企业智能会计信息系统研究与设计——基于改进的Apriori算法和属性归纳学习算法

随着人工智能技术的发展,智能化会计核算系统成为会计发展的趋势。本文研究了会计核算智能化,重点在于实现学习和推理功能。采用机器学习算法,基于改进的关联规则挖掘算法(Apriori)和属性归纳学习算法,探索会计核算智能解决方案,促进会计人员的角色转变。本文结合会计实务流程,设计了智能会计核算系统,并实现了学习、推理和智能判断功能,为会计智能化研究与实践开辟了新途径。

基于属性归纳的中药方剂数据挖掘

传统的面向属性归纳技术(AOI)存在概化粗糙及算法效率较低等缺陷。为适应中药方剂数据挖掘的复杂需求,提出基于中药数据驱动的属性关联概化算法;为关联的维度创建概念树,利用关联属性与基准属性的相关性以提高归纳的效率,实现了面向属性关联归纳的数据挖掘系统TCMDBMiner。实验结果表明,新算法较传统算法的归纳概化效率提高了23%以上,挖掘结果符合中医理论。

一种新的面向属性归纳中概念层次技术研究

面向属性归纳的方法目前是数据挖掘主要技术之一.在分析基本的面向属性归纳算法不足的基础上,提出了一种概念层次优化技术,包括:将基于规则的概念图转化成一棵概念树;对于不平衡的概念树,再转化成平衡的概念树;用节点集合来记录数据库中每个元组在概念层次中的泛化路径.利用置信度、支持度和LS充分性因子等评价指标对学习结果进行取舍.最后,将算法在爱尔兰教育经历数据库分析中进行了应用测试,结果显示了算法更加有效,适用性更强.

基于统计归纳学习的GIS属性数据挖掘

将统计分析方法和面向属性的归纳方法结合起来 ,形成了一种应用面比较广的统计归纳学习方法 ,可以用于GIS属性数据挖掘。同时提出GIS属性数据挖掘可以分为 3个层次 ,包括从数据生成新的数据、从数据产生模型和从数据归纳出知识。由原始数据生成新的数据 ,可以得出变量之间粗浅的关系 ;从数据推导出的模型 ,可以定量描述变量之间的关系 ;由数据挖掘出的知识 。

基于概念聚类和面向属性归纳的区划分析

从区划研究的现状出发 ,讨论了概念聚类和面向属性归纳技术 ,并将其结合运用于某地的农业产品区划 。

一种新颖的基于量化概念格的属性归纳算法

为了解决数据挖掘过程中挖掘的知识粒度过粗或过细问题,并利用概念格的偏序特性,提出了一种基于量化概念格的属性归纳算法.首先对概念格的外延进行量化,得到量化概念格,再根据概念格的哈斯图,采用概念的爬升进行相应的泛化,从而获得基于量化概念格的多层、多属性归纳.与面向属性归纳(AOI)算法相比较,结果表明所提算法不仅能实现AOI的单一属性归纳,还能进行多层、多属性的归纳,其属性泛化的路径不是惟一的,并且很容易在量化概念格的哈斯图中寻找合适的泛化路径和阈值,以此得到用户要求的、合理的属性归纳结果.

基于扩展概念格的属性归纳算法

由于面向属性归纳在进行属性归纳时难以设置适当的阈值,往往会造成概念提升的结果过于一般化或特殊,为此提出了基于扩展概念格的属性归纳算法.在扩展概念格中进行概念提升实现数据泛化,并根据相应的泛化路径,在相应哈斯图上找到合适的泛化阈值,进而得到较好的属性归纳结果.研究结果表明,基于扩展概念格的属性归纳算法在进行属性归纳过程中保留了完备的信息,减少了属性归纳的计算工作量,并具有直观、简捷的特点.

基于多基准属性概化的知识归纳

在分析基本面向属性归纳算法不足的基础上,针对中药方剂数据挖掘的特征提出基于面向关联属性概化层次的优化技术及算法。根据中医理论为各关联的维度创建概化层次及概念树,利用关联属性阈值与多基准属性阈值的相关性以提高归纳概化的效率和发现知识的准确率。实现面向关联属性归纳的中药方剂知识发现分析系统。通过实验验证了新算法的有效性,在相同条件下较传统算法的效率提高了27%以上。新系统能更快发现符合中医理论的领域知识和规则。

面向属性归纳学习的经济空间数据发掘

为了获取区域经济发展的潜在规律和规则,提出一种处理经济空间数据库的信息方法,即利用离散化算法对经济空间数据库进行离散化处理后建立决策表,再通过对知识的简化和属性值的约简,从中进行数据发掘和知识发现.并以此对福建省2003年的部分经济指标数据进行了实证探讨.

