摘要：分析了Apriori核心算法,举例说明了其设计思想上的不足,并重新定义了关联规则形式和引进了兴趣度的概念。主要定义了合理的兴趣度,即基于可信度和支持度方差的兴趣度InterestR=[(CR?SRH)/4]*(CR+SRH),并因此而设计了基于此兴趣度定义的关联规则挖掘算法,并对算法做了适当的分析。

摘要：针对变压器评估指标体系中指标种类繁多,体系结构复杂的问题,提出了以故障类型为基础的基于层次灰关联分析的状态评估关键指标体系构建方法。首先海选出变压器的故障集和影响故障的初始指标集;然后提出层次灰色关联分析法,利用该方法得到初始指标与故障类型的综合关联度,设计动态指标筛选方法进行关键指标的筛选;最后引入关联规则中的支持度检验筛选后的指标合理性,形成关键指标体系。实验结果表明,应用本文建立的关键指标体系对变压器的评估结果与变压器实际运行情况相符。案例分析证实了该指标体系的准确性,并且具有实际应用价值。

摘要：针对目前测试性验证试验方案样本量过大、工程上实现困难的问题,提出了基于验前信息的复杂设备的Bayes测试性验证试验方案.首先,利用Beta分布对测试性验前信息的不确定性进行描述,运用不同来源的验前信息确定验前分布超参数;然后,定义了验前分布不确定性测度和支持度作为验前信息加权因子,设计了相应的融合算法;接着,利用融合后的验前信息建立成败型装备测试性验证试验方案的Bayes决策模型;最后,通过实例分析表明,与经典验证试验方案相比,新方案减少试验样本量40%左右,又克服了传统Bayes验证试验方案的冒进.

摘要：提出一种基于客户需求的交互式数据融合技术,将数据融合应用于产品演进设计。通过客户层的数据融合,将不同用户对产品的评价进行综合处理,获得产品总体评价结果;通过产品设计变量指标集之间的数据融合,得到符合用户需求的设计变量指标集,并给出了应用实例。

摘要：本文旨在讨论目的地居民对季节性旅游影响的感知及态度。首先梳理了在其他地区季节性旅游的相关研究进展,并实地走访了三亚当地社区,考察季节性旅游带来的经济、社会文化和环境的影响,其次通过构建居民季节性旅游感知模型,深入探讨居民对这些影响因素的感知、居民个人背景特征及对季节性旅游支持度三者之间的关系。

摘要：《儿童少年卫生学》(简称《儿少卫生学》)是预防医学的重要组成部分,开展实验技能考核具有重要意义。学生对技能考核的支持态度是影响教学改革的重要因素,目前关于预防医学本科生对《儿少卫生学》实验技能考核的支持意愿未见报道,通过设计问卷并利用相应量表对预防医学本科生开展实验技能考核支持意愿调查以及学习观、学习动机、自我效能、学习效能的测量,发现预防医学本科生对于《儿少卫生学》实验技能考核支持度较高,高效的学习效能、积极的学习动机和良好的学习过程有助于学生支持技能考核。因此《儿少卫生学》技能考核改革应注重激发学生学习动机,提升学习效能和学生对实验技能考核的支持度。

摘要：由于影响学业的因素具有明显的复杂特征,导致对学业问题预测的准确性较低,为此,提出基于模糊关联规则的学生学业预警方法。利用Apriori算法对影响因素进行作用广度优先搜索,并设置了以支持度和置信度为基础的学业影响因素模糊关联规则,最终选定以课堂为主的出勤情况、未听课总时长、玩手机总时长、参与课堂互动频度,以及以课下为主的考试成绩、挂科数量、补考成绩、重修次数、重修成绩作为学生学业预警的主要参考因素,通过关联规则对其进行个性化赋权,并考虑因素动荡对学业发展的影响,引入了校正机制,结合影响因素的综合作用强度完成对学业的预警。测试结果表明,设计方法学业预警的准确率可以达到94.0%,具有较高可靠性。

摘要：以往算法的研究主要围绕着减少候选项目集进而减少事务数据库的扫描次数的角度,先求出候选项集,再计算候选项集的支持度求得频繁项集。本文改变过去求频繁项集的角度,从新的角度来看频繁项目集的定义,同时结合人工免疫的特点,设计一个基于人工免疫的新频繁项集挖掘算法。本文详细介绍了算法设计等。新算法的复杂度与支持度,数据库总容量有关。验证实验的结果与其他算法相比较证明了该算法的可行性、有效性和完备性。

摘要：确定候选关键字是关系数据库的理论研究和应用设计中非常重要的问题，求解候选关键字是一个ＮＰ－完全问题。文章提出了一种快速求解候选关键字的算法，该算法利用关键字本身的属性，采用特殊的剪枝策略，可大大减少非关键字的生成，并显著地降低Ｉ／Ｏ时间和ＣＰＵ时间，尤其是当候选关键字的维数较小时，可以急剧降低算法的复杂度。

摘要：容量受天气、军事活动、人员因素、设备状况等诸多动态因素的影响,对其准确的评估,有利于流量管理的合理有效实施.证据理论处理不确定因素优势明显.本论文把证据理论用于受动态因素影响的机场容量预测,设计并实现了将预测结果的基本可信度分配转换为支持度的方法,方便与初始支持度作比较,使结果更加直观,为流量管理的实施提供决策支持.