一种基于变精度粗糙集理论的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论研究的核心问题之一,而且现已证明寻找一个决策表的最小约简是NP-hard问题.针对变精度粗糙集理论的属性约简问题,从相对可辨识矩阵,属性的重要度作为启发式的信息,给出变精度粗糙集的属性约简算法的改进,在一定程度上简化了属性约简的计算,提高了属性约简的效率.最后通过实例证明了改进的算法给出信息系统的属性约简结果的正确性.     

基于返回结果的DeepWeb查询接口识别

互联网上存在许多有价值的信息,搜索引擎只能索引静态页面,无法索引DeepWeb数据,而Deep Web通常以表单形式存在,只有提交表单查询才能获得其数据,如何发现和识别Deep web查询接口成为人们关注的问题.在分析表单表现形式与功能内在的联系的基础上,提出一个表单的抽象模型,依此过滤非Deep Web查询接口的表单.通过对返回结果页面分析方法,实现Deep W出查询接口的识别,实验结果证明了该方法的有效性.     

基于概念格和关联规则Web个人化系统

最近的一些研究提出将Web使用日志的挖掘技术应用于Web个人化系统中,用于克服传统个人化技术(如CF技术、基于内容的过滤技术)中存在的问题,如处理大数据量的能力较差,依赖于用户主观的登记信息,产生的用户描述是静态的,不能获取对象之间丰富的语义联系等.但是基于Web使用日志挖掘的个人化技术不能适用于用户的使用信息获取困难或者站点内容经常变化的情况.更有效的办法是将站点的内容特征和使用特征结合到一个Web挖掘结构中去,以备推荐引擎统一使用.提出了一个基于关联规则挖掘的个人化系统,它使用概念格作为存储频繁页面集的数据结构,并介绍了如何利用概念格实时地为当前活动用户产生推荐集.     

一种优化初始聚类中心的K-means聚类算法

针对K-means算法中的初始聚类中心是随机选择这一缺点进行改进,利用提出的新算法选出初始聚类中心,并进行聚类。这种算法比随机选择初始聚类中心的算法性能有所提高,具有更高的准确性。     

Hopfield在计算机编程中的应用与研究

Hopfield网络,又称联想记忆网络。文中根据Hopfleld神经网络构造一个应用于计算机代码编程中的联想存储器。联想记忆是该存储器的重要功能,它具有信息记忆和信息联想的特点,能够从不完整的或模糊的信息联想出存储在记忆中的某个完整清晰的信息模式。根据这一原理,用H0pfield联想存储器知识和eclipse插件机制来搭建嵌入在eclipse开发工具中一个知识可拓展的动态帮助插件,实现根据残缺不全的java代码联想到完整的java代码的功能,并进一步阐述Hopfield神经网络在计算机代码编程中的应用前景和发展方向。     

黄芪总甙的抗炎作用及其作用机制探索

目的 探索黄芪总甙(AST) 的抗炎作用及其作用机制。方法 采用大鼠角叉菜胶气囊炎症模型, 测定渗出液量、中性白细胞游出数、蛋白质、PGE₂、IL-8、NO、PLA₂含量以及$\mathop{{O}}_{2}^{{\mathop{}_{\ ·}^{-}}}$的生成量。结果 AST40、80 mg·kg^-1 可使角叉菜胶诱导大鼠气囊炎症的渗出液量、中性白细胞游出数、蛋白质含量显著减少, 降低渗出液及中性白细胞中PLA₂活性,减少渗出液中IL-8 含量及中性白细胞$\mathop{{O}}_{2}^{{\mathop{}_{\ ·}^{-}}}$的生成。AST 也可明显减少渗出液中PGE₂、NO 的含量。结论 AST 的抗炎作用机理与其降低血管通透性和抑制白细胞游出、降低PLA₂活性、减少IL-8、PGE₂、NO 等炎症介质的产生与抑制氧自由基生成有关。     

CS—1型高效催化剂应用于液相本体聚丙烯生产过程中几个问题的探讨

介绍了中国石化武汉石油化工厂液相本体法聚丙烯生产装置试用和推广ＣＳ－１型高效催化剂１年多来的实际生产情况。通过对生产数据的统计分析及辅之相应的生产试验，探讨了在一定的工艺生产条件下，ＣＳ－１型高效催化剂和活化剂，以及二苯基二甲氧基硅烷（ＤＤＳ）的最佳投入量，和其相互之间的配比关系。     

XML数据库的研究与应用

XML是一种专门为Intemet所设计的标记语言,随着XML的大量应用,它已经成为Intemet上数据表示和数据交换的标准,如何有效地管理大量的XML数据显得非常重要.使用数据库技术对XML进行管理,这已经成为一种必然的发展趋势.XML与数据库相结合已经成为一个新的研究领域,也是XML和数据库发展的趋势.文中探讨和分析了XML数据库的相关知识.介绍了Native XML数据库及一个NXD系统eXist,最后表明XML数据库将成为一个新的研究领域.     

最大值约束下的多最小支持度关联规则挖掘

在以前的算法中对于所有的项目或者是项目集合都是使用单一的最小支持度.但是在实际的应用中,不同的项目就需要不同的最小支持度.提出一个简单的算法,根据Apriori算法在最大值约束条件下来找到最大项集和关联规则,并且根据Ming-Cheng Tseng中提出的confidence-lift模式得出有兴趣的关联规则.     

基于二叉树的SVM多类分类的研究与改进

支持向量机(SVM)是一种两类分类算法,如何将SVM算法应用于多类分类问题,目前已衍生出多种方法.其中“二叉树”方法应用比较广泛,但分类支持向量机在树中中间节点位置的不同,直接关系到该方法的分类准确性.基于二叉树方法提出了“类间相异度”的策略,根据类间相异程度来决定多类的分类顺序.