A longitudinal examination of the social-cognitive model applied to high school girls' choices of nontraditional college majors and aspirations.

This study tested a partial version of R. W. Lent, S. D. Brown, and G. Hackett's (1994) social-cognitive career theory model. Among 204 high school girls who attended science, math, and engineering (SME) career conferences, the authors used a 4-year longitudinal design to predict the choice of an SME college major and SME self-efficacy and outcome expectations in college. In addition, among students who had declared SME majors, variables assessed in high school and college were used to predict aspirations to become leaders in SME fields. The results generally provided empirical validation of the model. Regression analyses revealed that college SME outcome expectations were associated with plans to become a leader in an SME field. Implications for research and interventions are discussed. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

属性识别理论在黄前水库水质评价中的应用

本文根据属性识别理论,探讨了水库水质的综合评价模型,应用此模型对黄前水库的水质进行评价,结果与灰色关联度法基本相同,比较符合实际情况。同时该方法简单、易懂,更适合于有标准的系统质量评价问题。     

勘探地球物理技术最新进展——２００２年ＳＥＧ年会综述Ⅱ：解释与压力预测

根据2002年SEG年会部分论文编译而成，包括解释技术和压力预测技术。概要性地介绍了偏移成像技术；新属性技术；自动地震相分析技术；油气检测技术；储层反演技术和2种实用的压力预测技术。     

二进制分辨矩阵在连续属性约简中的研究

针对二进制分辨矩阵无法处理连续型数据,提出一种基于邻域的改进二进制分辨矩阵及其属性约简方法。实验结果表明,与先数据离散化,后属性约简的方法相比,利用文中方法提取出的特征属性的分类能力更高。     

一种相容决策表的属性值与属性约简方法

针对相容决策表,另辟一种数据约简思路,与传统数据约简方法不同的是,本文方法考虑属性值约简与属性约简之间的关联,该方法首先进行属性值约简,然后再进行属性约简,本文并给予了充分的证明,而普通的方法并没有考虑它们之间的联系,并有许多冗余的比较操作。     

DCKPDP：改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法

当前混合属性数据发布中隐私保护方法大多存在隐私保护效果不佳或数据效用较差的问题,采用差分隐私与优化的k-prototype聚类方法相结合,提出改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法(DCKPDP)。为解决传统k-prototype聚类算法没有考虑不同数值型属性对聚类结果有较大影响的问题,利用信息熵为每个数值型属性添加属性权重;为解决聚类初始中心点人为规定或者由随机算法随机确定,导致聚类结果精确度不高的问题,结合数据对象的局部密度和高密度对聚类过程中初始中心点进行自适应选择;为解决数据信息泄露风险较高的问题,对聚类中心值进行差分隐私保护。实验结果表明,DCKPDP算法满足差分隐私保护所需的噪声量更小,数据的可用性更好。     

一种基于混合决策树的调度知识获取算法*

提出了一种基于混合决策树的调度知识获取算法。将模拟退火算法融入遗传算法中,作为一种具有自适应变概率的变异操作,构成一种混合优化方法。利用这种混合方法求解在不同调度目标下制造系统的最优特征子集,同时确定控制决策树规模的最优参数;使用决策树评价混合方法中染色体编码的适应度,在得到不同调度目标下的最优特征子集和最优决策树参数后,生成调度知识。仿真实验结果表明,该算法在性能上优于其他算法。     

基于乘法偏好关系的群一致性偏差熵多属性群决策方法研究

在多属性群决策中, 针对每一个属性下决策者都有一个关于决策方案的乘法偏好关系的决策问题, 提出一种基于乘法偏好关系的群一致性偏差熵多属性群决策方法. 此方法考虑到不同属性下的决策者具有不同的权重, 并通过迭代运算可以达到群一致性水平, 从而得出最终的不同属性下决策者的权重; 同时, 可以利用偏差熵模型来求解属性权重, 利用这两个权重最终获得一个综合各方意见的群一致性乘法偏好关系. 最后通过算例分析验证了所提出方法的有效性.     

基于幂图的属性约简

针对粗糙集理论中基于差别矩阵的属性约简方法存在的不足,提出一种基于幂图的属性约简算法.首先通过修改样本决策属性值将不相容决策表转化为简化的相容决策表;然后将样本对概念与幂图概念相结合,将基于修正差别矩阵的不相容决策表的属性约简转化为幂图的搜索问题;最后通过实例和实验验证了所提出算法的有效性.