挖掘周期性一般关联规则

在事务数据库中的周期性一般关联规则可以揭示类的不同层次之间的关系和呈现周期性变化。这些信息对于识别在关联中的趋势和预测非常有用。由于数据噪声对发现周期性一般关联规则的巨大影响 ,文中用噪声比来抑制数据噪声对发现周期性一般关联规则的影响。同时根据对周期性与一般高频集之间关系的分析 ,利用周期裁剪技术来节省挖掘时间 ,给出了 (Cyclic general-ized itemsets,CGI)算法。实验证明 ,该算法可高效地发现周期性一般关联规则。     

基于灰色关联模糊聚类算法优化飞机排故方法

采用灰色关联与模糊聚类原理，建立一种灰色关联的模糊聚类算法，应用该算法可直接对飞机维修经验中的多种排故方法．依排除故障的可能性进行排序，并根据排序结果时排故方法进行相似聚类，从而将排故经验与多因素决策算法进行有效综合．较好地解决了民航飞机故障诊断专家系统中多种故障原因的优化选择问题，并可直接给出排故方法的选择指导，提高专家系统的指导水平和飞机排故效率。文中对算法原理进行了详细介绍，并给出算法实例。     

外关联规则挖掘

根据项集内项的关联性,现有关联规则挖掘算法可分为正关联规则挖掘和负关联规则挖掘两大类,它们反映的是项集内频繁项之间的关联性。通过对实际数据集的分析发现,一个项集可以划分成若干子项集,子项集内的项有较高的相关性,而不同的子项集相关性则较低,这意味着每个子项集与其外部的一个潜在因子间存在着关联,由此本文提出了外关联规则的概念,并基于因子分析和主成分分析方法,提出了外关联规则挖掘算法(FAAR),从而将项集内的关联规则挖掘外推到子项集和潜在因子集之间的外关联规则挖掘,扩展和丰富了关联规则挖掘的应用,在此基础上还可进一步发现它所蕴涵的正、负关联规则。     

高超声速风洞气动力/热试验数据天地相关性研究进展

高温真实气体效应、黏性干扰效应和尺度效应等高超声速流动特性突破了实验气体动力学传统的流动相似模拟准则，使得高超声速流动现象超出了经典气体动力学理论能够准确预测的范围。如何利用地面风洞试验数据预测天上的飞行状态，即天地相关性问题，成为制约新型高超声速飞行器研制与发展的关键性科学问题。本文概述了天地相关性的最新研究进展，并重点介绍了多空间相关理论与泛函智能优化关联方法。多空间相关理论认为，从更高维度空间视角看，不同风洞的试验结果都是内在相关的，而飞行试验可视为理想的风洞试验，所以地面风洞试验数据间的关联规律包含了天地相关性问题。泛函智能优化关联方法基于风洞群（能模拟不同参数区段的不同类型风洞）的试验数据，在泛函空间中利用专业化智能学习算法，从高维度的全参数空间出发，进行降维和自适应空间变换，自动推演出不同风洞共同遵守的不变规律，从而实现风洞试验数据的关联。验证实例和应用实践都表明，多空间相关理论与泛函智能优化关联方法是有效的，是高超声速气动力/热天地相关性研究的一个新方向。     

一种改进的隐私保护关联规则挖掘算法

部分隐藏的随机化回答方法是基于关联规则数据挖掘的隐私保护算法,针对该算法在重构频繁项集支持度上的指数级时间复杂度导致算法执行效率下降的不足,采用分治策略和集合运算方法对该算法进行改进,消除重构数据的指数级运算。改进算法降低了算法的时间复杂度并有效提高了执行效率。仿真实验与分析表明了改进算法的有效性。     

一种新的空间多维关联规则模型与算法

空间对象具有自相关、连续性、多尺度等特点,导致空间关联规则挖掘与传统的统计关联规则挖掘不同,不存在统计的“事务”,挖掘更加复杂。本文用基于空间相关的影响域来创建“空间事务”,以代替传统关联规则挖掘中的事务,建立了一种新的应用于挖掘空间多维数据的空间多维关联规则模型(Spatial multidimensional association rules model,SMARM)。设计并实现了一种新的挖掘算法SMARBIA,用基于影响域、空间支持度等剪枝技巧,克服了空间多维关联规则挖掘过程中候选项目集庞大的困难。实验表明,该算法能有效地减少候选项目集而获得较好的性能。     

