DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. 实验结果 本实验中2名受试者的判断错误率比较高，因此没有纳入最后的分析中。其它参与本次实验的25名受试者的平均理解准确率很高，表明参与者仔细阅读并正确判断实验材料。按照本实验目的我们总共选取了9个电极进行总平均。它们分别是额叶处的F3、F4和Fz，顶叶处的C3、C4和Cz，枕叶处的P3、P4和Pz。(如图1所示)。所有数据输入SPSS 17.0统计包进行方差分析。 图1. 维吾尔语派生词和屈折词加工中诱发的电位波形图 对脑电数据主要分成的两个时间窗口进行方差分析，分别是300~500 ms和500~800 ms时间窗口，分别对形态性(屈折词和派生词)、频率(高频、低频)、脑区(前、中、后脑)，半球(右半球、左半球)之间的脑电数据进行重复测量方差分析。 300~500 ms时间窗口： 我们对形态性(派生词和屈折词)，频率(高频、低频)，脑区(右半球、中央、左半球)之间进行重复测量的方差分析。 数据分析结果是：形态性(派生词和屈折词)主效应显著F(1， 34) = 10.7，p < 0.05，屈折词在300~500 ms时间窗口引发的负波比派生词大，频率主效应显著F(1， 34) = 27.9，p < 0.05，形态性×频率之间交互作用显著F(1， 34) = 38.9，p < 0.05。因此我们进一步对每一个因素的不同水平上进行重复测量方差分析发现，派生词频率差异主效应不显著，F(1， 68) = 0.4，p > 0.5，派生高频词和派生低频词加工水平上差异不大，但是屈折词频率差异主效应显著，F(1， 68) = 67.8，p < 0.05。低频词频率差异主效应显著，F(1， 68) = 48，p > 0.5。派生高频词和屈折高频词主效应不显著F(1， 68) = 1.3，p > 0.5。 我们发现屈折词和派生词之间有明显的负波。屈折词在两种条件下引发出比较明显的N400效应。 其次被试、条件和脑区之间进行重复测量方差分析，派生词×左右脑区之间进行重复测量方差分析，发现派生词左/右脑区之间的交互作用不显著F(1， 56) = 0.76，p > 0.5。屈折词和左/右脑区之间的交互作用不显著F(1， 56) = 0.04，p > 0.05。我们进一步在前、中、后脑区进行了比较(如图2所示)。 我们采用重复测量方差分析方法对派生词和脑区，屈折词和脑区之间进行比较发现，派生词×脑区 图2. 两个时间窗口不同频率条件下的大脑地形图 (前、中、后)之间主效应不显著F(2， 32) = 0.173，p < 0.05，屈折词×脑区之间主效应不显著F(2， 32) = 0.010，p < 0.05。 500~800 ms时间窗口 我们在500~800 ms时间窗口对被试、条件和电极之间进行重复测量方差分析，数据分析结果是：派生词频率主效应不显著，F(1， 68) = 1.08，p > 0.5，派生高频词和低频词在500~800 ms时间窗口出现的正波没有显著性差异，但是屈折词频率主效应显著，F(1， 68) =67.78，p < 0.05。屈折词在500-800 ms时间窗口出现的正波明显大于派生词。低频词频率主效应显著，F(1， 68) = 41.443，p < 0.5。派生高频词和屈折高频词主效应不显著F(1， 68) =1.3，p > 0.5。 我们进一步对因素和脑区之间进行重复测量方差分析，派生词×左/右脑区之间进行重复测量方差分析，发现派生词左/右脑区之间的交互作用不显著F(2， 32) = 0.36，p > 0.5。屈折词´左/右脑区之间的交互作用显著F(2， 32) = 47.2，p < 0.05。
