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概念指导的关联规则的挖掘

计算机研究与发展 1999年第9期36卷 1092-1096页

作者：程继华施鹏飞上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200030

关联规则是数据依赖关系的有效描述方法，是知识发现研究的重要内容．传统的关联规则挖掘算法缺少挖掘的针对性，挖掘速度慢，挖掘结果难于理解，挖掘结果的数量巨大，需要进行大量的筛选以便抽取出有用规则．文中提出了将概念融入挖掘... 详细信息

关联规则是数据依赖关系的有效描述方法，是知识发现研究的重要内容．传统的关联规则挖掘算法缺少挖掘的针对性，挖掘速度慢，挖掘结果难于理解，挖掘结果的数量巨大，需要进行大量的筛选以便抽取出有用规则．文中提出了将概念融入挖掘过程中，提高挖掘的效率和挖掘的针对性的方法，给出了概念指导的关联规则挖掘算法ＣＧＡＲＭ和大数据库中概念的交互式生成方法．算法ＣＧＡＲＭ是对基于分类的挖掘算法的拓展．实验结果表明，算法ＣＧＡＲＭ提高了挖掘结果的有趣性，挖掘速率比传统的多层次关联规则挖掘算法Ｃｕｍｕｌａｔｅ

关键词：知识发现数据挖掘关联规则概念数据库

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多层次规则挖掘的约略集方法

上海交通大学学报 1998年第9期32卷 79-81页

作者：程继华施鹏飞上海交通大学图像处理与模式识别研究所

约略集理论是一种能处理数据中不确定和噪音的有效数学工具，是数据挖掘的重要方法．结合数据分类层次，提出了利用约略集理论挖掘多层次规则的方法，挖掘过程包含约减的求解、等价类的构造、差别矩阵的建立、规则的挖掘４个阶段，并举... 详细信息

约略集理论是一种能处理数据中不确定和噪音的有效数学工具，是数据挖掘的重要方法．结合数据分类层次，提出了利用约略集理论挖掘多层次规则的方法，挖掘过程包含约减的求解、等价类的构造、差别矩阵的建立、规则的挖掘４个阶段，并举例说明了多层次规则的挖掘过程．

关键词：数据挖掘多层次规则约略集理论数据分类层次

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关联规则的递增修正

上海交通大学学报 1998年第8期32卷 137-139页

作者：程继华施鹏飞上海交通大学图象处理与模式识别研究所

关联规则是数据挖掘的重要研究内容．由于数据库中频繁追加新数据，使得已挖掘的关联规则发生变化，递增修正技术用于维护与修正关联规则．讨论了关联规则的递增修正问题，提出了递增修正算法（ＦＩＵ）．ＦＩＵ算法通过减小支持率，将... 详细信息

关联规则是数据挖掘的重要研究内容．由于数据库中频繁追加新数据，使得已挖掘的关联规则发生变化，递增修正技术用于维护与修正关联规则．讨论了关联规则的递增修正问题，提出了递增修正算法（ＦＩＵ）．ＦＩＵ算法通过减小支持率，将频繁模式集合扩大，访问新追加的数据，对关联规则进行修正．ＦＩＵ算法减少了数据的访问，提高了递增修正的速度．分析了支持率和频繁模式集合大小的关系，并对算法ＦＩＵ和算法ＦＵＰ进行了比较．

关键词：数据挖掘关联规则递增修正数据库机器学习

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挖掘所关注规则的多策略方法研究

计算机学报 2000年第1期23卷 47-51页

作者：程继华郭建生施鹏飞上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200030

通过数据挖掘 ,从大型数据库中发现了大量规则 ,如何选取用户所关注的规则 ,是知识发现的重要研究内容 .该文研究了利用领域知识对规则的主观关注程度进行度量的方法 ,给出了一个能够度量规则的简洁性和新奇性的客观关注程度的计算函数 ... 详细信息

通过数据挖掘 ,从大型数据库中发现了大量规则 ,如何选取用户所关注的规则 ,是知识发现的重要研究内容 .该文研究了利用领域知识对规则的主观关注程度进行度量的方法 ,给出了一个能够度量规则的简洁性和新奇性的客观关注程度的计算函数 ,提出了选取用户关注的规则的多策略方法 .

