一种基于层次聚类的属性全局离散化算法

本文摒弃了以往利用断点集来进行离散化的算法思想,提出了一种新的基于粗糙集和分裂的层次聚类的全局离散化算法.本算法在层次聚类的基础上考虑不同连续属性离散化结果间的互补性和相关性,在不改变原信息系统不可分辨关系的前提下通过增类减类进行全局离散化.实验表明该算法具备了删除不必要属性的能力,提高了离散化的精度,更便于属性约简.     

.连续属性离散化算法比较研究*

探讨了贪心及其改进算法、基于属性重要性、基于信息熵和基于聚类四类连续属性离散化算法,并通过实验验证这四类算法的离散化效果.实验结果表明,数据集离散化的效果不仅取决于使用算法,而且与数据集连续属性的分布和决策数据值的分类也有密切关系.     

基于粗糙集和聚类的纳税属性离散化方法

将粗糙集理论中属性重要度和依赖度的概念与分级聚类离散化算法相结合,提出了一种纳税人连续型属性动态的离散化算法。首先将纳税数据对象的每个连续型属性划分为2类,然后利用粗糙集理论计算每个条件属性对于决策属性的重要度,再通过重要度由大至小排序进行增类运算,最后将保持与原有数据对象集依赖度一致的分类结果输出。该算法能够动态地对数据对象进行类别划分,实现纳税人连续型属性的离散化。通过采用专家分析和关联分析的实验结果,验证了该算法具有较高的纳税人连续型属性离散化精度和性能。     

一种改进的连续属性离散化方法

连续属性离散化在数据分析的数据预处理中非常重要。本文提出一种基于类信息熵的有监督连续属性离散化方法。该方法运用了粗集理论中决策表的一致性水平的概念。算法分成两部分:首先根据决策表的一致性水平动态调整聚类类别数目,运用分级聚类形成初始聚类。然后,基于类信息熵合并相邻区域,减少区间数目。实践证明该方法是可行的。     

基于最佳分类数和粗糙集的故障诊断方法

提出了一种基于最佳分类数和粗糙集理论的汽轮机轴系振动故障诊断方法。该方法利用模糊C均值聚类算法（FCM）把数据的连续属性离散化,以形成隶属度矩阵及属性分类数,根据隶属度矩阵及属性分类数进行划分系数和划分熵的有效性评判,最终找到连续属性的最佳分类数。然后根据最佳分类数对数据的连续属性进行实际的离散化,将离散化后形成的离散数据根据粗糙集理论,进行数据挖掘,得到诊断规则,有效提高了汽轮机轴系振动故障的诊断水平。     

基于聚类粒化和簇间散度的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中的研究热点,对连续值数据进行属性约简的算法大多基于优势关系或邻域关系。然而连续值数据集的属性不一定具有优势关系;而基于邻域关系的属性约简算法虽然可以通过邻域半径调整粒化程度,不过由于各属性量纲不同且半径参数为连续值使半径难以统一,导致整个参数粒化过程计算量较大。为解决此问题,提出一种基于聚类粒化的多粒度属性约简策略。首先,利用聚类方法将相似样本归类,并提出了基于聚类的近似集、相对正域及正域约简概念;其次,根据JS（Jensen-Shannon）散度理论对簇间各属性数据分布进行差异性度量,并选择出具有代表性的特征用以区分不同类簇;最后,利用可辨识矩阵设计了属性约简算法。所提算法不要求属性具有序关系,且不同于邻域半径,聚类参数为离散值,调节此参数就能够对数据集形成不同粒化程度的划分。在UCI与Kent Ridge数据集上进行的实验结果表明,该属性约简算法可以直接处理连续值数据,且该算法在较小范围内离散地调节聚类参数便能在保持甚至提高分类精度的前提下去除数据集中的冗余特征。     

作战仿真数据属性离散化研究

数据属性离散化是作战仿真数据预处理的重要组成部分,也是作战仿真数据研究的重点和难点.论述了进行数据属性离散化的必要性,提出一种基于改进属性重要度和信息熵(Discretization by Improved Attribute Significance and Information Entropy,DIAFIE)的作战仿真数据属性离散化算法.算法定义了属性重要度并以此为聚类判断依据将数据值域划分为多个离散区间,然后根据信息熵优化合并相邻区间以保证离散化结果的精度.实验证明上述算法能有效处理作战仿真数据属性离散化问题,具有产生断点少、分类精度高的优点.     

Rough Set理论中连续属性的离散化方法

Rough Set(RS)理论是一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.传统的RS理论只能对数据库中的离散属性进行处理,而绝大多数现实的数据库既包含了离散属性,又包含了连续属性.文中针对传统RS理论的这一缺陷,利用决策表相容性的反馈信息,提出了一种领域独立的基于动态层次聚类的连续属性离散化算法.该方法为RS理论处理离散与连续属性提供了一种统一的框架,从而极大地拓广了RS理论的应用范围.通过一些例子将本算法与现有方法进行了比较分析,得到了令人鼓舞的结果.     

