一种新的基于粗糙集的动态样本识别算法

样本识别是知识获取的最终应用体现,是数据挖掘研究中的一个重要内容.现有的数据挖掘算法众多,如何才能选择到一个泛化能力较强、识别率较高的最优算法成为研究的重点.文中利用粗糙集能处理不完整、不精确数据的优势,结合支持向量机、决策树方法,通过分析数据的特征,提出利用样本对规则集的覆盖度和设置一个相关阈值来进行最优分类方法的动态选择.在第一时间为样本选择到相对较优的分类算法.仿真实验验证了算法的有效性.

基于决策熵的值约简算法

值约简是Rough集理论研究的核心内容之一,高效的值约简算法可以有助于快速做出决策.目前的值算法要么识别率不高,要么时间复杂度较高,而且也不能客观地反映决策规则的决策能力的变化情况.为了尽量克服这些缺点,文中利用置信度的概念以及决策熵能客观反映决策规则的决策能力的变化情况的优势,提出了一种基于决策熵的值约简算法.本算法采用了等价划分和容差关系在属性空间上对决策表分解,再根据置信度和决策熵判断每条决策规则中属性值是否该删除,并最终得到正确识别率上接近已有的确定规则获取算法的识别率,并且运行时间较低的结果.文中算法给出了详细地步骤以及相关实例说明,并将本算法与启发式值约简和基于决策矩阵的值约简算法做对比实验,实验结果表明,文中算法是一种可行性的值约简方法.

基于Hadoop+MPP架构的电信运营商网络数据共享平台研究

运用分布式计算和分布式存储技术,对基于Hadoop+MPP架构的电信运营商网络数据共享平台的建设进行了研究。通过整合各专业分散的网管数据,搭建网络侧的基础数据平台、应用平台、统一管控平台,实现网络数据的集中采集存储、有效整合,将数据向应用开放共享。

北方引种金桔缺铁症的矫治

７０年代以来，日本开创了柑桔的塑料大棚栽培，使地处高纬度、气温较低、寒潮频繁入侵的日本柑桔业获得了优质高产高效益的综合效果［１、２］。目前，我国北方也有部分地区引种柑桔，并取得了一定成绩。但生产中普遍存在缺铁现象，而国内尚未见如何矫治的报道。为此笔者...

资源池入池虚拟机标准化配置模型研究

资源池入池虚拟机标准化配置模型是资源池服务器的CPU/内存/存储的通用配置标准,能够指导业务系统入池时选择适用的虚拟机配置,避免资源浪费,并提高资源池运维管理效率。模型的设计需要进行现网大量虚拟机配置数据的统计分析,辅以长期运维数据进行模型测试和验证,并充分考虑技术影响和运维要求,最终得出行之有效的标准化配置模型。