模糊关联规则挖掘及其算法研究

针对数据挖掘中的“尖锐边界”问题，阐述了模糊关联规则挖掘技术，提出了在模糊关联规则的挖掘中将事务属性模糊集中的元素作为单一属性来处理的方法，给出了模糊关联规则挖掘的算法。最后以网络流量分析为例，描述了模糊关联规则挖掘的具体应用。     

空间数据挖掘模型和方法研究

本文提出一个基于空间数据仓库的空间数据挖掘模型，讨论了空间关联规则发现、空间分类发现、空间聚类发现和空间数据总结等四类空间数据挖掘任务的目标、采用的挖掘方法和空间采样数据的处理方法。最后，从基于空间数据仓库的数据挖掘角度出发，提出有待深入研究和探索的问题。     

基于遗传算法的关联规则挖掘方法及应用

对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了介绍，提出了一种采用遗传算法的关联规则提取方法，并以交通事故的原因分析为例，进行了关联规则挖掘．     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用研究

在关联规则中引入遗传算法,并以地区生产总值统计为例尝试用遗传算法挖掘关联规则,阐述了遗传算法、数据挖掘及关联规则的概念和原理,并提出双层循环结构,利用精英重组,一致变异以及自适应参数的手段调整遗传算法进行数据挖掘,最后分析了该过程的收敛特性和时间复杂度.     

间数据挖掘模型和方法研究

本文提出一个基于空间数据仓库的空间数据挖掘模型,讨论了空间关联规则发现、空间分类发现、空间聚类发现和空间数据总结等四类空间数据挖掘任务的目标、采用的挖掘方法和空间采样数据的处理方法.最后,从基于空间数据仓库的数据挖掘角度出发,提出有待深入研究和探索的问题.     

基于改进遗传算法的关联规则挖掘

在关联规则的挖掘过程中引入遗传算法，并且结合一个实例，给出了详细的利用遗传算法挖掘关联规则的实现方法。遗传算法的引入很好的避免了规则集中的“假规则”问题。同时，在算法的具体实现过程中，采用了截断赌轮、动态变异概率等方法，有效避免了遗传算法中早熟现象的发生。     

基于遗传算法的关联规则挖掘方法及应用

对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了介绍,提出了一种采用遗传算法的关联规则提取方法,并以交通事故的原因分析为例,进行了关联规则挖掘.     

基于改进遗传算法的关联挖掘方法研究

数值型关联规则挖掘是最优化问题而不是简单的离散问题,在大型数据库中挖掘数值型属性的关联规则具有一定的难度。为解决该问题,提出一种基于改进遗传算法的数据挖掘方法。针对数值型属性和布尔型属性的混合数据,设计一种分类并分界的编码方法;适应度函数采取范围收缩的策略,使属性边界向更精确的方向逼近;在此基础上设计出相应的交叉和变异算法,避免遗传算法的局部收敛和早熟问题;最后通过实例检验该算法的可行性。     

一种基于串与运算的关联规则挖掘算法

提高频繁项集挖掘算法的效率一直是数据挖掘领域中关联规则挖掘研究的一个重点。针对数据挖掘的现状及关联规则算法的瓶颈问题，提出一种基于串与运算的关联规则挖掘算法，对该算法进行了阐述。最后对该算法的特点进行了总结并对关联规则挖掘的未来研究方向进行了展望。     

空间数据挖掘与GIS集成研究及应用

如何从复杂的空间数据中提取有价值的信息已经成为一个非常迫切的问题。空间数据挖掘的出现为解决该问题提供了一种新的思路。分析了空间数据挖掘与GIS集戍的必要性与可行性,总结了两者集成模式的3 种形式,提出了一种集成体系结构。该体系结构实现了空间数据挖掘与GIS的完全集成,能够较好地解决空间数据共享以及空间数据可视化问题,从而提高了数据挖掘与知识发现的效率。空间关联规则是空间数据挖掘的一个重要功能,它可以把空间数据库中的数据转化为知识。通过对空间数据信息进行分析,选用数据挖掘中的关联规则算法,实现了该集成结构的工作过程。     

一种新的模糊规则提取方法

模糊规则是模糊系统的重要组成部分。针对数据库中的模糊规则提取问题,探讨了IF-THEN规则中的结论对前提的依赖关系,给出了规则的依赖度的定义,设计了基于遗传算法的模糊规则提取算法。实验验证了算法的有效性。     

改进模糊关联规则及其在电站锅炉运行优化中的应用

提出了一种改进的模糊关联规则挖掘算法对电厂运行优化目标值进行确定,首先利用竞争凝聚算法决定分类数、软化划分边界并构造优化的模糊数据集,再结合某300 MW机组的历史运行数据,以供电煤耗率作为优化目标,利用频繁模式树生成算法得到的频繁项集进行关联规则挖掘,最终得到运行参数最优值,实验结果和理论分析表明挖掘结果能够正确反映...     

