摘要：针对多分类器系统设计中最优子集选择效率低下、集成方法缺乏灵活性等问题,提出了分类器的动态选择与循环集成方法(Dynamic selection and circulating combination,DSCC).该方法利用不同分类器模型之间的互补性,动态选择出对目标有较高识别率的分类器组合,使参与集成的分类器数量能够随识别目标的复杂程度而自适应地变化,并根据可信度实现系统的循环集成.在手写体数字识别实验中,与其他常用的分类器选择方法相比,所提出的方法灵活高效,识别率更高.

摘要：通过分析医疗保险管理信息化深入发展的需求,从技术的角度提出医疗保险信息系统数据整合及数据挖掘的总体解决方案,并对医疗保险信息系统的数据仓库的设计、数据整合的方案以及数据挖掘的技术和应用进行概要的分析和论述,并用关联规则挖掘算法实证研究医保信息挖掘的可能性与必要性。利用编码、解码技术和SQL的聚集函数,实现基于SQL的FP-Growth算法,从而突破机器内存对数据挖掘的处理效率,实现对海量数据挖掘的高效挖掘。