采用限制与多维技术的数据采掘

针对当今数据采掘中效率不够高的问题，提出了采用限制与多维技术来进行数据采掘，讨论了哪些种类的限制能运用到采掘过程中，设计了一个数据采掘系统结构。     

十进制计算机系统的三种基本结构体系

十进制计算机技术是计算机科学技术研究的一个全新的分支领域,也是一个必然要发展的领域.文中提出了混合型十进制计算机、嵌入式十进制计算机和纯十进制计算机三种基本结构体系,介绍了十进制计算机所具有的优越性.     

改进的模糊C均值的增量聚类算法

针对FCM算法的缺点,提出了一种基于改进的FCM的增量式聚类方法。该算法首先对模糊C均值算法进行加权,并将权系数归一化,然后将改进的算法与增量式聚类算法结合。改进的方法既提高了FCM算法的性能,避免了FCM算法的缺陷,并能够实现增量式聚类,避免了大量的重复计算,并且不受孤立点的影响。实验表明该算法的有效性。     

基于数据挖掘的SNORT网络入侵检测系统

回顾了当前入侵检测技术和数据挖掘技术,对Snort网络入侵检测系统进行了深入的剖析;然后在Snort的基础上构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型;重点设计和实现了其中基于k-means算法的异常检测引擎和聚类分析模块,并对k-means算法进行了改进,使其更适用于网络入侵检测系统。     

辽河西部凹陷南段沙河街组三段震积岩特征及石油地质意义

以区域构造背景为基础,通过对28口井近1 000 m岩心的详细观察,在辽河西部凹陷南段古近系沙河街组三段中识别出典型的震积岩。其代表性沉积构造有：微断层和地裂缝、液化砂（砾）岩脉、震动液化卷曲变形、环状层理、负载构造、震积角砾岩和震浊积岩等,其中液化砂岩脉和震积角砾岩是主要类型;震积岩垂向序列划分为阶梯状断层段、液化砂岩脉层段、液化卷曲变形层段、震裂岩和自碎角砾岩层段、震塌岩和内碎屑副角砾岩层段、震浊积岩层段6个部分。震积岩研究有助于恢复古构造演化史和寻找岩性油气藏及构造-岩性油气藏;微断层、地裂缝和液化砂岩脉有利于改善储层条件,地震流体可促进烃源岩演化和成岩作用,同时震积角砾岩本身也是良好的储层。     

DBSCAN算法中参数的自适应确定

DBSCAN算法需要人为确定[Eps]和[minPts]两个参数,导致聚类结果的准确度直接取决于用户对参数的选择,因此提出一种新的参数确定方法,采用非参数核密度估计理论分析数据样本的分布特征来自动确定[Eps]和[minPts]参数,避免了聚类过程的人工干预,实现聚类过程的自动化。理论分析和实验结果表明,该方法能够选择合理的[Eps]和[minPts]参数,并得到了较高准确度的聚类结果。     

ANFIS在短期负荷预测中的应用

为使负荷预测更精确,鉴于预测对象的不确定性和非线性,采用ANFIS预测电力系统短期负荷。ANFIS将模糊理论与神经网络融合,利用神经网络实现系统的模糊逻辑推理,采用混合学习算法调整前提参数和结论参数,自动产生模糊规则。该系统具有非线性映射和自学习能力,不基于数学模型,用独特的空间分层方法建立若干模糊推理系统,依靠专家经验获取控制信息,能用于负荷预测的非线性建模,获取负荷数据的最佳估计,克服数据处理过程中存在的不确定性和不完备性。所用ANFIS模型为2输出1输入5层1阶Sugeuo模糊系统。利用某局网负荷数据训练和检测ANFIS网络模型后预测负荷,结果表明该算法鲁棒性好,抗干扰能力强,能有效补偿对象的大纯滞后。     

基于粗糙集理论的决策树分类方法

决策树是数据挖掘中常用的分类方法。本文提出了基于粗糙集的决策树方法,利用粗糙集近似精确度来选择决策树的根节点,分支由分类产生。该方法计算简单,易于理解。本文还提出用悲观剪枝法简化决策树,提高决策树的预测与分类能力。实例说明了本文方法均简单有效。     

改进的模糊C均值聚类算法

把自适应的策略与传统的模糊C均值聚类算法结合起来,形成新的模糊聚类算法。在不影响收敛速度的情况下,它能够很好解决局部最优以及对初始值敏感的问题。以UCI机器学习数据库中的两组数据集为研究对象,实验结果表明,它的精确度与自适应免疫聚类算法相当,能够得到准确的簇的数目,并且它的收敛速度更快,这对于如今网络数据的高速变化来说,该方法显得更为重要。     

数据库技术及其最新发展

该文介绍了数据库技术的产生和发展,论述了数据库领域的研究成果和发展趋势,提出了今后数据库技术研究的若干热点。