挖掘最大频繁项集的优化方法

通过对Apriori算法以及已有相关研究工作的分析,从数据库维数压缩、项存储结构以及剪枝几个方面对算法进行了优化,并从理论与试验两方面验证了优化算法的有效性。     

基于VPRS的信息系统近似决策规则优化

基于变精度粗糙集模型,在决策信息系统中定义近似协调等价类的一种近似约简;构造相应的区分函数,利用布尔推理理论求取近似协调等价类的近似约简,并由此获取近似决策规则的简化决策规则。利用这个方法得到的简化决策规则,与原系统中的近似决策规则是相容的。     

表单几何特征组件检测的研究与实现

表单图像变形、倾斜、噪声干扰、打印错位等问题往往使表单的数据域定位不准确,从而导致表单数据域提取失败。针对现有表单处理技术中存在的定位不准的问题提出了通过检测表单的条码、格结构等几何特征组件实现表单数据域的定位,并分别设计滤波器实现了几何特征组件的检测。实验证明了该方法的有效性。     

地税税收业务管理信息系统设计

地税税收业务管理信息系统架构包含了业务架构、应用逻辑架构、应用技术架构3大架构。业务架构主要描述业务模块的分割；应用逻辑架构主要描述了各个子系统的功能和用户的界面；应用技术架构主要描述了一个平台／两个引擎／三层结构。E-BOS平台（一个平台）的引入使得用户能快速调整业务流程、快速改变业务规则、监控业务处理活动。两个引擎（业务过程引擎与业务规则引擎）为业务过程与业务规则的可配奠定了技术。三层结构则是常见的B／S／S结构。     

基于虚词变换的自然语言信息隐藏算法研究

简要分析了一般文本信息隐藏的方法,提出了一种利用汉语中的高频虚词来进行信息隐藏的思想。以助词“的”为例,总结出了若干可以在不影响文本语义的前提下修改“的”字结构的语法规则。以这些规则为基础给出了一个具体的基于虚词变换的文本信息隐藏算法,并对该算法的隐蔽性和隐藏容量、鲁棒性等进行了分析。     

基于业务规则的工作流管理系统模型

ECA规则通过条件与处理集中定义业务流程中活动与活动间的转换关系,并通过事件驱动机制驱动业务流程中相应业务逻辑实现,在一定程度上增加了系统代码的可维护性,但是并没有改变业务逻辑发生变化时需要修改系统代码以维护系统的现状.业务规则可准确描述业务流程中所有业务逻辑,建立与业务流程事件无关的运行机制,更加直接明确地反映业务需求,适应业务需求变化,而无需修改系统代码,基于此建立基于业务规则的工作流管理系统模型.     

XML中的主动规则的模型及其可终止性分析

在对XML数据模型主动机制研究的基础上，结合规则实例提出了一种新的分析规则终止性的静态判定算法。此算法基于触发环的概念，首先对触发环中每一个被修改的节点产生一个递归等式，然后通过展开递归等式并检验其可满足性，就可以分析规则集的可终止性，这样不仅可以得到更高的精确度及更小的复杂度，而且可以得到有效的判定主动规则可终止性的条件。     

基于冲突强度和非正则化的证据合成方法研究

证据推理广泛应用于不确定推理和数据融合等许多方面,但D-S合成规则对于高冲突证据的处理不是十分合理的。论文在分析D-S合成规则以及一些改进方法的基础上,提出了一种基于冲突强度和非正则化的冲突证据合成规则,并引入确定度的概念来衡量合成的效果。仿真实验结果表明,该规则比D-S合成规则有了明显的改进。     

数据挖掘及实现技术研究

数据挖掘是近年来随着数据库技术的成熟和计算机存储技术的新发展而出现的一门新兴学科。本文讨论了数据挖掘的有关概念、它在社会中的重要作用以及现阶段数据挖掘的主要功能及实现技术。重点分析与研究了数据挖掘中的关联规则、分类和聚类等核心功能及实现技术。     

基于兴趣度的时态关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究中的一个重要方面,给出了一个关联规则中事件所包含信息的模型,在此基础上,提出了一种基于兴趣度的时态关联规则挖掘算法。该算法较好地弥补了应用模板匹配方法筛选基于兴趣度的关联规则时主观性太强,兴趣度阈值的定义过于简单,所挖掘出来的关联规则没有体现时态约束的缺陷。最后,将该算法应用到了股票数据的趋势挖掘中,得到了满意的实验结果。