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user: 7. 反应时间 反应时间(或反应时，简称RT)是刺激施于有机体之后到明显反应开始时所需要的时间，也被称为反应的潜伏期。反应时间往往以毫秒(ms)为单位，它将纪录人脑处理和加工语言任务所需要的时间。反应时间是在理论上真实地反映了人类无法直接了解的人脑对语言认知加工的过程，反映了大脑处理语言信息数据的快慢。从而间接地体现了人脑语言信息认知的内在机制，正因为如此，反应时间被普遍应用于语言认知研究的实验研究中，是语言认知研究用来研究认知过程的三大手段之一。 词汇判断任务主要是通过各种词汇变量对词汇加工和提取时间的影响来讨论词汇表征的性质。而且词汇判断任务的原理与心理词汇的内部组织结构紧密相关。一般词汇判断任务的反应时间反映了对该词进行提取加工的快慢程度，从而间接地反映了心理词汇的组织结构及心理词汇中词汇存储的性质。 因此，我们使用SPSS 20.0统计软件对被试和因素的平均反应时间进行重复测量方差分析，得出高/低频派生词、高/低频屈折词的平均反应时间(如表2所示)。 我们首先对被试的反应时间进行重复测量方差分析，并发现形态性(派生词和屈折词)主效应显著F(1， 24) = 37.64，p < 0.05，被试对派生词的反应时间比屈折词快，频率主效应显著F(1， 24) = 17.76，p < 0.05，总体上看高频词的反应时间比低频词快。形态性×频率交互作用显著F(1， 14) = 5.07，p < 0.05。 因此下一步我们对每个因素的不同水平之间进行被试内配对样本t检验，观察不同条件下的反应时间差异，高频派生词和低频派生词间的差异没有达到显著水平t(4.9) = 22，p > 0.5，被试在这两组词汇的判断时间差异几乎不显著(如图3所示)。但是高频屈折词和低频屈折词之间差异效应显著t(3.09) = 22，p < 0.05，低频屈折词的反应时间比高频屈折词长。
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user: 8. 错误率 用同样的方法对错误率进行配对样本t检验，发现派生词错误率不显著t(1.3) = 22，p > 0.05，但是屈折词错误率显著t(5.11) = 22，p < 0.05。 因此本次实验的脑电数据和行为数据符合我们的实验预期，维吾尔语派生词和屈折词在心理词典中的表征和加工是相互独立的一个过程。而且词基频率对派生词的加工没有太大的作用，但是对于屈折词来说起一定的作用，低频率派生词的加工比高频率派生词慢。 Table 2 Reaction time (variance) and error rate (variance 刺激类型 反应时间 ms 错误率 % 高频派生词 448.4 (138.8) 0.91 (0.05) 低频派生词 454.3 (114.8) 0.89 (0.08) 高频屈折词 524.3 (138.6) 0.84 (0.09) 低频屈折词 549.7 (138.2) 0.77 (0.11) 表2. 反应时间(方差)和错误率(方差) 图3. 派生词和屈折词在不同水平上的平均反应时间(ms)
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user: 9. 结论与讨论 很多与语言认知神经科学的有关研究显示，词汇形态结构影响其表征和加工形式。形态复杂词受整词词频和其组成语素频率的影响。至于这方面的研究有些学者通过规则和不规则动词以实验材料来解释形态变化复杂多语素词的加工形式。对于不规则复杂动词的加工及存储形式几乎没有太多的分歧，大部分的实验证明不规则动词在某种程度上被整体形式存储。但是规则动词和派生词的加工问题上意见不同。有些研究显示词基频率影响规则动词的加工方式，即词基频率高的规则动词是整体加工，词基频率低的规则动词是分解加工。还有一些研究证明只要词中的频率超过7/10 6 的词是整体加工，频率低于7/10 6 的词是分解加工，没有一个一致的结论。因此我们用形态变化非常丰富的黏着语—维吾尔语派生词和屈折词来研究这个问题。 本研究的主要目的是通过视觉词汇判断范式来研究维吾尔多语素词词基频率对维吾尔语为母语者词汇表征及加工方式的影响。实验材料由派生词(高频、低频)和屈折词(高频、低频)组成，主要控制两组材料的词基频率、音节和词长等因素。实验过程中主要观察派生词(高频、低频)和屈折词(高频、低频)引发的ERP成分及被试对不同频率的派生词和屈折词反应时间的差异。实验结果显示母语为维吾尔语者在加工不同词基频率的派生词和屈折词时大脑对其引发的反应不同。 我们把实验结果分成脑电实验和行为实验两个部分进行分析。脑电实验部分(如图1所示)分成两个时间窗口进行分析，发现刺激呈现的早期阶段就出现形态效应。