基于快速隐私保护关联规则的挖掘算法

随着数据库规模的日益增大,关联规则挖掘需要在挖掘效率、可用性、隐私性及精确性等方面得到提升,需要对传统的关联规则挖掘算法进行更新和改进。在传统的Apriori算法基础上,提出了一种新的在关系数据库中挖掘关联规则的算法。该算法只需扫描一次数据库即可得到频繁项集,并通过非频繁项集来减少候选项集的生成,从而提高了算法的运算效率;此外,该算法将包含敏感数据事务做相关的处理,以达到隐藏包含敏感数据的关联规则。理论分析和实验结果表明,新算法不仅提高了关联规则挖掘的效率,而且还达到了隐藏包含敏感规则的目的。     

一种AVS压缩域视频语义鲁棒水印方法

为了大幅度提高水印方法的鲁棒性,提出了一种视频语义水印方法,利用高级语义稳定且不易受攻击的特点,将视频语义与水印相结合.该方法将关联规则挖掘看作约束优化问题,使用改进的克隆选择算法进行模糊关联规则挖掘,以提取运动语义和纹理语义,并在线生成动态视频语义水印;根据运动语义自适应确定感兴趣镜头,根据纹理语义自适应确定感兴趣Ⅰ帧,根据人眼视觉掩蔽特性,选择运动剧烈和运动缓慢区域作为感兴趣区域,将水印嵌入在感兴趣Ⅰ帧的亮度子块预测残差离散余弦变换中频系数上;利用视频纹理特征,自适应控制水印嵌入强度.实验和分析表明,该方法不仅对各种常规攻击鲁棒,而且对帧重组、帧内裁剪和帧删除等视频特有攻击表现出强的鲁棒性.     

基于改进遗传算法的多维关联规则挖掘方法及应用

对遗传算法进行改进,并应用于多维关联规则挖掘中.在该算法中提出了一种基于免疫机制的新选择策略,并引入随机数,采用自适应方法随机动态选取交叉和变异概率.这种新算法不仅有效地抑制了早熟收敛现象,而且大大提高了搜索效率.     

一种新的Apriori改进算法

Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的最有影响的数据挖掘算法之一,但由于数据挖掘本身决定其面临的是海量数据,因此在许多情况下会产生大量候选项集,从而严重影响挖掘的效率。本文提出一种简单有效的Apriori改进算法。     

大跨空间结构动力响应模糊控制

针对大跨空间结构动力灾变主动控制问题,设计了一种超磁致伸缩作动器.介绍了主动控制系统的工作原理,并建立了受控系统的空间状态方程,采用遗传算法对大跨空间结构主动控制作动器的布置位置进行了优化设计.分析了模糊控制系统的基本结构及模糊控制器的制作原理和方法,并设计了标准模糊控制器.应用MATLAB软件对大跨空间网架结构振动进行了模糊控制分析,结果表明,超磁致伸缩作动器具有良好的作动效应,利用遗传算法有效地提高了主动控制优化设计效率,同时实现了对结构的整体优化,模糊控制能够有效地降低大跨空间结构的振动反应,是一种较好的结构振动控制方法.     

一种改进免疫遗传算法及在异常检测中的应用

该文针对免疫遗传算法的不足,在分析其特性的基础上,引入了隔离小生境技术,改进交叉算子和变异算子,提出一种改进算法。在基于模糊关联规则挖掘的异常检测中采用本算法优化后的隶属函数,能够扩大正常关联规则集之间的相似度,缩小正常与异常关联规则集之间的相似度,提高异常检测的性能。通过以网络流量为数据的异常检测实验仿真对算法进行了验证。实验结果说明了该算法的可行性和有效性。     

Mining multilevel spatial association rules with cloud models

The traditional generalization-based knowledge discovery method is introduced. A new kind of muhilevel spatial association of the rules mining method based on the cloud model is presented. The cloud model integrates the vague and random use of linguistic terms in a unified way. With these models, spatial and nonspatial attribute values are well generalized at multiple levels, allowing discovery of strong spatial association rules.Combining the cloud model based method with Apriori algorithms for mining association rules from a spatial database shows benefits in being effective and flexible.