高阶逻辑下知识表示与聚类方法的研究*

针对一阶逻辑在复杂结构数据环境中存在模式搜索空间庞大和不能发明新谓词的缺点,提出了使用类型化的高阶逻辑知识表示语言Escher去表示各种复杂结构的数据,利用其强类型语法有效地约束知识发现过程中模式的搜索空间和高阶的特点去解决新谓词构造的问题。设计了以Escher为基础的复杂结构数据中的知识发现过程和基于复杂结构数据的聚类算法,并以实验验证了其有效性。     

数据发布中的隐私保护研究综述*

如何在发布涉及个人隐私的数据时保证敏感信息不泄露,同时又能最大程度地提高发布数据的效用,是隐私保护中面临的重大挑战。近年来国内外学者对数据发布中的隐私保护（privacy-preserving data publishing,PPDP）进行了大量研究,适时地对研究成果进行总结,能够明确研究方向。对数据发布领域的隐私保护成果进行了总结,介绍了常用的隐私保护模型和技术、隐私度量标准和算法,重点阐述了PPDP在不同场景中的应用,指出了PPDP可能的研究课题和应用前景。     

FAST健康监测数据采集系统开发研究

对500m口径大射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical Telescope,简称FAST)健康监测系统基础组成部分—FAST健康监测数据采集系统进行开发研究.分析了FAST传感器选型影响因素,结合传感器自身适用标准进行具体选型,完成了基于所选传感器的硬件系统设计,运用Labview平台开发了与FAST监测系统相适应的采集软件系统,形成一套完整的基于虚拟仪器技术的FAST健康监测数据采集系统.FAST30m模型试验是FAST建设过程中的关键步骤,通过在模型试验中的成功应用,表明该系统可为将来FAST健康监测系统的完善提供重要支撑条件.     

多维数据流最大频集挖掘模型和算法

为了挖掘到有价值的信息,需要挖掘多维数据流上的频繁项目集,因此引入多维项目和多维项目集的概念表示多维数据流上的项目.设计了一种紧凑、压缩的数据结构MaxFP-Tree用于维护多维项目集,并在MaxFP-Tree的基础上设计了挖掘多维数据流上最大频集的增量式更新算法.实验结果表明,设计的挖掘多维数据流中最大频集的模型和算法是高效的.     

基于数据仓库的销售数据可视化分析系统

为了辅助销售管理者充分利用已有的历史销售数据,快速直观地捕获敏感数据,及时准确地把握市场行情,研究了以数据仓库为分析平台,根据销售数据具有的地理特征,结合Google提供的Google Maps API（Application Program Interface）,将OLAP（Online Analytical Processing）的分析操作映射到地图具有的交互操作上的可视化分析系统。并基于实际案例着重设计并优化了数据仓库架构,为系统应用开发奠定了良好的基础。实践证明,系统有效提高了销售管理部门的统筹决策的效率及能力,为企业创造了更大的经济效益。     

基于类云模型聚类的多目标数据关联算法

针对多目标跟踪中的数据关联问题,提出一种基于类云模型c-均值聚类的数据关联算法.该算法采用类云模型c-均值聚类算法对目标有效回波进行聚类,将聚类中心作为目标最终观测值,运用最近邻法对聚类中心与航迹进行关联,用Kalman滤波器进行状态估计.实验结果表明,本算法与联合概率数据互联算法相比,跟踪精度高,计算量小,更适应于工程应用.     

一种新的数据滤波算法

针对常规数据一阶特征估计（滤波）算法的局限性,提出了一种新的滤波算法.算法基于0-1序列思想和时滞原理设计,充分考虑了数据特征之间的相互影响,通过两个意义明确的估值器有效地降低了其他数据特征对一阶特征的影响.应用新算法对某电厂风烟系统数据进行了仿真,仿真结果验证了新算法的有效性.     

不平衡数据集上的文本分类特征选择新方法*

为了有效消除声发射信号中的噪声,将广义S变换滤波方法应用于声发射信号去噪,分别采用广义S变换中的充零法、基于带通滤波器设计滤波算子法以及时频滤波法进行滤波比较,针对信号的不同时频特性设计了相应的时频滤波算子。结果表明,基于S变换的三种时频滤波法对声发射信号的去噪均有较好的效果,克服了传统滤波方法滤波因子不能随时间、频率变化而变化的缺陷。其中时频滤波法在高信噪比和低信噪比情况下都能更好地去除噪声,可以满足信号处理的要求。     

PSO-CMAC网络在温室数据融合中的应用

温室易受各种环境因素影响,从而可能导致在室内不同点的温度、湿度、光照度值不均匀,为了获得温度的准确值,将PSO算法的全局优化能力和CMAC网络局部逼近、学习速度快的能力相结合,优化CMAC网络的权值,提出了一种基于PSO的CMAC网络数据融合算法,使得最终得到的数据更加准确、有效,为温室管理提供了精确的信息。仿真结果表明,采用该方法提高了温室各监测量采集的准确性、有效地避免了由于传感器失效引起的误差,能够获得温室准确有效的信息,提高温室控制的有效性与准确性。     

数据流中基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法*

挖掘数据流中最大频繁项集是从数据流中获得信息的一种有效手段,是数据流挖掘研究的热点之一。结合数据流的特点,提出了一种新的基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法。该算法用位图来存储数据流中流动的数据;采用直接覆盖的方法存储和更新数据流上的数据;在深度优先搜索挖掘最大频繁项集时,除采用经典的剪枝策略外,还提出了与父等价原理相对应的子等价剪枝策略;最后将挖掘结果存储在索引链表中以提高超集检测效率,进一步减少挖掘最大频繁项集的时间。理论分析和实验结果证实了该算法在时间和空间上的有效性。