土地评价中关联规则与C4.5规则的应用比较

关联规则和C4.5规则能提高土地评价知识表达的可解释性和土地评价的有效性,克服传统土地评价方法中人为因素多的缺点。为对比关联规则和C4.5规则在应用中的差异,文章基于广东省土地评价数据库,在相同实验条件下进行了关联规则和C4.5规则的挖掘,并结合模糊判决算法分别建立了基于这2种分类规则的模糊分类器进行测试。结果表明,2种算法各有优缺点。其中关联规则具有更好的可支持排序标准、更客观的冗余规则去除算法以及更高的准确率;但其对数据属性要求比较高,挖掘速度也远不如C4.5规则;C4.5规则准确率略低,但其计算成本低、速度快。     

决策树C4.5算法结合模糊判决算法的土地评价方法（英文）

为了传统土地评价过程中影响因子存在连续值时难以构建评价模型的缺点,提高土地评价知识表达的可解释性,通过对语义属性采用多重分支,利用分支的统计显著性的启发式技术来实现剪枝,提出了基于C4.5算法挖掘分类规则。并利用模糊推理的方法,给出模糊匹配程度的概念,计算出被评价土地样本与各C4.5规则匹配的模糊程度,然后从中找出模糊匹配程度最大的所对应的规则,被评价样本即可被评价为该规则的结果所示的土地等级。文章提出了一种基于C4.5算法和模糊判决算法的土地资源评价模型构建方法,通过广东省土地评价数据库的实验结果表明,该方法能够适用于土地评价当中,当选取100条规则作为规则库进行土地评价时,获得了86.67%的数量准确率和84.80%的面积准确率。     

基于极大频繁项集的粒关联规则方法

推荐系统已经被广泛应用于日常生活的各个领域,粒关联规则适用于推荐系统的冷启动问题,但粒关联规则存在规则集冗余而干扰推荐的问题。为解决该问题,从粒的性质出发,结合极大频繁项集可以紧凑地表示频繁项集的特点,提出基于极大频繁项集的粒关联规则方法 (MGR算法)来改进粒关联规则算法。利用MovieLens数据集,在不同阈值条件下,对比改进算法与传统粒关联规则算法的规则数量、运行时间和推荐准确率之间的关系。试验表明,改进的算法规则数量减少约1/2,运行时间减少约2/3,在不同阈值和不同划分比例的条件下,改进算法的推荐准确率均高于传统算法。     

关联规则中Apriori算法改进的研究

研究基于大型销售数据库的关联规则挖掘问题,分析和讨论了挖掘关联规则中Apriori算法,对其实现思想进行描述,并针对该算法的缺点提出了2种改进算法。     

关联规则的发展

关联规则是数据挖掘中一种简单但很实用的规则,文章简要介绍了关联规则的概念及其分类,以及当前关联规则的挖掘算法研究情况,重点介绍了经典的基于Apriori类的候选生成方法和基于FP-tree的方法,并针对当前改进的挖掘算法进行简要说明,最后提出关联规则将来的发展方向。     

一种基于序列数的关联规则挖掘算法

在关联规则挖掘研究中,为了在产生候选频繁项时减少算法存在的重复计算和冗余候选项,为了在计算支持数时减少扫描事务数据库的次数,提出了一种基于序列数的关联规则挖掘算法,其关联规则适合挖掘任何长度.该算法用事务属性的布尔约简法,将传统事务数据转换成二进制数,然后用数字的递增和递减两种方式双向搜索候选频繁项;算法通过序列数的度来计算支持数,实现一次扫描数据库,有效地提高了算法的效率.     

一种基于序列数的关联规则挖掘算法

在关联规则挖掘研究中,为了在产生候选频繁项时减少算法存在的重复计算和冗余候选项,为了在计算支持数时减少扫描事务数据库的次数,提出了一种基于序列数的关联规则挖掘算法,其关联规则适合挖掘任何长度.该算法用事务属性的布尔约简法,将传统事务数据转换成二进制数,然后用数字的递增和递减两种方式双向搜索候选频繁项;算法通过序列数的度来计算支持数,实现一次扫描数据库,有效地提高了算法的效率.     