基于模糊ISODATA*的关联规则聚类算法

在对模糊ISODATA算法分析的基础上,提出了一种适用于关联规则聚类ISODATA^*算法。本文首先分析了距离聚类的不足,然后结合关联规则的表示形式,提出了基于属性权重实现规则聚类的思想,并给出了相应的实现算法。最后采用国际上的UCI数据库进行了实验。实验表明该算法能有效地对关联规则进行聚类。     

面向大数据的数据处理与分析算法综述

大数据处理是近年来广受关注和研究的技术领域,数据挖掘作为从大量数据中挖掘隐藏价值信息的技术,是处理大数据的有效工具。本文主要从数据挖掘的角度对大数据处理算法的研究现状进行分类总结。首先介绍了大数据中针对流式数据分类的方法,包括单模型算法和集成分类算法;其次分别从单机算法和基于分布式并行平台的多机算法两个角度概括介绍了大数据聚类方法以及大数据关联规则挖掘方法;最后总结了现有面向大数据的数据挖掘算法的研究进展并展望未来的发展趋势。     

多时间序列关联规则分析的论坛舆情趋势预测

为了预测论坛舆情及其动态演变趋势,基于多时间序列的关联分析,集中分析了论坛中3个量的时间序列之间的关联规则:活跃者之间的关系强度的时间序列、坚定支持者人数的时间序列以及坚定支持者成员的变化频度的时间序列。然后给出了一种新的基于多时间序列关联分析的论坛舆情预测算法(Forum sentiment trend prediction based on multi time series association rule analysis,TPMTSA),并在真实数据集和拟合数据集上进行了大量的实验。结果表明:TPMTSA算法具有有效性和较高的运行效率。研究结果可用于论坛舆情预警监控。     

一种新的立体线图标记算法

根据投影理论给出了遮挡棱的判断规则，基于该规则提出了一种新的立体线图标记算法。在该算法中标记的传播是由遮挡棱向非遮挡棱传播。实验结果表明该算法是有效的。这种标记算法可排除许多不可能的场景结构，正确标记出符合人们画图习惯的立体线图，使得计算机能够模拟人的思维正确地理解和解释投影线图。     

关于遗传算法模糊控制的研究

在控制对象的数学模型由于受非线性的时变的影响很难精确确定时，模糊控制是一个比较好的方法，但模糊控制规则易受人的因素的影响而归纳得不完善，并且不能自学习影响了模糊控制的效果。遗传算法可以搜索整个空间，不易陷入局部最优解，不受搜索空间的性假设的约束。可以解决非常困难的寻优问题，本文提出关于遗传算法的模糊控制，使控制规则得到优化，从而改善了控制性能。仿真实例表明这种方法是可行的。     

基于图和子图同构算法的制造特征识别方法

针对传统制造特征难以快速识别的难题,提出了基于图和子图同构算法的制造特征识别方法。通过提取零件模型中的几何信息与拓扑信息,构造出加权属性邻接图,对零件模型进行精准描述,为建立制造特征库,定义了文件数据的存储结构,结合子图同构算法以及相关判定规则实现对常见制造特征的识别与匹配。以Creo软件中生成的零件模型为例,在VS2010平台中进行二次开发,最后以界面窗口形式展示识别结果,验证了该方法的有效性。     

非对称广义特征值问题的拟-Eberlein算法及其并行化

非对称广义特征值问题的并行计算，目前在国内外研究得很少， Ｇ． Ｗ ． Ｓｔｅｗ ａｒｔ 和 Ｐ． Ｊ． Ｅｂｅｒｌｅｉｎ 曾分别研究非 Ｈｅｒｍ ｉｔｅ 矩阵标准特征值的并行拟 Ｊａｃｏｂｉ算法，１９８９ 年 Ｊ． Ｐ． Ｃｈａｒｌｉｅｒ 和 Ｐ． Ｖａｎ Ｄｏｏｒｅｎ 在 Ｇ． Ｗ ． Ｓｔｅｗ ａｒｔ 的工作基础上提出了求解非对称广义特征值问题的拟 Ｊａｃｏｂｉ算法（简称 Ｃ Ｖ 算法）与并行拟 Ｊａｃｏｂｉ算法。文中以 Ｊ． Ｐ． Ｃｈａｒｌｉｅｒ 等人的工作为基础，提出求解大型非对称广义特征值问题的拟 Ｅｂｅｒｌｅｉｎ 算法与并行拟 Ｅｂｅｒｌｅｉｎ 算法， Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ Ｌ 并行系统上的数值试验表明，不仅并行效率很高，且敛速远优于 Ｃ Ｖ 算法     

