Generating Rare Association Rules Using the Minimal Rare Itemsets Family

Rare association rules correspond to rare, or infrequent, itemsets, as opposed to frequent ones that are targeted by conventional pattern miners. Rare rules reflect regularities of local, rather than global, scope that can nevertheless provide valuable insights to an expert, especially in areas such as genetics and medical diagnosis where some specific deviations/illnesses occur only in a small number of cases. The work presented here is motivated by the long-standing open question of efficiently mining strong rare rules, i.e., rules with high confidence and low support. We also propose an efficient solution for finding the set of minimal rare itemsets. This set serves as a basis for generating rare association rules.     

浅谈基于粗集理论的文本归类系统

文本归类是处理大量文本数据自动分类的重要技术。基于粗集理论建立的林业文本信息归类系统,是在已知类别的训练集的基础上,通过分析训练数据样本,建立决策表产生区分矩阵构造出区分函数,并化简它,得到最小属性约简,最后应用Apriori算法产生最终分类的规则表,利用产生的规则表,可将林业文本信息数据进行自动归类。     

基于ROC融合准则的SAR边缘检测算法

根据ROC(receiver operating characteristics)技术能评估分类器在所有可能工作阈值下总体性能的特点,建立包含边缘像素点相关分析与ROC分类决策的ROC融合准则。依据该准则组合多种SAR边缘检测算子,并得到合成孔径雷达(SAR)影像的理想边缘检测结果。实验结果表明,本文方法能融合多种边缘检测算子的优点,有较强的开放性与目标适应性,并且不需要手工设置阈值,自动化程度高,有很强的工程实用性。     

双聚类的关联规则挖掘方法

为了使所有关联规则算法都可用于双聚类挖掘,将双聚类问题转化为关联规则的频繁集挖掘问题.在为双聚类挖掘提供大量算法的同时,不但能获得双聚类,而且还能得到额外的双聚类关联信息.基因表达数据的实验结果证明了其有效性.     

应变空间中一般加载规律的弹塑性本构关系

为了建立多维应力、应变空间的弹塑性本构关系,将一般加载规律一维全量理论的简单弹塑性模型推广到一般加载规律的多维增量理论,并且给出应力空间的加载函数和应变空间的加载函数以及它们之间的正确的变换关系.在此基础上,在应变空间中建立了推导一般加载规律的多维增量理论的本构关系的一种途径.应用这种途径,从应变空间的加载函数出发,推导了等向强化材料的一般加载规律的弹塑性本构关系.理论和实例表明,这种途径对等向强化材料、随动强化材料、理想弹塑性材料和热弹塑性问题都适用.     

基于小波域的灰度图像盲水印算法

提出了一种有效的静止图像的自适应盲水印算法。该算法首先对水印图像进行置乱处理,再利用邻居特征平均值法和奇偶判决法将置乱后的水印图像嵌入到DWT变换后的原始图像中,最后对该算法进行了滤波、多种噪声、压缩和灰度转换等抗攻击测试。试验结果表明该算法具有较好的不可见性和抗攻击能力。     

行政立法听证与公众参与

本文立足于公众参与行政立法听证的条件、组织、参与人的确定以及程序规则等的论证,以期充分反映各方利益诉求的公众参与行政立法听证作用能够得以更有效地发挥。本文认为,听证程序的准司法化模式,对于实现对行政立法的有效监督,无疑是程序意义上的重要补充。     

基于关联规则挖掘的课程相关性研究与应用

应用关联规则挖掘对高校课程相关性进行了研究．将某高校的毕业生成绩数据库经过预处理之后,采用不设定成绩界限的方法,用改进的Apriori算法进行挖掘．不仅能挖掘出成绩为优时的课程相关规则,还能发现若某些课程成绩差,则其他课程成绩也为差的规则,可以为学分制体系下学生选课和管理者进行决策等提供参考．     

商务智能系统中两种改进的关联规则挖掘算法

根据日常商务数据的特点,提出了商业应用系统中进行数据挖掘的改进的Apriori算法和对点击流数据进行挖掘的改进的多支持度关联规则算法,并结合具体实例进行了分析.分析结果表明,2种改进的算法可以有效地提高系统数据挖掘的效率.     

网络环境下增强高职生社团德育功能的思考

在网络环境下,网络的技术性凸现高职学生社团宣传手段的单一性,网络的自由性凸显高职学生社团管理的自由性,网络的文化性凸现高职学生社团层次的低俗化.要推动高职学生社团的创新发展,必须利用好网络的优势,促进学习型社团的建立.