在300~500 ms时间窗口我们发现屈折高频词和低频词诱发向上增加的ERP负波(N400)效应，其在后脑部分的电极上最为明显，在左右脑半球具有均衡分布(如图2所示)，而且屈折词引发的波幅比派生词明显要大。因此我们对此窗口的N400成分进行方差分析，发现屈折高频词和低频词在此时间窗口上的差异具有显著性，但是派生词在此时间窗口上的差异不显著，这说明以维吾尔语为母语者在加工派生词和屈折词时采用完全不同的加工方式。屈折词诱发的负波说明屈折词比派生词加工负荷和难度更大，但是派生词在不同词基频率条件下诱发的脑电波没有显著性差异，说明词基频率对派生词加工的影响不大，但是对屈折词来说词基频率对词汇加工有一定的影响。 根据脑电波形图的基本趋势，我们选自500~800 ms时间窗口对脑电数据进行分析，发现屈折高频词和低频词在500~800 ms时间窗口诱发连续延迟的正波(P600)，其波幅明显大于派生词。屈折词诱发的P600效应很可能反映由于更大的形态句法(morphosyntactic)加工需求而导致的延迟加工过程，或者反映了基于不同类型信息的更苛刻的语言再分析的过程。 为了证明脑电实验结果的有效性，进一步对所有被试的行为数据进行分析，主要是观察被试在加工不同词基频率的派生词和屈折词加工时的反应时间。我们对派生低频词、高频词和屈折高频词、低频词分别进行配对样本t检验。检验结果显示派生词频率效应不显著，被试对高频和低频派生词的反应时间没有显著差异。但是屈折词t检验结果显著。这表明屈折词的加工速度比派生词慢。屈折高频词的加工速度比屈折低频词快。 词汇判断任务是形态复杂词汇加工研究中最为常用的实验范式之一。词汇判断任务被认为由两个连续的处理阶段组成，分别是：词汇访问阶段、访问后检查和整合阶段，词汇访问阶段是词汇加工的前期阶段，如果词汇形态结构影响词汇加工的前期阶段就会出现词汇加工的前期效应，要是词汇形态结构影响词汇加工的后期阶段就会出现后期效应。 本实验的脑电和行为实验数据显示，维吾尔语屈折词在词汇加工的前期阶段和后期阶段均出现词汇加工有关的ERP成分，屈折词前期阶段的ERP成分(N400)表明，屈折词词干和词缀的分解阶段，后期的ERP成分(P600)词干和词汇的整合阶段，因为有关词汇加工的研究证明词汇加工的后期成分是在形态和句法层面上对组合(整合)过程的困难很敏感。而且行为数据中的被试反应时间进一步证明词汇加工中的组合过程。 时间相关电位(ERP)非常适合描述语言理解的时间认知进程，以及参与语言理解和非语言信息的认知神经过程，它在这方面具有很大的潜力，它以毫秒精度反映语言处理相关的神经认知活动。语言理解研究表明与语义、语用和句法信息相关的语言信息诱发出一系列不同特征的ERP脑电成分。
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user: 摘 要 随着海洋环境保护的重要性日益增加和对海洋资源需求的不断增大，对近海水域环境的监测、保护和利用的需求也越来越迫切，研制一种既能够像大型监测船一样进行巡航监测，又能够进入大型监测船无法到达的水域完成特定的海洋环境监测任务的小型低成本的自治水面机器人成为摆在我国海洋装备界面前的课题之一；同时由于无线网络通信技术和移动机器人远程监控相关理论的发展，基于无线网络通信的移动机器人远程监控技术成为一个热门的研究和应用领域；因此，本文结合实验设备和环境，从提高远程监控系统的实时性出发构建了一个基于无中心无线电通信系统的自治水面机器人远程监控系统。 关键词 :自治水面机器人，远程监控，PLC，无中心无线电通讯系统，基站，远程站 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 海洋航行器根据其用途和工作特点不用分为三大类：系缆海洋航行器ROV (Remotely Operated Vehicle)，自治水下航行器AUV (Automatic Underwater Vehicle)以及自治水面机器人ASV (Automatic Surface Vehicle)，简称自航载体。 水面自航载体ASV的特点：环境适应性强，活动灵活，可以冲破人工和大船的极限进行近距离观测；体积小，使用方便，便于在大船上布放和回收；可以根据水声信号遥控或者预设程序控制；有自主动力，水面运行时间较长，有源噪声低。 上世纪60年代出现了海洋航行器，主要用于军事、海洋资源开发、海洋环境监测和海洋工程等领域。