PHVB：基于GEP的一阶谓词逻辑规则挖掘算法

为了有效挖掘一阶谓词逻辑规则,提出了一种基于基因表达式编程(GEP)技术的挖掘算法:PHVB算法.提出了规范一阶谓词规则概念;设计了量词隐含、变元绑定策略,将一阶谓词规则挖掘问题转化为GEP算法能够解决的形式;提出了基于GEP的一阶谓词逻辑规则挖掘算法PHVB算法.实验结果表明,采用PHVB算法可以有效发现一阶谓词关联规则.     

基于加权频繁项集的文本分类规则挖掘

针对特征向量分量的权重和文本大小对分类规则产生的影响,提出一种可以提高关联文本分类性能的文本分类规则挖掘方法,提出了加权频繁项集的概念和相应的加权频繁项集挖掘算法,在分类规则中突出特征向量权重大的向量分量;提出一种特征向量预处理方法,消除文本大小对挖掘分类规则的影响.实验表明,解决上述两个问题将可以很好的提高文本分类的性能.     

基因表达式编程种群多样性自适应调控算法

为了解决基因表达式编程GEP种群多样性控制问题,提出了一种新的带权种群多样性的自适应调控方法。设计了带权的种群多样性测度方法,详细分析了选择、交叉及变异算子对种群多样性的影响。提出了初始种群的多样化算法DAIP,以保证初始种群多样性的最大化。设计了自适应的交叉和变异算子,提出了种群多样性自适应调控算法APDTA,使种群在进化过程中维持合适的种群多样性,进而提高进化效率。实验验证了APDTA的有效性。     

基于朴素基因表达式编程挖掘紧致函数

基因表达式编程(GEP)是一种基因型和表现型相分离的进化新模型,为了挖掘紧致的函数关系,分析了进化系统各因素对挖掘紧致函数的影响,提出了带紧致压力的适应度函数来进化函数紧致解。实验表明,带有紧致压力的适应度函数能自动进化计算机程序,适合挖掘的紧致关系,在挖掘紧致函数中,朴素基因表达式编程(NGEP)比GEP提高效率21.7%,与不带压力的系统相比,GEP的平均压缩了31.2%,NGEP系统平均压缩了42.5%;NGEP较GEP更容易发现紧致解,且函数表达形式更容易理解,丰富了NGEP理论.     

用基因表达式编程生成数字高程模型

数字高程模型是地理信息系统进行地形分析的基础。在处理采样点缺失时,常用的空间插值方法难于客观地确定插值函数结构和参数。本文将基因表达式编程技术应用到数字高程模型的生成中,做了下列工作：（1）形式化描述高程基因,缓冲区和簇等概念;（2）证明了深度定理及引理;（3）提出了缓冲区策略（BS）,适时注入优质高程体;（4）提出了动态簇的搜索算法（DCSA）,方向搜索相关点算法（SCPD）和象限扩展搜索算法（ESDA）,按方向动态扩展搜索簇,避免了冗余点的计算;提出了移动拟合GEP算法（EF-GEP）,插值空间细分,缩小了拟合空间;（5）实验表明新方法是有效的,平均进化代数为227代,平均最高适应度为97.4527,提高了7.23%。三维地质模型形象地表达出了地质体形态结构。     

基于基因表达式编程的进化计算模式定理

基因表达式编程（GEP）从提出迄今尚无完整的理论体系,严重阻碍了GEP的发展。为解决该问题,本文从理论上深入的研究了GEP计算模型：定义了GEP基因模式及相关的概念,采用概率办法详细分析了单基因GEP应用实例在进化过程中各算子的作用,根据分析结果推导出GEP模式定理,通过详细的实验验证了GEP模式定理的正确性。GEP模式定理的提出,为GEP算法改进评估提供了量化的依据。     

基于伪属性语义匹配的Deep web信息抽取

已有的Deep Web信息抽取算法主要对结构规范的网页进行模版的提取,目前多数Deep Web网页在结构上是非规范的,网页中记录属性字段可能缺失或重复、原子属性字段可能被html标签分隔。为了正确抽取这些非规范网页,提出了一种新方法：引入了记录的伪属性及其语义匹配概念,通过实现记录间伪属性序列的语义匹配实现信息抽取;提出了伪属性序列的模型及其语义匹配算法和记录Wrapper模型及其生成算法。实验表明,在结构不规范deep web网页的抽取上,能达到91%的查全率和93%的查准率,相对其它算法有一定优势。     

一个用Turbo—C实现的软件集成器

本文提供的用 Turbo-C 实现的软件集成器能把在物理上分散的软件,从逻辑上集成于一个统一的界面之下。采用控制与数据分离的办法,用户不必修改和重编译 C 程序,而只需用文字处理器修改菜单文本文件和一个批处理文件,就能适应用户的特殊需要.     

基于VC平台的数据存取对象（DAO）技术

本文通过对实例介绍了在ＶＣ中通过数据存取对象（ＤＡＯ）直接对数据库中的数据进行存查询的技术。