异构分类器融合环境下的非平衡数据分类模型

为解决非平衡数据分类中的正样本分类精度不高的瓶颈问题,提出了一种异构分类器融合环境下的非平衡数据分类模型.该模型基于差异采样率的重采样算法和改进的Adaboost算法,融合了SVM和C5.0两种基分类器;基于知识融合机制,采用了独特的分类器选择策略、分类器集成方法、分类决策方案.仿真实验结果表明,SCECM模型分类性能...     

基于信息熵的二进制差别矩阵属性约简算法

给出一个简化的二进制差别矩阵的属性约简定义,并证明该属性约简的定义与基于信息熵的属性约简的定义是等价的。为求出简化的二进制差别矩阵,设计了一个快速求简化决策表的算法,其时间复杂度为O（|C||U|）。在此基础上,设计了基于信息熵的简化二进制差别矩阵的快速属性约简算法,其时间复杂度和空间复杂度分别为max{O（|C||U|）,O（|C|²|U/C|²）}和max{O（|C||U/C|²）,O（|U|）},最后用一个实例说明了新算法的高效性。     

基于隐私保护的决策树模型

在分布式环境下,实现隐私保护的数据挖掘,已成为该领域的研究热点。文中着重研究在垂直分布数据中,实现隐私保护的决策树分类模型。该模型创建新型的隐私保护决策树,即由在茫然半诚实方存储的全局决策表和各站点存储的局部决策树组成,并结合索引数组和秘密数据比较协议,实现在不泄漏原始信息的前提下决策树的生成和分类。经过理论分析和实验验证,证明该模型具有较好的安全性、准确性和适用性。     

一种模糊认知图分类器构造方法

提出了一种新的模糊认知图分类器模型构造方法,它包括构建流程、激活函数、推理规则和学习方法等核心构件.模型利用提出的动态交叉变异算子自适应遗传进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真实验表明:本文提出的模型增强了局部随机搜索能力,加强了算法的全局收敛能力,与其他经典分类方法相比,不但性能较好,而且具有较强的抗噪能力,从而具有更强的鲁棒性.      

多关系关联规则算法综述

多关系数据挖掘是借鉴ILP技术,并结合机器学习方法所提出的数据挖掘新课题。多关系关联规则是多关系方法在概念描述任务中最具代表性的研究方向之一,此类方法在发挥多关系方法的模式表达能力与利用背景知识能力的同时,借鉴成熟的关联规则方法的思想与优化策略,取得了较高的性能与表达复杂模式的能力,同时在面向复杂结构数据的应用中获得了较好的效果。在简述多关系方法的基础上,通过分析与比较目前具有代表性的多关系关联规则算法,总结了各算法的优势与不足,并指出了该领域目前的主要热点问题。     

复杂信息处理中因果关联模型的构建及主因判定算法

近来，诸如图形图像、音频视频等复杂类型信息的分析和处理，已日益受到各学科领域专家和学者的重视，文章首先介绍了复杂信息处理中因果关联模型的构建，然后给出了主因分析方法的构造和实现过程，并提出了具体的算法和实例检验。     

知识发现在农业生产中的应用研究

文章通过对基于数据库的知识发现系统(KDD)的研究,提出了双库协同机制,它改变了KDD的结构、运行过程与机制,形成新的知识发现系统KDD。将该发现系统应用于农业领域,为合理地指导农业生产提供了科学的决策,因而具有重要的理论意义和实用价值。     

理工科课堂KM教学法研究

在全球化的信息时代,知识爆炸的态势下,如何在有限的时间内快速、牢固地掌握越来越多的知识,是高等教育为培养复合型、创新性人才所面临的难题。本文提出基于知识逻辑结构融入思维导图的KM教学法,将知识按逻辑结构化,经由思维微观演绎,得到反映知识本质的逻辑结构图与思维导图。在教学过程（区别于单纯的学习过程）中,知识经过“薄-厚-薄”的过程后,从而深层地“吃透”了知识,达到高效的教学目的。本文以“高等数学”的教学知识为例,详解基于知识逻辑结构融入思维导图的KM教学法的实施要点。