美、英、俄、德、法等国在ROV和AUV技术方面的研究起步较早，其研究和应用都处于世界领先地位 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。 我国国内研究机构从90年的初期开始研发海洋航行器，现在包括中科院沈阳自动化研究所，中科院海洋研究所，上海交大，哈尔滨工程大学等多家单位从事相关项目的研发工作，所研发的海洋航行器主要用于海洋工程、水下检测和救援等领域。 目前在海域或江河里行驶的船舶中，无线电方式依然是主要的通讯方式 [ 4 ] ，主要依靠国际海事卫星、电缆和水声信道。电缆通讯不仅费用昂贵而且距离有限；水声信道方面，由于海洋信道的复杂性和信道对高频声波的衰减性大，使得水下通信遇到了严重的障碍 [ 5 ] 。中科院沈阳自动化所研制的水面救助机器人样机，是通过无线模拟信号遥控方式，可控距离在1000 m内，且只能点对点实现单向指令传输 [ 6 ] 。但在可能施放多个水面机器人(ASV)和双向通讯的场合，这种简单的遥控方式就不适应实际的需要了。因此提高船用无线电的智能性、实时性是一个有待解决的难题。已有研究者利用无线电台提出了一些无线电台通讯的改进设计方案，且成功运用于煤矿和石油开采等现场。但他们的研究方案只能利用少数具有辅助功能扩展口的无线电台来实现，因为大部分并不具有辅助功能扩展接口的船舶无法适用。我们研究室研发了一套点对点全双工无中心无线电通讯系统。
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user: 2. 远程监控系统组成 如图1所示，整个远程监控系统由基站单元、远程站单元和传输通道三部分构成。 1) 基站单元 图1. 远程监控系统框图 基站，又称母站或母船，是主机端，其控制系统或安装在陆地上，或安装在大型轮船上，通过操作主机和控制面板来控制远程站(客户端ASV)，如图1左侧虚线框所示。 基站端监控系统主要由无线单元、基站控制器、控制开关和工控机等组成。 2) 远程站单元 远程站，是自治水面机器人ASV，是客户端，是我们的远程监控的对象，它游弋在海面上，如图1右侧虚线框所示。 ASV端监控系统主要由无线终端、远程站控制器、电机控制电路、推进电机和搭载装备等组成。 3) 传输通道 基站与远程站之间的信号传输载体是无线电波，其传输介质是大气。
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user: 3. 系统硬件设计 3.1. 基站硬件设计 基站，又称母站或母船，是主机端，其控制系统或安装在陆地上，或安装在大型轮船上，通过操作主机或控制箱来控制客户端ASV，硬件电气接线图如图2所示。用户数据适配器和基站收发器之间是Airspan 公司的数据线连接的，室内数据收发器和西门子CP 243-1工业以太网通讯处理器之间是用八针RJ45连接起来的，CP 243-1工业以太网通讯处理器与PLC和扩展模块之间有专用的接口和数据线。PLC的I/O口的输入，是由控制面板的各个按钮或摇柄的电信号。图中PLC的输出为虚输出，实际中是悬空的。 其主要功能： 1) 通过无线局域网给ASV发射遥控指令；2) 通过无线局域网修改ASV参数；3) 接受ASV的反馈信息，并在工控机上显示；4) 在工控机上实现各种其他操作。 3.2. 远程站硬件设计 此系统是ASV的遥测遥控系统。我们研制的ASV是双桨无舵的水面机器人，它靠左右两螺旋桨不 图2. 基站监控系统硬件连线图 同的动力改变运行方向，两螺旋桨三级调速三个档位。硬件电气接线图如图3所示。室内数据收发器和室外射频单元之间是Airspan 公司的数据线连接的，室内数据收发器和西门子CP 243-1工业以太网通讯 图3. ASV远程监控系统硬件连线图 处理器之间是用八针RJ45连接起来的，CP 243-1工业以太网通讯处理器与PLC和扩展模块之间有专用的接口和数据线，在此不做介绍。 PLC的I/O口的输出，去控制继电器的通断，以达到控制电源供给双桨电机电压大小，实现对ASV的运动控制。 其主要作用： 1) 接受母船站的命令并解码；2) 并控制ASV的运行；3) 反馈ASV的信息。
