摘要：针对传统粗糙集产品配置规则提取方法容噪性较差的问题,应用变精度粗糙集方法,依据产品设计实例数据建立配置决策表,通过设定分类精度,进行了基于决策类下近似的相对属性约简和基于核值属性的值约简,依据支持度获得有效的产品配置规则.考虑设计实例增加对规则提取的影响,采用增量式更新方法对新增决策表进行规则提取,处理新增配置规则与原配置规则之间的重复、包含和冲突关系,依据可信度进行配置规则的更新.以水平定向钻机配置规则提取为例,验证了所提方法的可行性和有效性.

摘要：决策粗糙集模型是当前粗糙集理论最为重要的研究分支之一.然而,由于现实环境下数据类型的复杂多样以及数据的动态更新,使得传统的决策粗糙集模型面临着一定的局限和不足,针对这一问题,提出一种混合型信息系统的邻域决策粗糙集模型,并设计出一种矩阵方法的邻域决策粗糙集增量式更新算法.首先,将传统的离散型决策粗糙集模型在混合型信息系统下进行推广,提出一种邻域决策粗糙集模型,使得该模型可以直接处理混合型的数据;然后,利用矩阵的方法重新表示该邻域决策粗糙集模型,同时,针对混合型信息系统对象增加和对象减少时的情形,通过矩阵研究邻域决策粗糙集模型的增量式更新,并从理论上证明这种增量式方法的高效性;最后,基于矩阵的增量式更新方法,提出混合型信息系统邻域决策粗糙集的增量式更新算法.实验分析表明所提出的增量式更新算法具有一定的有效性和优越性.

摘要：发现最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,目前已经提出了许多算法用于发现最大频繁项目集,而对最大频繁项目集维护问题的研究工作却不多,因此,迫切需要设计高效的算法来更新、维护和管理已挖掘出来的最大频繁项目集,为此,该文提出了一种快速的增量式更新最大频繁项目集算法IUAFI,并举例说明了算法的执行过程。

摘要：发现约束频繁(约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,目前已有许多算法可用于发现约束频繁(约束最大频繁)项目集,而对约束频繁(约束最大频繁)项目集维护问题的研究工作却很少,因此,需要设计高效的算法来更新、维护和管理已挖掘出来的约束频繁(约束最大频繁)项目集。为此,该文提出了一种快速的增量式更新约束最大频繁项目集算法IUACMFI,并举例说明了算法的执行过程。

摘要：针对实际的决策表中的对象通常是动态变化的情况,首先引入了简化的决策表,然后在动态更新核的基础上,结合简化二进制差别矩阵和位图运算的设计思想,提出了一种快速的属性约简增量式更新算法.当有新对象加入决策表时,新算法只需验证新增的对象和原决策表中的对象是否一致性,然后采用在计算二进制差别矩阵的同时对原属性约简进行动态更新,从而有效地降低算法的时空复杂度,最后用实例说明了新算法的可行性和高效性.

摘要：引入简化决策表,结合简化二进制差别矩阵设计思想,提出一种基于决策表的核增量式高效更新算法.该算法在更新简化的二进制差别矩阵时,只需在原决策表基础上对记录进行相应的更新,不需要重复计算原决策表的二进制差别矩阵.采用边更新简化二进制差别矩阵边计算核,显著地提高了算法的效率和灵活性.新算法的时间复杂度和空间复杂度分别为O(|C||U′|)和O(|C||U′pos||U′|).最后用一个实例说明了新算法的高效性.

摘要：序列模式挖掘是数据挖掘领域中十分重要的研究课题。目前已有许多算法用于序列模式的挖掘,但在序列模式增量式更新方面的研究还比较少,针对这种情况提出了序列模式增量式更新的挖掘算法SPIU。SPIU算法充分利用了原有的挖掘结果,并对产生的候选频繁序列进行剪枝,有效地减小了候选频繁序列的大小,从而很好地改善了挖掘效率。测试结果表明SPIU算法是正确和高效的,另外算法还具有很好的扩放性。

摘要：关联规则是数据挖掘中的重要研究内容之一,对在事务数据库不变,只对最小支持度和最小可信度进行改变的情况下,针对关联规则的维护问题,设计了一个增量式更新的改进算法AIUA。

摘要：挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面,目前已经提出了许多算法用于高效地发现大规模数据库中的关联规则,而维护已发现的关联规则同样是重要的。针对在事务数据库增加和最小支持度同时发生变化的情况下,如何进行关联规则的更新问题进行了研究,提出了一种新的基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法,并对该算法进行了分析和讨论。

摘要：在电力营商数据增量式更新过程中,由于数据之间存在强相关性,导致更新算法需要消耗的时间成本较高,在具体操作上实用性需要进一步提高。为了解决这一问题,提出面向互联互通的电力营商数据增量式更新与共享算法。利用数据之间的强关联性,挖掘其中的正相关性和负相关性,确定关联规则。在此基础上,计算数据间的支持度和置信度,筛选出符合要求的数据并扫描数据库完成数据增量式更新。针对不同类型的数据,设计共享数据库,并建立时态模型,实现数据的实时共享。实验结果表明,本研究提出的电力营商数据增量式更新与共享算法运行时间快,内存节省比例高,整体实用性得到了提高。