用户的属性,然后给出社会地位的计算方法,重构信任度的计算方法。实验结果表明,该混合算法相比较传统的推荐算法而言,在准确率和召回率上有了显著的提升。     

一种融合项目特征和移动用户信任关系的推荐算法

协同过滤推荐系统中普遍存在评分数据稀疏问题.传统的协同过滤推荐系统中的余弦、Pearson 等方法都是基于共同评分项目来计算用户间的相似度;而在稀疏的评分数据中,用户间共同评分的项目所占比重较小,不能准确地找到偏好相似的用户,从而影响协同过滤推荐的准确度.为了改变基于共同评分项目的用户相似度计算,使用推土机距离（earth mover's distance,简称EMD）实现跨项目的移动用户相似度计算,提出了一种融合项目特征和移动用户信任关系的协同过滤推荐算法.实验结果表明：与余弦、Pearson 方法相比,融合项目特征的用户相似度计算方法能够缓解评分数据稀疏对协同过滤算法的影响.所提出的推荐算法能够提高移动推荐的准确度.     

基于最优一致性矩阵的灰色层次分析法研究

针对传统层次分析法中存在的专家难以把握评判尺度,一致性检验难以通过的问题,提出3标度法,建立专家判断矩阵,将专家判断矩阵转化为最优传递矩阵,最终转化为最优一致性矩阵,得到相对重要度,再与灰色系统理论相结合,对带有灰色、模糊性质的部分信息已知、部分信息未知的决策问题进行建模。以课堂活跃度评价作为具体实例,说明上述方法的应用过程,然后与传统灰色层次分析法以及同类方法进行对比。对比结果表明,将最优一致性矩阵应于灰色层次分析法专家就能够更准确地把握比较对象的重要性程度,同时简化了传统繁琐的一致性检验步骤。