数据挖掘在医学信息中的应用

医学信息数据挖掘是一门涉及面广、技术难度大的新兴交叉学科。本文首先对数据挖掘概念及功能进行详细地阐述,在此基础上探讨了医学数据挖掘的几项关键技术,并讨论了医学信息数据挖掘中的主题选取;最后,讨论了医学数据挖掘中存在的问题以及解决方案。

浮点数编码遗传算法及其在电站机组组合优化中的应用

对遗传算法进行浮点数编码并设计相应的遗传操作，得到浮点数编码的遗传算法ＦＧＡ（Ｆｌｏａｔ－ｃｏｄｅｄＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）．仿真实例表明：与ＡＧＡ相比，ＦＧＡ不易陷入局部极值，收敛速度快，且能得到较高的优化精度．ＦＧＡ应用到电站机组组合优化问题中，得到良好的结果．ＦＧＡ具有通用性，能用于其它系统的优化问题．进一步深入研究ＦＧＡ并将其应用到电力系统中有潜在应用价值．

基于模糊聚类多变量系统的模糊辨识方法

提出一种基于模糊聚类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识方法。该方法是基于模糊聚类，计算给定样本在各类中的隶属度。利用卡尔曼滤波器辨识模糊模型的结论参数。给出了详细算法和Box－Jenkins数据的辨识结果。