基于FCM的连续属性模糊离散化方法

连续型属性的离散化是数据挖掘研究中一个重要的组成部分,连续属性离散化方法的性能对数据挖掘结果会产生直接的影响。本文将基于目标函数的模糊聚类算法-FCM引入到连续属性离散化中,在对FCM算法中的模糊聚类数目a和初始聚类中心位置进行优化的基础上,提出了改进的NFCM算法,根据需要离散化的数据分布特点来进行离散化,减少了模糊聚类算法的迭代次数,提高了连续属性离散化的效率。     

新的基于最近邻聚类的属性离散化算法

连续属性离散化是知识发现研究中重要的预处理过程,基于最近邻聚类和粗集的相关理论,提出一种新的有监督的多属性离散化方法。该算法分两个阶段来处理,首先利用最近邻聚类动态调整聚类的类别数,生成初始聚类。然后基于类信息的相似性定义合并相似区间,减少了聚类区间。通过实例分析,该算法是非常有效的。     

基于透明度的目标提取的研究

景象提取的目的是将数字图像中的景物从背景中分离出来,为了更好地实现这一目的,微软亚洲研究院Jian Sun等人于2004年提出Poisson Matting方法.该方法将透明度(α值)作为图像的一种内在属性,变分地寻求其最优解,来达到目标提取的目的.主要介绍Poisson算法,针对Poisson算法中程序运行时间比较长的问题,对算法中耗用时间多的两个步骤:图像初始α值的计算以及前景图像F、背景图像B的计算进行了改进,在VC6.0中进行了实现,并取得了较好效果.     

CSCW系统中协同感知的研究

协同感知理论的研究与应用是计算机支持的协同工作的重要研究内容之一.在研究分析了传统的协同感知所依赖的CSCW体系结构的基础上,提出了一种基于P2P的三层结构的协同感知框架,该架构很适合于CSCW中项目可以划分为若干个相对独立的模块的情形.最后对该框架的具体感知模块进行了分析,并讨论了下一步研究将要解决的问题.     

NTFS下文件隐藏方式研究

开放环境下信息的安全与保护有着重要的研究价值。对待隐藏文件无需专门分配存储空间,而是将其转移存储到系统文件的内部碎片中。隐藏文件的文件名、带路径的宿主文件名及二者对应关系加密后分别存放在两个普通文件中。实验及研究表明此种方式能够对数据做到深度隐藏。     

基于XQuery查询优化的研究

XML已经成为网络上信息描述和信息交换的标准,随着XML应用得越来越广泛,人们提出了多种XML 数据的查询方法.但是,很多查询方法都有各自的局限性.利用有意义的最小公共实体结构EntityInMLCAS(Entity In Meaning Lowest Common Ancestor Structure)原理,提出一种优化查询方法.同时采用堆栈技术的方法对XML文档结点树进行自顶向下的遍历,该方法大大提高了优化查询的速度.     

基于RBAC的WEB环境下OA系统权限控制的研究

WEB环境下OA(Office Automation)系统的权限控制是一个热点问题.针对此问题详细介绍了一种实用的解决方法--基于角色访问控制模型的方法,并在此基础上根据实际项目重点阐述了RBAC数据库的设计方法,以及基于RBAC数据库的权限控制的设计方法,最后给出权限子系统的具体配置步骤,并给出实际运行结果.     

基于数字音频广播技术的数据服务介绍

依据对数字音频广播技术的相关国际标准分析,仔细阐述了目前各类基于数字音频广播技术的数据服务类型,提出了一种基于广播网络的数据服务的基本体系结构.经过对数字音频广播国际标准的协议栈分析,着重介绍了网络层和应用层的划分,以及这两层内目前流行的各种协议.最后,介绍了北京市基于此类标准的数据服务的实现方法.     

基于个人微博特征的事件提取研究

个人微博在事件提取上大多都是运用文本进行相似度计算最终达到聚类结果,而没有充分的考虑到微博特征。针对微博标签、URL、时间等特征,提出一种基于微博特征的事件提取算法。该算法针对微博的特征进行TF-IDF的改进,并加入标签相似度,URL相似度,进行综合相似度计算,最后按时间先分段后合并的改进K-means聚类方法得出事件提取结果。实验结果表明,基于微博特征的事件提取算法对微博关键字提取和事件提取的精确度有明显的提高。     

基于构件组装的项目管理系统开发研究

由于项目管理技术的不断提升和管理模式的多样化,不同行业甚至不同企业对项目管理系统的要求各不相同。如何利用软件构件技术快速地构造新的项目管理系统成为急需解决的问题。从项目管理系统的框架出发,首先对构件进行了形式化定义,然后基于此定义对项目管理系统组成部分进行了形式化描述,最后利用定义好的连接器,通过顺序、选择和并行三种组装方式组装成项目管理系统。并在此基础上提出了基于构件组装的PMS开发模型。     

基于GML的GIS互操作研究

GIS互操作研究是当前地理信息系统研究的热点。OGC制定的GML标准给互操作领域带来了新的契机,它是解决多源、多层次、多维地理空间信息互操作的简单而有效的途径。本文首先分析了GIS互操作,接着提出了基于GML的GIS可互操作模型,最后,具体阐述了地理数据的GML表示方法。