加权模糊关联规则的研究

1 引言关联规则是展示属性-值频繁地在给定的数据集中一起出现的条件,最常见的是对大型超市的事务数据库进行货篮分析,文[1]提出了解决此类问题的布尔型属性关联规则的Apriori算法。数量关联在股市分析、银行存款分析和医疗诊断等众多方面都有重要应用价值。数量关联用来描述数量型属性特征之间的相互关系,用数量型关联规则来表示,如“10％年龄在50-70之间的已婚人员至少拥有两辆汽车”。文[2]首先讨论数量型关联规则,文中的挖掘算法将数量型属性划分成多个区间,但这样的方法会引起划分边界过硬的缺点。     

基于全局和局部信息融合的图像显著性检测

视觉注意机制是机器视觉的重要组成部分,受到越来越多的关注.文中提出一种基于全局和局部信息融合的图像显著性检测方法.模型首先对输入图像进行离散剪切波分解,得到尺度系数和剪切波系数.由于剪切波系数包含大部分图像细节信息,模型在每个分解层上对剪切波系数重构得到描述特征图.在特征图的基础上,一方面从全局的角度出发,使用所有特征图获取特征向量计算全局概率密度分布矩阵,进而构建全局显著图,另一方面从局部的角度出发,在每幅特征图上计算局部区域的熵值,进而构建局部显著图.最后对两幅显著图进行融合,得到综合显著图.实验结果验证该算法的有效性和可行性.     

挖掘优化的语言值关联规则

文章应用竞争聚集算法(CA算法)代替RFCM算法将数量属性划分成若干个语言值,CA算法综合了分层聚类与划分聚类的优点,它不仅比RFCM算法节省时间,而且能得到优化的固定的聚类个数,因此CA算法能挖掘出优化的语言值关联规则。文中没有把语言值表示成正态模糊数模型,从而可以避免产生不必要的误差.最后应用CA算法挖掘一个气象仿真实例的优化的语言值关联规则。     

半结构化数据查询语言的特性

结合查询语言Lorel及其与对象查询语言OQL的差异，对半结构化数据查询语言的特性进行了深入的分析。结果表明，半结构化数据的查询语言应具有强制和路径表达等特性。     

挖掘语言值关联规则

讨论了大型数据库上数量属性的关联规则问题.为了软化论域的划分边界,应用相关的模糊c-方法(relationalfuzzyc-means,简称RFCM)算法确定正态模糊数的两个参数,并借助正态模糊数模型来划分数量属性的论域,由此生成一系列的语言值关联规则.另外,给出了语言值关联规则的挖掘方法.由于语言值能很好地表示抽象的概念,从而使得挖掘出的关联规则更抽象、更容易被人理解.     

关系数据集成中的语义查询处理技术

为解决基于语义的关系数据集成中的查询处理正确性问题,形式化定义了SPARQL查询语句的语义.在查询重写过程中,发现查询相关的数据表并将其分解为最小可连接单元,再根据查询语义连接最小可连接单元来产生正确的查询.给出了基于语义的查询重写和查询转换算法.对算法复杂性进行了讨论,在最坏情况下,查询分解算法可在O(n2)时间内完成,查询重写的时间复杂度为O(nm).通过实验验证了算法的性能,实验结果表明当查询长度小于8,而数据源较多时,查询处理算法具有较好的效果.     

基于竞争分类的Web信息抽取

提出一种基于竞争分类的Web信息抽取方法,以信息片段与样本之间的相似度作为竞争力,通过信息片段对信息模板槽的竞争实现对信息片段的分类和噪声信息的过滤,直接从分类的角度抽取Web信息.较之基于规则的信息抽取方法,竞争分类法只需用户提供少量的标记样本.测试表明,该方法在没有用户提供特征提示信息的情况下,抽取信息仍能保持较高的准确率,适应性强;对数据项缺失和顺序变化较大的数据源,竞争分类法也具有较好的健壮性.     

基于椭圆热态胀形试验的板材成形极限图建立方法

采用长轴直径为Φ100 mm、短轴直径分别为Φ100,Φ90,Φ80,Φ60和Φ40 mm的椭圆形胀形模具,在300,210和150℃、RT(常温)4个不同温度梯度,0.0045和0.045 MPa·s-1两个不同压力率条件下进行了铝合金板材的热态胀形试验,得到了胀形试验件,并获取了基础试验数据。利用极限应变计算公式,对胀形试验数据进行计算和整理,获得试验材料拉-拉变形区的成形极限曲线及成形极限图。结合等效条件下单向拉伸试验获取的基础试验数据,建立了完整的铝合金板材成形极限图。