Error handling in a parallel LR substring parser

Parallel parsing is currently receiving attention but there is little discussion about the adaptation of sequential error handling techniques to these parallel algorithms. We describe a noncorrecting error handler implemented with a parallel LR substring parser. The parser used is a parallel version of Cormack's LR substring parser. The applicability of noncorrecting error handling for parallel parsing is discussed. The error information provided for a standard set of 118 erroneous Pascal programs is analysed. The programs are run on the sequential LR substring parser.     

基于决策树的数据挖掘算法优化研究

决策树模型是数据挖掘中最常用的一种方法,具有较好的分类预测能力,并能方便提取决策规则。基于相似性原理,以测试属性和决策属性的相似度作为启发规则构建决策树。提出了一种新的决策树生成算法。并在高校教师综合考评系统中采用了这种新算法,实验结果表明这种新的决策树生成算法预测精度较高,计算也比较简便。     

Where does the end begin? Problems in musico-cognitive modeling

Research with computer systems and musical grammars into improvisation as found in the tabla drumming system of North India has indicated that certain musical sentences comprise (a) variable prefixes, and (b) fixed suffixes (or cadences) identical with those of their original rhythmic themes. It was assumed that the cadence functioned as a kind of target in linear musical space, and yet experiments showed that defining what exactly constituted the cadence was problematic. This paper addresses the problem of the status of cadential patterns, and demonstrates the need for a better understanding and formalization of ambiguity in musico-cognitive processing. It would appear from the discussion that the cadence is not a discrete unit in itself, but just part of an ever-present underlying framework comprising the entire original rhythmic theme. Improvisations (variations), it is suggested, merely break away from and rejoin this framework at important structural points. This endorses the theory of simultaneity. However, the general cognitive implications are still unclear, and further research is required to explore musical ambiguity and the interaction of musical, linguistic, and spatio-motor grammars.     

一种基于区分矩阵的属性组合权重构造方法

详细分析了以基于Pawlak的属性重要度来构造属性权重的方法存在的问题,给出了一种基于区分矩阵的属性重要度的定义方法,并且得到了该定义方法的一些重要性质。在此基础上提出了一种新的信息系统属性权重构造方法,新方法是以条件属性在整个信息系统中的贡献度来确定属性权重,不仅反映了属性自身区分对象的能力,而且体现了各属性在整个条件属性中的分类能力。通过算例分析表明,该方法得到的属性权重更加贴近事实,因此它能提高属性权重的准确度。     

最小相关性最大依赖度属性约简

在经典粗糙集中,基于重要度的决策表属性约简算法只考虑了决策属性与条件属性之间的依赖度,没有考虑约简中条件属性之间的相关性,由此求出的约简中可能依然包含冗余属性。针对这一问题,提出了一种改进算法,它利用最小相关性和最大依赖度准则求决策表属性约简。与基于重要度的决策表属性约简算法相比,本算法求出的约简包含的属性个数少、冗余小。实验结果显示,本算法优于基于重要度的决策表属性约简算法。     

基于改进差别矩阵和专家知识的态势指标提取算法

针对常规粗糙集约简算法在应用中的样本指标提取困难和效率低下等问题,将粗糙集理论引入到态势指标提取中,基于差别矩阵压缩和分类选择实现态势指标决策表的信息约简,结合专家知识的指标重要性度量调整态势指标的选择,提出一种基于改进差别矩阵和专家知识的态势指标提取算法.在态势指标体系实例中进行分析和验证,实验表明该算法具有较好的态势指标约简效果,提取后的指标在网络安全评估中是合理的,因此该研究为态势指标的有效提取提供一种可行的解决途径.     

基于粗糙集数据挖掘方法的最大功率研究

风电机组在运行过程中会产生大量的机组数据,随着大量数据的积累及数据库的应用,为了有效地利用产生的有用数据,运用粗糙集数据挖掘方法对数据的属性进行简约、决策,发现数据之间的关联规则,为机组高效运行提供条件.仿真结果表明,基于粗糙集数据挖掘方法不仅可以减小特定属性信息提取的工作量,还能在数据分析中发挥决策的优越性.     

潜江凹陷建新地区地震储层预测研究

以古地貌分析、砂体展布特征为指导,开展了潜江凹陷建新地区多种技术手段的地震储层预测研究。结果表明,振幅类与波形类属性是该区的敏感性参数,并且通过本地区的岩石物理分析,认为波阻抗也能较好地区分储层;在刻画储层展布形态的同时与构造相叠合落实了多个构造-岩性圈闭,进一步明确该区构造-岩性油藏的勘探潜力。     

基于三支决策理论的条件属性权重构造方法

针对传统决策过程中权重规则确定的主观性和参数数值计算的不确定性问题,在粗糙集和三支决策理论的基础上,对条件属性权重构造方法进行了研究。重新定义了属性确定度和属性约简度,提出了一种属性权重构造方法,通过实例将该方法与其它条件属性权重构造方法进行了分析比较,证明了其有效性。该方法基于数据本身,不需要先验信息,从客观的角度对属性进行判断,决策者通过该方法可以得到更加合理的权重分配,做出符合实际的决策。该论文对研究属性权重分配问题,具有一定的理论价值。     

基于粒计算与区分能力的属性约简算法?

传统的属性约简方法将整个数据集一次性装入内存,很难适应大数据背景下的数据分析。为此文中提出基于粒计算与区分能力的属性约简算法。该算法运用统计学中的分层抽样技术,拆分原始大数据集为多个样本子集(粒),在每个粒上运用属性的区分能力进行属性约简,最后将各粒约简结果进行加权融合,得到原始大数据集的属性约简结果。实验表明该算法对海量数据集进行属性约简的可行性和高效性。