基于数据归约和面向属性归纳的网络流量分析系统

为了满足网络流量分析系统对海量数据快速查询和提取的要求,主要应用数据挖掘技术中的数据归约和面向属性归纳方法,对采集到的海量数据进行了相关的前期处理,主要包括数据归约和数据泛化,使得前端系统与后台数据库间的数据交互得以高效便捷地完成。最后,利用某运营商提供的奥运专网数据对所设计的系统进行了实际测试,测试结果表明,系统运行稳定,效果良好。

以面向属性归纳的算法实现知识发现的可行性研究

面向属性归纳的方法以关系的或面向属性的操作实现知识发现过程。面向属性归纳的含义还表现在知识获取工具的核心与基础是一组动作基元，包括问题表达，知识提升，人机交互等。文中着重讨论了知识生成规则，基于置信度的归纳策略，并以野生大豆数据库为基础设计了一个算法。

面向属性归纳和判定树的结合及其在软构件查询中的应用

构件的复用是软件复用的主要形式,大批的构件必须用一个数据库进行管理,如何从构件库中查询满足条件的构件是构件库系统的研究重点之一.数据挖掘技术为解决上述问题提供了一条可行的途径.利用数据挖掘技术中的面向属性归纳(attribute-oriented induction,AOI)对数据挖掘集进行处理得到初始工作关系,再利用判定树(decision tree)对初始工作关系进行数据概化,从而将两种方法结合起来在构件库中快速、有效地查找到有用的构件信息.通过对数据挖掘技术的应用,为复用者理解和选取构件提供了一定程度的辅助判定支持.

运用SQL实现面向属性归纳的算法

面向属性归纳方法是面向查询的、基于泛化的联机数据分析处理技术。研究使用SQL语句直接实现广义关系表．简化面向属性归纳方法的实现。

面向属性归纳的特征规则挖掘方法的改进

在浩瀚的数据资源中发现并提取有价值的知识是目前数据库、人工智能等学科研究中的共同热点问题.面向属性的归纳是一种广泛使用的特征规则的发掘算法.本文对特征规则挖掘的面向属性归纳方法进行改进.提出了"分类信息库"的概念.给出了基于这种概念的新算法.利用这种算法可以发现很多原方法发现不了的新知识,使特征规则的发现有了更大的实用价值.实例分析表明,该算法能够准确地发现特征规则.

基于多重多层次关系的分类属性泛化研究

文章针对具有多重多层次的属性泛化问题构建了MRML泛化模型,并应用于分类规则的学习,提出一种基于MRML泛化关系的分类规则泛化学习方法(CG-DK);该方法根据具体发现任务的需求和当前实际数据库的内容,通过误分类率的控制,在挖掘的过程中选择最紧凑的泛化层次和路径对属性进行泛化,以得到符合用户个性化要求的优化的分类规则;实验表明了该方法的有效性。

基于统计分析技术的属性数据挖掘

面向属性归纳的方法以关系的或面向属性的操作实现数据挖掘过程。文中将统计分析方法和面向属性的归纳方法接合起来 ,形成了一种应用比较广的数据挖掘方法。同时提出属性数据挖掘可分为两个层次 ,包括从数据产生模型和从数据归纳出知识。从数据推导出的模型可以进行数据预处理和定量描述变量之间的关系 ;

农业资源属性数据挖掘研究

针对农业资源属性数据挖掘提出了预处理方法,并在此基础上探讨了对应数据挖掘的3个层次(即由原始数据生成新的数据,由数据产生模型,由数据归纳出知识),为农业资源数据处理提供了一种解决途径。

高考英语阅读能力提升的关键:概括与释义——以近三年全国新高考Ⅰ卷为例

《普通高中英语课程标准》指出思维品质体现英语学科核心素养的心智特征。通过思维品质的培养,学生能辨析语言和文化中的具体现象,梳理、概括信息,建构新概念,分析、推断信息的逻辑关系等。思维品质最基本的特征是概括,它是指从纷繁复杂的各种现象中发现事物本质或把各种信息通过分析、比较、抽象,将其内部性质或本质属性归纳为精要概念的思维过程。高考阅读题中体现了大量的信息概括和释义转述,因此,只有把握住概括的本质,从句子、段落、篇章逐层推进去提炼信息、转述信息才可能在阅读中取得绝对优势。本文将从近三年高考真题着手,分析阅读中的选项词数、概括类型及特点,并由此提出阅读能力提升的建议。

主题与类属关系的距离对分类和属性推理过程的影响:来自ERP的证据

不同关系类型对归纳推理具有重要的影响,然而主题关系(如,熊猫vs.竹子)与类属关系(如,熊猫vs.羚羊)在归纳推理中的神经机制仍然不清楚。本研究采用事件相关电位(ERP)技术,通过分开呈现属性归纳推理任务中的结论类别和结论属性,探讨两种关系类型及其距离在分类过程和属性推理过程中的ERP特征。结果发现:(1)结论类别呈现阶段,N400(370~500 ms)与LNC(the late negative component)(570~700 ms)时间窗口上,无论是主题关系还是类属关系,远距离比近距离均诱发了更大的负波;前者表明N400与语义整合密切相关,后者说明LNC与语义类别信息违背和假设形成有关。(2)结论属性呈现阶段,主题关系比类属关系诱发了更大的N1;同时,近距离比远距离诱发了更大的N1,反映了类别属性特征的知觉和自动化加工。结果表明:语义类别属性归纳存在距离效应,并且语义关系在属性推理过程中具有不同的加工方式。

浅谈地方综合年鉴的基本属性与写作技巧

根据国务院《地方志工作条例》规定:"地方综合年鉴是指系统记述本行政区域自然、政治、经济、文化、社会等方面情况的年度资料性文献。"关于年鉴的基本属性,1991年由肖东等人著作的《年鉴学概论》到2008年由易行主编的《年鉴编辑手册》,都有详细的论述,观点基本统一,无论是前者的"系统汇辑上一年度重要的文献资料,逐年编纂连续出版的资料性工具书",还是后者的"年鉴是逐年编纂和出版的资料性工具书",都在一定程度上将年鉴的工本属性归纳为资料性文献、年度性、连续性和区域性。