关键词：知识发现数据挖掘规则数据库多策略方法

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基于子块划分的关联规则的挖掘

计算机工程与设计 1999年第5期20卷 25-29页

作者：程继华施鹏飞上海交通大学图像处理与模式识别研究所 200030

关联规则（AssociationRules）是数据挖掘（DataMining）的重要研究内容。提出了基于分块的关税规则挖掘算法PARM（PartitionbasedAssociationRulesMining），通过把数据集合划分为适当的子块，挖掘子块上的频繁模式，进行合并，求解出... 详细信息

关联规则（AssociationRules）是数据挖掘（DataMining）的重要研究内容。提出了基于分块的关税规则挖掘算法PARM（PartitionbasedAssociationRulesMining），通过把数据集合划分为适当的子块，挖掘子块上的频繁模式，进行合并，求解出数据集合上的关联规则，提高了挖掘的速度。算法PARM可用于分布环境中关联规则的挖掘．实验结果表明算法PARM是有效的。

关键词：数据挖掘关联规则子块划分数据库

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模糊关联规则及挖掘算法

小型微型计算机系统 1999年第4期20卷 270-274页

作者：程继华施鹏飞郭建生上海交通大学图像处理与模式识别研究所

关联规则的挖掘是知识发现的重要研究内容之一．目前对关联规则的研究，仅限于用确定的、精确的概念表示的确定关联规则．由于客观世界的多样性和复杂性，许多事物难于用精确和确定的概念表示，用确定关联规则不能有效地表达数据之间的... 详细信息

关联规则的挖掘是知识发现的重要研究内容之一．目前对关联规则的研究，仅限于用确定的、精确的概念表示的确定关联规则．由于客观世界的多样性和复杂性，许多事物难于用精确和确定的概念表示，用确定关联规则不能有效地表达数据之间的关联规则．本文提出了模糊关联规则的概念，研究了模糊关联规则的性质和挖掘算法，同时还提出了一种新的规则有趣性的度量函数．

关键词：知识发现模糊关联规则数据挖掘数据库算法

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快速多层次关联规则的挖掘

计算机学报 1998年第11期21卷 1037-1041页

作者：程继华施鹏飞上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200030

知识发现是指对原始数据进行分析，提取出隐含的、有用的规则，是当前快速发展的研究领域，是知识获取的重要方法．关联规则是知识发现的重要研究内容之一．本文提出了一种新的多层次关联规则挖掘算法ML-AR．算法ML-AR在挖掘过程中，只... 详细信息

知识发现是指对原始数据进行分析，提取出隐含的、有用的规则，是当前快速发展的研究领域，是知识获取的重要方法．关联规则是知识发现的重要研究内容之一．本文提出了一种新的多层次关联规则挖掘算法ML-AR．算法ML-AR在挖掘过程中，只对最低概括层次上的候选频繁模式进行模式的匹配计算，求解出简化的频繁模式集合，最后再求解各个概括层次上的频繁模式集合、算法ML-AR有效地利用了概括的层次关系，减少了模式的匹配计算和对存储空间的占用，提高了挖掘的速度．试验结果表明，算法ML-AR比算法Cumulate的执行速度约快15％．

关键词：知识发现关联规则数据挖掘人工智能数据库

TP TO P——从PASCAL语言到PROLOG语言的转换方法

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焦作矿业学院学报 1989年第2期8卷 84-94页

作者：程继华

引言随着第五代计算机研究的深入,PROLOG 语言越来越引起人们的重视。日本把PROLOG 定为第五代机的核心语言,已经制造出了基于逻辑推理的 PROLOG 机,美、英等世界计算机大国也在积极进行这方面的研究。PROLOG 语言在专家系统、自然语言... 详细信息

引言随着第五代计算机研究的深入,PROLOG 语言越来越引起人们的重视。日本把PROLOG 定为第五代机的核心语言,已经制造出了基于逻辑推理的 PROLOG 机,美、英等世界计算机大国也在积极进行这方面的研究。PROLOG 语言在专家系统、自然语言处理、数据等许多领域已经得到了应用。在第五代机上,主要是以 PROLOG 为核心的逻辑推理运算,其控制结构和数据结构与过程型高级语言完全不同。

关键词：计算机语言转换法

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基层林业技术推广存在的问题及解决的措施

花卉 2018年第2期 188-189页

作者：程继华辽宁省凤城市宝山林场

近年来,随着改革开放进程的不断加深,我国经济技术得到了飞速发展,在生态文明建设理念的影响下,基层林业技术发展也取得了一定成果,但是在基层林业技术的实际推广过程中仍然不可避免的遇到了诸多的问题,本文分析了基层林业技术推广存在... 详细信息

近年来,随着改革开放进程的不断加深,我国经济技术得到了飞速发展,在生态文明建设理念的影响下,基层林业技术发展也取得了一定成果,但是在基层林业技术的实际推广过程中仍然不可避免的遇到了诸多的问题,本文分析了基层林业技术推广存在的问题,并提出了解决措施,以期为基层林业技术的顺利推广、林业经济的快速发展提供科学参考。

关键词：基层林业推广问题措施