一种基于压缩矩阵的关联规则挖掘算法

针对在关联规则中的Apriori算法进行了深入研究的基础上,提出了一种基于压缩矩阵的关联规则挖掘算法(CMApriori算法)。该算法只需扫描一次数据库,在矩阵上采用事务压缩和项目压缩技术,节省了数据占用的内存空间。在对建立好的压缩矩阵上只需进行简单的计数运算即可得到频繁项集。仿真实验证明:该算法与Apriori算法相比,运算效率大大提高。     

基于动态约简的贝叶斯分类器实现

海量数据且高维环境下,朴素贝叶斯分类可能即面临获取大量带类标签代价过高又面临当前分类规则不能适应数据变化等问题。于是提出一种基于小规模训练集的基于粗糙集(RS)动态约简贝叶斯算法来实现问题分类:利用粗糙集理论对决策表属性进行动态约简,挖掘出对分类最有利的条件属性即极小值属性,作为朴素贝叶斯推理(NBC)方法对知识进行学习和分类的输入。该方法结合了贝叶斯推理与动态约简将大数据库采样划分的优点。实验证明了算法的可行性。     

一种新型螺旋锥齿轮研齿在线自动侧隙调整方法

在螺旋锥齿轮数控研齿原理基础上,通过对双齿侧接触对滚的过程分析,推导了侧隙的计算以及侧隙调整公式,提出了一种新型的螺旋锥齿轮研齿在线自动侧隙检测和调整方法;设计开发了一套在线自动侧隙检测和调整研磨软件,通过线性插补可以进行各研磨点对应路径的侧隙在线自动调整.在数控研齿机YK2560上进行螺旋锥齿轮的研齿实验说明了该方法及其软件能高效、稳定地实现研齿加工,研齿后的螺旋锥齿轮副传动噪声大幅降低,研齿效果良好.