程从从
- 作品数：16 被引量：37H指数：4
- 供职机构：南昌大学信息工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电气工程金属学及工艺更多>>
- Rough集综合评价法在评标决策系统中的应用被引量：4
- 2009年
- 粗糙集是继概率论、模糊集、证据理论之后的又一个处理含糊和不确定性的数学工具。本文分析将粗糙集应用于评标过程的科学性及决策特点,提出了利用粗糙集进行系统评标的方法。首先对评价的定量指标和定性指标分别进行离散化处理,然后应用粗糙集理论中基于核值的属性约简及规则提取技术,形成评标决策规则,用于粗选候选企业。
- 朱小娟程从从
- 关键词：评标粗糙集
- 基于关联分析的IDS报警信息的研究与设计被引量：1
- 2009年
- 入侵检测系统的大部分报警事件之间都存在某种联系,通过对这些报警信息的关联分析,对解决目前入侵检测系统所存在的误报、漏报、重复报警、报警信息层次低等问题,具有重要的意义。该文基于因果关联方法,建立了一个入侵检测系统关联分析模型,该模型的关联分析过程分为聚合和关联分析,可以对不同入侵检测系统产生的报警信息进行关联分析。
- 肖莽程从从
- 关键词：入侵检测报警聚合因果关联
- Rough集中基于分明矩阵的决策规则约简研究
- 属性约简的基本方法包括数据分析法、分明矩阵法(及其简化)和各种启发式算法。这些方法对于信息系统和决策表的属性约简各有其优缺点。对于决策规则约简(属性值的约简)，目前常用的方法是数据分析的方法。对于信息系统(或决策表)求取...
- 汪廷华程从从
- 关键词：ROUGH集理论属性约简
- 文献传递
- 基于陪审团机制的垃圾邮件过滤系统
- 2007年
- 目前对垃圾邮件的过滤主要有基于内容、基于IP地址和基于规则等方法,这些方法对垃圾邮件的过滤起到了一定作用。但单种邮件过滤技术只是针对邮件的某种属性进行过滤,因而造成邮件过滤判断的片面性。对此,设计了基于陪审团机制的邮件过滤系统。在这个系统中,各种现有的邮件过滤器对邮件的过滤结果,并非邮件过滤的最后结果,而是作为该系统的邮件过滤判断的一个输入值,最后根据系统所定的计算规则得出邮件的最终过滤结果。
- 熊志勇程从从钟卫铭
- 关键词：反垃圾邮件邮件过滤神经网络网格
- 电网调度操作票专家系统
- 1996年
- 电网调度操作票专家系统程从从，蔡斌，张晓华，周华敏（南昌大学，南昌３３００２９）（江西省电力调度通信局南昌）中图法分类号ＴＰ１１ＴＭ７３１电网调度操作分析为了用专家系统来模拟电网调度员开票工作，首先我们必须对调度员的工作作一形式化描述。电网调度操作就...
- 程从从蔡斌张晓华周华敏
- 关键词：电网调度操作票专家系统
- 一个基于知识的电网调度操作票自动规划系统
- 2000年
- 本文介绍电网调度操作票专家系统ESDPON。电网调度操作票的制定可看作一个规划问题。由于电网拓扑结构特别是电网操作本身呈现层次性,故推理机采用分层规划控制策略。相应地,知识库也分层次组织,具有三类规则。
- 程从从蔡斌张晓华周华敏
- 关键词：电网调度操作票
- 微机板材优化排样系统被引量：4
- 1998年
- 板材排样可映射为一个装箱问题。本文根据工艺要求设计了四种典型的排样模式,归纳出两个启发式估价函数。在装箱问题近似解法的框架中嵌入人工智能局部寻优技术,达到了较为满意的结果。
- 程从从王暹昊钟伯刚
- 关键词：板材排样系统钢材微机
- 一种元规则指导的股票联动关联规则挖掘算法被引量：6
- 2006年
- 在经典Apriori算法的基础上,提出了一种考虑了时间因素的股票联动关联规则挖掘算法。该算法首先对股票原始数据采用滑动时间窗口技术进行了预处理,得到了适合挖掘的事务集;然后使用SQL语言详细描述了关联规则的生成过程。根据证券行业的实际情况,采用了元规则指导的挖掘方法,从而使挖掘结果聚焦于投资者感兴趣的规则形式上,并且也提高了挖掘过程的效率。
- 汪廷华程从从
- 关键词：关联规则元规则股票证券知识发现
- 基于Rough集的规则抽取技术被引量：2
- 2007年
- 数据分类是数据挖掘的一个重要功能,神经网络以其良好的抗噪性和鲁棒性而成为一种广泛使用的数据挖掘工具,尤其是运用在数据分类中.但是,神经网络对用户来说是一个黑箱,所获得的知识隐含在神经网络的连接权中而难以理解.针对这种情况,建立了一个基于神经网络的数据分类系统模型,通过数据处理、网络训练、规则抽取等几个阶段,达到将获得的知识清晰化的目的.在系统中,首先对连续性数据作规一化和对语义性数据进行编码;然后经过网络训练而获取知识;规则抽取采用功能性方法:即把神经网络视为黑盒,随机产生输入得到相应的输出组成实例,然后采用Rough集的方法进行约简得出规则.
- 何田中程从从
- 关键词：数据挖掘神经网络ROUGH集
- 基于粗糙集的生物数据分类被引量：1
- 2010年
- 自从人类基因组计划实施以来,生物数据的数据量以惊人的速度迅速增长,面对这么庞大的数据如何利用,如何从中挖掘出对科学研究有用的知识,成为一个关键性的问题。本文阐述了粗糙集理论,并结合该理论在各个领域的应用,尤其是在生物信息学中的应用,讨论它在提取规则方面的一个通用算法及其应用在生物数据挖掘中对数据预处理和规则提取方面的应用。
- 赵丹程从从
- 关键词：数据挖掘生物数据粗糙集生物信息学
