批量准则下的控制图在完全检验中的最优设计

为了帮助企业提高产品质量,减少生产成本,对于对产品采用完全检验的企业,提出了在批量准则下,建立生产过程的期望质量损失成本最优模型,并进行了大量的数值实验,结果表明该准则下的期望质量损失成本总体上优于其他准则.     

非线性系统传感器偏差的自适应故障检测与分离方法

针对一类具有模型不确定性且状态部分可测的非线性系统,提出了一种基于鲁棒自适应技术的传感器偏差故障检测与分离方法。所提出的故障检测与分离方法是由一个故障检测估计器和一组故障分离估计器完成的,其中每一个故障分离估计器对应一种类型的传感器偏差故障。对于某一故障分离估计器如果它的的输出估计误差中至少一项的绝对值超过相应的自适应阈值,则这个故障发生的可能性被排除,即可分离故障。在系统存在模型不确定性和状态部分可测的情况下,应用自适应技术来估计未知的传感器偏差故障并分析了故障分离器的稳定性。仿真算例证明了所提出的鲁棒自适应故障检测与分离方法的有效性。     

基于关联规则挖掘的课程相关性研究与应用

应用关联规则挖掘对高校课程相关性进行了研究．将某高校的毕业生成绩数据库经过预处理之后,采用不设定成绩界限的方法,用改进的Apriori算法进行挖掘．不仅能挖掘出成绩为优时的课程相关规则,还能发现若某些课程成绩差,则其他课程成绩也为差的规则,可以为学分制体系下学生选课和管理者进行决策等提供参考．     

基于关联规则的数据挖掘技术在中医诊断中的应用

以肝病的中医诊断为例,研究了基于关联规则的数据挖掘技术在中医诊断中的应用,探讨了"理-法-方-药"之间的互动规律,为中医临床治疗、中医教学及中成药的研制提供了参考.     

关联规则在图书管理中的应用

关联规则主要用来发现数据库中存在的频繁项集.研究关联规则Apriori算法,并利用该数据挖掘技术对高校图书馆管理信息系统中的数据进行挖掘研究,并将挖掘到的规则结果应用到高校图书馆公共检索系统中,达到优化公共检索系统并且向读者提供多元化信息检索服务的目的.     

不确定水质模型在城市河流水质模拟中的应用

鉴于城市景观河流受沿河排水污染,水质波动较大,建立了内嵌神经网络的一维不确定性水质模型,利用改进适应度函数的遗传算法,优化水质模型的参数解。经实例验证,不确定性水质模型拟合的精度更高,对排入污染物的波动更敏感,其对景观河流水质预测的平均准确度基本在80%以上,普遍高于确定性水质模型,尤其是在靠近污染源的监测断面,其不确定性水质模型预测优势更加明显,更能适应变化的景观河流水体环境。     

基于相近度的人机界面不确定信息评价

针对人机界面评价中评价信息不完全、不确定和较为复杂的特点,提出基于相近度的人机界面不确定信息评价方法.该方法将人机界面不确定信息的处理由实数序列拓展至灰区间数序列,以灰色理论和理想点法为理论基础,构造灰区间绝对关联分析模型和灰区间理想点模型,并运用整体逼近的思想,综合考虑方案与参考序列曲线的相似性和接近性,提出设计方案与理想方案的灰区间相近度,建立了不确定信息的综合评价模型.该模型弥补了单一方法的不足,避免了模糊信息过早精确化,有效保证了评价结果的可靠性.实验结果表明,该方法对于解决具有不确定信息的复杂系统评价问题是合理的、有效的.     

工房色彩设计指导原则初探

工房是满足产品加工制造、生产工艺布局需要的建筑物,一般不可能依赖建筑造型本身突出个性,而绝大部分情况下要采用建筑色彩来表现工房的统一性或个性。城市工房由于城市发展、城市主导产业的转型等因素面临着和城市中其它建筑、外部环境不和谐、甚至对立的矛盾,改造中色彩的有效配置不仅美化了环境,而且可以创造舒适的工作氛围,激发劳动热情,提高产品质量和生产效率,降低劳动强度,减少生产事故,保障工人的健康与安全,实现科学化管理。     

基于快速隐私保护关联规则的挖掘算法

随着数据库规模的日益增大,关联规则挖掘需要在挖掘效率、可用性、隐私性及精确性等方面得到提升,需要对传统的关联规则挖掘算法进行更新和改进。在传统的Apriori算法基础上,提出了一种新的在关系数据库中挖掘关联规则的算法。该算法只需扫描一次数据库即可得到频繁项集,并通过非频繁项集来减少候选项集的生成,从而提高了算法的运算效率;此外,该算法将包含敏感数据事务做相关的处理,以达到隐藏包含敏感数据的关联规则。理论分析和实验结果表明,新算法不仅提高了关联规则挖掘的效率,而且还达到了隐藏包含敏感规则的目的。     

CA与生命游戏演化的组合模型*

基于摩尔奇偶型CA,提出一种结合生命游戏的演化模型.首先设置初始构型进行摩尔奇偶型规则演化,再引入生命游戏规则,按游戏规则演化;最后依此重复摩尔奇偶规则和生命游戏规则,直到演化整个元胞空间.证实在摩尔奇偶型CA的基础上,结合生命游戏在很大程度上减小了演化过程对初始构型的依赖,出现更为丰富的图元以及基于图元和演化框架的动态图案,且演化过程仍然符合摩尔奇偶型CA的演化规律.结合模型可以避免演化过度依赖初始构型以及演化过程的单调性,而且组合演化模型可以应用于图案生成,生成保持风格的规则几何纹理图案,丰富图案的生成方法.