摘要：根据电力系统设备操作知识表达的复杂性和多样性,该文提出了一种基于概念分层的、面向对象的知识表示及仿真方法。文中给出了高层概念的操作知识表示模型,提出了基于约束对象状态映射和操作规程约束满足的条件下设备操作仿真技术。以开发图形驱动式变电操作系统通用设计平台为应用实例,证实了所提方法的有效性。

摘要：针对内容分发网络设计的基于请求的对象一致性算法ROCA,以对象的请求频度为依据,按照一定的刷新间隔TTR,从web服务器下载对象的最新版本.但ROCA算法存在着对象情况的滞后感知问题,本文提出了对象模糊聚类算法OFCA,并对ROCA进行了优化.OFCA算法以对象名称属性的概念分层为基础,通过模糊聚类找出同类对象修改的共同规律,并以此为依据修正TTR.基于轨迹驱动的仿真结果表明,算法获得的刷新时间符合对象的修改规律,模糊聚类算法对ROCA有明显的改进.

摘要：为了表示复杂庞大的概念层次树,文中提出了一种更加通用的编码方案,将概念分层应用于模糊关联规则的挖掘.此外,为解决隶属度函数难以主观确定的问题,引入一种SOFM网络来确定样本数据的隶属度函数.基于改进的概念层次树的编码方案和SOFM网络,将模糊集引入关联规则挖掘中,设计了一种新的多层模糊关联规则挖掘算法.实验结果表明,该算法可以有效地挖掘出易于理解的、有意义的多层次模糊关联规则,具有很好的效率和伸缩性.

摘要：多维联机数据分析模型 (MOLDA)是笔者根据多个项目的需要而研究和设计的一个联机分析处理 (OLAP)系统模型。本文对通过某行业固定资产投资分析的实例 ,介绍基于MOLDA模型的联机分析系统设计的关键问题———“业务空间”的设计方法 ,内容包括“指标维”、“类别维”和“时间维”的设计 ,“多维数据立方体”的构造和“概念分层”设计等。

摘要：为探寻当前刑事案件的发案规律与特点,以便及时预防和打击刑事犯罪,本文研究提出了刑事案件的多层关联分析模型。首先提出了刑事案件的多层关联规则挖掘的模型框架,依据所建立的刑事案件多维多层数据立方体模型,设计了层间递减支持度策略。基于经典的Apriori算法,提出了适于多层频繁谓词集搜索的改进Apriori算法,按照最小支持度与最小置信度的要求产生强关联规则。由于多层挖掘产生的规则可能存在＂祖孙＂关系,本文设计了结果分析中的减少冗余规则。最后,利用大连公安局提供的甘井子区1999～2006年的18 629条刑事案件的真实数据,验证了模型的正确性与有效性。

摘要：介绍了国内银行信用卡业务和特约商户发展的现状,对实施银行信用卡特约商户分析的必要性进行了讨论,介绍了ID3决策树算法的主要内容,讨论了数据预处理过程,并对属性进行了概念分层的离散化处理,详细阐述了基于信息增益的决策树构建过程,最后讨论了分析结果和利用特约商户分析来增强客户关系管理的效果。研究结果表明,信用卡特约商户分析能帮助金融机构改善信用卡业务效益。

摘要：　　AutoCAD是中职计算机应用类专业的基本专业课程之一,在AutoCAD课程教学中,建立生本教育理念,探索生本教育规律,对于提高教学质量具有重要意义.课堂教学中,生本教育有着一些明显区别于其它教学方法的过程和特点,如:布置前置任务,分组组织课堂活动,先学后教,课堂展示学习成果等.这其中,布置前置任务是前提,这一过程做好了,其它环节的操作就有了基础.本文主要从AutoCAD生本教育前置问题的设计方面着手,从操作层面上谈几点体会.……

摘要：针对传统算法的缺陷,提出了基于多尺度混合算法的数据挖掘使用。首先,基于概念分层理论提出数据尺度划分。之后,以多尺度理论研究的重点,对多尺度数据挖掘实质进行分析,基于多尺度数据理论研究提出多尺度混合算法的数据挖掘技术。此算法通过采样理论实现数据集挖掘结果频繁项集的处理,实现多尺度数据间知识的推导。最后,对算法进行实验与分析。通过算法测试表示,此算法的精准度、覆盖度比较高,支持度估计误差低,有效且可行。