基于模糊关联规则的NCRE数据分析

在对NCRE数据进行预处理的基础上。通过定义模糊事物数据库．将模糊集与经典关联规则算法结合起来，提出了一种模糊关联规则的数据挖掘算法，将其应用于NCRE数据分析，收到了较好的效果。     

关联规则和序列模式算法在入侵检测系统中的应用

将关联规则算法与序列模式算法应用于入侵检测系统中,介绍了将扩展的关联规则Apriori算法与序列模式GSP算法相结合,挖掘原始审计数据中频繁模式的过程,并实现了这两种算法在入侵检测中的应用.     

加权关联规则的改进算法

关联规则挖掘在许多领域已有广泛的应用,目前存在许多发现关联规则的算法,但这些算法都认为项目对规则的重要性相同.然而在现实中各个项目的重要性往往不同,决策者往往优先考虑利润较高的项目,而忽略利润较低的项目.分析现有的加权关联规则存在的问题,提出了一种新的加权关联规则模型.     

数据空间自相关性对关联规则的挖掘与实验分析

传统的空间关联规则挖掘,一般足使用属性关联规则的挖掘算法,对空间数据进行泛化处理,不考虑空间数据的空间自相关性,也没有考虑空间自相关与空间关联规则的关系.本文运用改进的Apriori算法对某一数据进行空间关联规则挖掘,并对同一数据进行空间自相关分析,比较两种方法反映的属性的相关性,探讨了数据的空间自相关性对空间关联规则...     

地学关联规则与时空推理的渔业分析应用

在阐述地学关联规则背景的同时,对地学关联规则作了分类:即空间特征规则、空间区别规则、空间关联规则和时空关联规则。并给出了时空关联规则的数学定义,分析了各指标的意义和对规则提取的影响。进一步对地学关联规则所处理的数据抽象层次、地学数据维数、变量类别和空间配置四方面,进行了剖析和分类。基于规则中数据的抽象层次,将其分为单层关联规则和跨层关联规则;基于规则中涉及到的地学数据维数,将其分为单维关联规则和多维关联规则;基于规则中处理变量的类别,将其分为布尔型和数值型;基于空间配置,将其分为局部关联规则和邻域关联规则。最后,结合海洋渔业的实例,论述了关联规则在时空推理过程中的步骤和方法。     

基于Weka的地震数据挖掘系统的设计与实现

基于开源的数据挖掘系统Weka,使用Java语言及面向对象的思想,设计并实现了地震数据挖掘系统。根据地震数据资料的特点,将数据挖掘的核心技术（聚类分析、关联规则分析等）引入到该系统中,其中聚类分析选用DBSCAN作为核心算法,关联规则分析选用Apriori作为核心算法。用户使用该系统只需在交互界面选择相关参数,即可实现调用数据挖掘算法来分析地震数据,发现探索其隐含规律。     

基于关联规则与随机森林的地震多属性砂体厚度预测

地震属性技术是砂体厚度预测的重要手段,由于目前可从地震数据中提取的地震属性种类较多,在利用地震属性技术前,必须优化出对砂体厚度最敏感的地震属性组合,以减少地震属性信息的重复与冗余。为此提出了一种联合关联规则与随机森林回归算法的地震多属性砂体厚度预测方法。随机森林回归算法能够建立地震多属性与砂体厚度之间的非线性关系,并能进行属性选择,但是该算法无法识别地震多种属性中的冗余特征。关联规则能够发现地震属性之间的非线性关联,并能借助卡方检验消除地震属性间的冗余性。分别采用了随机森林回归算法（RFR）、联合关联规则与随机森林回归（AR-RFR）及BP神经网络回归的算法（AR-BP）对滩坝砂岩合成模型和某实际工区进行了砂体厚度预测。对比结果表明,基于关联规则的属性优选得到的属性间相关性低,关联规则与随机森林算法的结合提高了砂体厚度的预测精度。数值实验证明了该方法的有效性。      

数据挖掘中关联规则的探讨

介绍了数据挖掘中关联规则的概念及经典的Apriori算法,以及在Apriori算法基础上的改进算法和数据挖掘的应用领域.     

地理信息关联规则挖掘算法的设计与应用

本文着重就地理信息数据挖掘中的两种模式：关联规则和序列模式的概念和作用进行了探讨，阐述了在关联规则中寻找大项集算法的实现，以及在数据挖掘的序列模式基础上对寻找大项集算法的结果进行了改进和优化，使数据的关联规则与时间和序列之间建立了密切的联系，从而更好的实现了对于大规模地理信息数据库中数据的挖掘和利用。     

空间数据挖掘技术与发展趋势

试从空间数据挖掘方法的角度,探讨了空间关联规则的挖掘方法以及它与传统的关联规则挖掘方法之间的区别,介绍了空间聚类挖掘方法的分类和几种典型算法,概述了空间数据挖掘的发展趋势。     

关联规则挖掘在卷烟市场研究中的应用

应用基于Apriori算法的关联规则挖掘技术对一次卷烟市场调查得到的数据进行分析，找出其中的关联规则，作为正确决策的基础。     

基于周期表的时空关联规则挖掘方法与实验

地理现象的周期性往往掩盖了许多地学规律,这也是地学数据挖掘的一个主要内容.本文以周期表设计了一种时空层次关联规则挖掘方法--PRules-Miner.模型利用周期表的表现形式对时空数据进行组织,并通过两步挖掘过程发现具有"遥相关"地理事物间的变化模式.模型算法分为3个步骤:(1)过滤周期表内无序数据:逐行地提取多周期内...     

基于模糊集的数量属性关联规则方法的研究

根据模糊集原理,提出了一种数量型数据挖掘关联规则的方法,并通过试验证明了算法的合理性.     

基于模糊控制的快速循迹智能车的设计与实现

提出基于模糊控制的快速循迹智能车的实现方法.利用转速传感器、线阵CCD、舵机等构成一个闭环控制系统,并采用PI算法控制智能车后轮速度.采用模糊控制算法将线阵CCD返回的误差模糊化,然后按照MAX-MIN规则进行逻辑推理,最后将推理结果反模糊化后以控制舵机转向.实验结果证明了该方法的有效性.     

关联规则挖掘在汽车营销决策中的应用研究

通过对汽车销售历史数据进行概化和总结,给出关联规则挖掘算法,并针对具体的事例加以分析,进行各个客户购买属性之间的关联规则的挖掘.可以有效地发掘顾客购买行为和汽车属性之间蕴藏的内在联系.此模型可以用于辅助汽车营销决策.     

元启发式搜索策略在构造模糊分类系统中的应用

论述了使用模拟退火元启发式搜索策略构造模糊分类系统的过程,目的是利用模拟退火原理研制一种精确的模糊分类器,改善与分类问题有关的搜索空间探索与发掘的性能,找到模糊if-then规则的优化集。算法可以从输入数据集中抽取精确的模糊分类规则,并在若干不同预定义类中将其应用于对新数据实例的分类。