AC-PSO算法在无人机任务规划中的应用

无人机飞行中合理的路线规划可以减小飞行时间、降低油耗,减小被敌方发现、攻击的可能,从而提高了完成任务的概率.鉴于大部分无人机是以一个相对固定的高度进行侦察和任务飞行,故可将无人机的飞行任务规划视为二维平面的TSP问题.本文进一步将地面防空威胁与飞行距离统一量化,通过求解TSP求取最优无人机任务规划.文中通过分析蚁群算法与粒子群算法,提出了一种新的混合方法AC-PSO算法解决TSP求解问题.算法借鉴了蚁群算法的路线构造方法和粒子群算法的进化策略思想,同时给出了提升算法效率的一些措施.实验验证,该算法和威胁建模方法相结合,能有效地满足无人机飞行任务规划的要求.     

一种有效支持空间分析的空间数据组织

Ｒｅａｌｍｓ是一种用于描述空间平面的数学模型。它提出了一种所有空间对象共享一个共同的空间元素集合的思想以及一种空间元素的排序规则。这些特点使得二维空间能够线性化为一维有序的元素集合，将二维空间问题转化为一维线性问题，从而使得基于Ｒｅａｌｍｓ的空间数据组织能有效地支持平面扫描算法。通过对空间对象的简单扫描，能够实现多数空间分析算法。以Ｒｅａｌｍｓ为基础实现空间数据管理系统能取得较高的效率，并且降低了     

用遗传算法求解柔性作业车间调度问题(英文)

古典作业车间调度问题已经被研究了几十年并证明为 NP-hard问题。柔性作业车间调度是古典作业车间调度问题的扩展 ,它允许工序由一个机床集合中的任意一台加工 ,调度的目的是将工序分配给各机床 ,并对各机床上的工序进行排序以使完成所有工序的时间最小化。本文采用遗传算法进行柔性作业车间调度研究 ,针对柔性作业车间问题提出了一种新颖直观的基因编码方法 ,从而取消了运用遗传算法求解作业车间问题时为使基因合法化而进行的基因修复过程 ,仿真结果表明用该遗传算法解决柔性作业车间调度问题是有效的。     

组合优化中的Petri网仿真算法

组合优化中,最长路、最短路和最大流问题是重要而又基本的问题。本文提出一种求最短有向路的新方法——Petri网图仿真算法。该方法是在一般Petri网的基础上,对网元素进行附加描述,同时,引入了“运动标记”的概念和定义新的“发生”规则,再利用Petri网的马尔科夫性和并发性,以及它的动态模拟功能,在Petri网图仿真器上,进行(对象)系统的网图仿真运行及数值处理,求得最长路径,最短路径及其路长,最小割及其最大流。由于该算法便于利用计算机的并行算法可以提高计算速度,并能利用最优性原理减少计算量。而且,还可提供系统运行的动态显示和结果的屏幕显示及图表输出。因此,它是一种直观而又方便的方法。     

基于商空间理论的模糊控制在航空相机中的应用

针对航空相机快速返回定位问题,应用商空间理论提出了一种快速无超调定位模糊控制算法。将位置偏差量模糊化．并根据模糊等价关系合并正规峰集,从而得到了不同粒度下的控制规则．系统通过不断改变粒度,采用粗拉度粗调,细粒度细调的方法,实现快速无超调定位。在模拟相机平台上采用3个粒度层,通过模糊规则调整模糊输出和PID控制器的积分时间实现最速控制、模糊控制和PID控制在不同粒度下的转换．实验结果表明此算法具有定位快、稳定精度高以及无超调等优点．     

利用截断奇异值分解法解冲激响应逆卷积

在目标识别领域中,目标的冲激响应占有十分重要的地位,然而冲激响应必须通过解电磁系统逆卷积求得。本文直接从时域的观点出发,采用截断的奇异值分解法解这类病态问题,去掉了引起病态的较小奇异值,使这类逆卷积问题趋于良态,并对解球目标的冲激响应进行了数值仿真。结果表明,使用截断奇异值分解法比传统的共轭梯度法得到的解改善了约10dB。