一种新的关联规则抽样算法

针对目前经典的关联规则挖掘Apriori算法需对数据库多次扫描费时多计算量大,而抽样扫描会造成挖掘精确度下降等问题,采用控制样本频繁项目集的方法,利用频繁1项集进行抽样处理,对关联规则挖掘的抽样操作和精度控制进行研究,提出了基于抽样操作的关联规则挖掘算法——HAC算法。理论分析及性能试验结果表明:HAC算法能够有效缩减数据库规模,至少少扫描数据库1次,提高了关联规则挖掘的效率,同时其计算精度不受影响。     

基于云计算的并行关联规则挖掘

FP-Growth算法的效率约比Apriori快一个数量级,但存在FP-tree可能过大和串行处理等两大缺点,为此提出了基于局部FP-tree的并行关联规则挖掘算法P-FP-Growth。为实现基于云计算的并行关联规则挖掘,用MapReduce计算模型描述了P-FP-Growth算法,在Hadoop下进行了编程实现,得出了频繁模式挖掘结果,验证了该算法在云计算平台进行部署和执行的可行性。对比了算法分别在局域网多节点并行处理和在Hadoop平台执行的所需时间。     

基于兴趣度的正负关联规则挖掘算法研究

为了解决负关联规则挖掘中海量项集问题和一级剪枝策略效率不高的问题,本文在研究关联规则相关性和兴趣度的基础之上,提出了一种计算项集兴趣度的数学模型,引入了有趣2项集的概念,设计了基于兴趣度的项集剪枝和关联规则剪枝的二级剪枝策略及实现二级剪枝的正负关联规则挖掘算法。     

基于GIS的农用土地适宜性评价模型的建立

农用土地的适宜性评价是合理使用农用土地的重要前提。文章讨论了农用土地适宜性评价指标体系以及基于地理信息系统（ＧＩＳ）的农用土地适宜性评价的原理和主要过程,并提出了农用土地适宜性的模糊评定数学模型。实验证明,利用ＧＩＳ技术结合模糊评定数学模型可以提高农用土地短短实用性一评价的准确性及效率。     

基于GIS 的农用土地适宜性评价模型的建立

农用土地的适宜性评价是合理使用农用土地的重要前提。文章讨论了农用土地适宜性评价指标体系以及基于地理信息系统(GIS) 的农用土地适宜性评价的原理和主要过程, 并提出了农用土地适宜性的模糊评定数学模型。实验证明, 利用GIS 技术结合模糊评定数学模型可以提高农用土地适宜性评价的准确性及效率。图2 参3     

基于规则的土地利用布局优化方法研究——以新疆温泉县为例

基于规则的土地布局优化方法,以新疆维吾尔自治区温泉县为例,采用GIS技术在建设用地适宜性、区位、点轴理论、开发约束、集约节约、土地转换规则等6方面建立规则,生成规则地图并叠加分析,研究温泉城区土地利用布局优化。在总的规则地图上,完成允许建设区、有条件建设区、限制建设区和禁止建设区划分,从而得到土地利用规划布局建设用地管制分区。     

渭南城市土地定级模糊综合评定

应用模糊综合评判的理论与方法，建立了渭南城市土地定级综合评定模型与评定指标及模糊综合评定计算模型。通过计算，评判出渭南城市土地分为５个级别，其结果反映出该市土地质量的实际差别（高低）程度。旨在为该市的土地开发利用及有偿转让提供科学依据。     

农用地集约利用模糊综合评价——以甘肃凉州区为例

在研究探讨农用地集约利用的内涵的基础上,研究建立了一个多指标的农用地集约利用评价指标体系,采用模糊综合评判对凉州区农用地集约利用水平进行了评价,取得了较好的效果,证实了模型的实用性。     

基于模糊综合评价法的土地资源承载力研究——以河北省邢台市为例

根据评价指标筛选原则,以土地职能为视角,构建了河北省土地承载力评价指标体系,运用模糊综合评价法对河北省邢台市土地资源做了实证分析。结果表明,邢台市土地资源综合承载力为A级。最后,针对实证结果提出相应的政策建议。     

川西山区土地资源评价

本文综合分析四川西部山区的自然和社会经济条件后,采用“类一等”二级土地资源评价体系,通过调查访问与统计分析,确定了牧地、林地、旱地、水田四大资源类型的参评因子。同时运用层次分析和模糊聚类相结合的方法对其进行了客观科学的评价。最后,根据评价结果提出了相应的合理开发利用措施,     

农用地质量模糊综合评价模型的建立与检验

针对农用土地资源的特点,从土壤特性了发,结合环境设施等因素,运用模糊列联表模拟参评因素与农用土地资源质量之间的关系;以模糊聚类法综合分析各参评因素的状态水平及各因素相互作用产生的综合协同效应,从质量方面对农用土地资源进行合理的分类,采用模糊综合评判法准确地评定宗地的等级水平,从而构成了一个较为完整的农用土地资源质量的模糊评价体系。