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user: 4. 系统软件设计 通信采用单主站方式，基站PLC为主站，多台远程站PLC作为从站(目前只有一个远程站ASV)。主站采用广播方式主动向所有远程站发送包含从站站址的读/写命令帧，每次被计算机指定站址的一台PLC收到后返回响应帧。 此时主站与从站的S7-200 PLC组态，主从站之间是设置为自由端口通信协议。只有当CPU处于RUN模式时才能进行自由端口通信，当CPU处于STOP模式时自由端口通信被停止。 4.1. 基站软件设计 基站监控系统命令运行流程如图4所示。 在命令发射前首先设定和确定好被控对象的地址，指定唯一控制对象。被控对象确定后，对其控制。由控制面板的按钮或摇柄给PLC的I/O输入信号，经过CPU的运行，生成控制指令数据，存储在基站CPU的特殊寄存器M0中(基站PLC没有I/O输出信号)，若还有其他指令，如工控机要求指令，则一起暂存在发射缓冲区内(M0中的数据转换到发射缓冲区数据区首个字节里)，然后通过基站的基站收发器(BSR)传输给指定控制对象。 基站接收ASV信息回复，和远程站接收信号的过程相似，只是基站接收数据是主动请求的远程站回复，地址是预先设定唯一的。 4.2. 远程站软件设计 ASV监控系统命令运行流程如图5所示。 图4. 基站监控系统命令运行流程 图5. ASV监控系统命令运行流程 ASV的室外射频单元(SPR)在校对好地址确定后，接收基站传来的无线电信号，然后通过室内数据收发器(IDR)传输给PLC的CPU，先存储在接收缓冲区，然后PLC的CPU以此数据运行，进行进一步操作。 ASV信息回复和基站是一样的过程，是由基站控制的。 部分程序如下： 相关组态的数据块(略)。
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user: 5. 结论 本文在分析和总结前人的研究成果的基础上，提出了自己的监控系统设计。经海上试验表明，此系统在只有一点对一点的双向数据传输时，到达3千米处时通信质量良好，但是随着远程站的增多，考虑多个远程站同时运行的情况，即当在一个从站的数据包时间间隔之间，有另一从站的数据包达，此时可能会导致一定的重传或丢包，相关工作有待于进一步深入研究。
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user: 摘 要 指挥信息流的复现即是把军事信息系统工作过程中产生的指挥业务信息以图形化的方式展现出来，方便用户从不同的维度去观察信息流的实际情况。以军事信息系统底层业务数据报文为数据源，结合多代理系统和Web图形化界面展现，设计了一种信息流复现系统。该系统采用端口镜像方式利用jpcap函数库获取军事信息系统业务报文，通过解析系统部署文件和使用Ping工具监测网络相结合的方法获取系统网络节点信息，利用Web技术对信息采集分析结果进行展示，并对信息流进行复现。在实际环境下的试验表明，该系统为用户及时、准确地了解军事信息系统典型业务的信息流提供了一种行之有效的方法。 关键词 :指挥信息，信息流，复现，多代理 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 军事信息系统的信息流指的是军事信息系统在实际工作过程中产生的业务信息流。目前对于军事信息系统信息流还没有一个较好的采集、分析以及复现的工具，研究军事信息系统的指挥信息流，对于信息化战场上的演练分析具有重要意义。 军事信息系统是分布式系统，各节点通过计算机网络进行通信。由于分布式系统的物理和逻辑资源的分散性以及系统异构网络的复杂性，采集各个分布式单元的底层报文信息并对其信息进行整合分析就比较困难 [ 1 ] 。代理技术作为下一代分布式计算技术，具有强大的灵活性和代理功能，能够有效地解决分布式信息系统底层信息分析所面临的问题。近年来，随着军事信息系统的建设和代理技术的发展，国内外学者开展了大量的研究和实践。文献 [ 2 ] 通过代理Agent对指挥信息系统各作战单元进行仿真，但此Agent缺少对作战单元业务数据的采集和分析；文献 [ 3 ] 提出了大数据技术在指挥信息系统中的应用，但没有对平台数据采集技术和数据可视化技术进行具体研究；文献 [ 4 ] 对分布式系统的数据采集和检测提出了Manager/Agent模型的代理结构，融入了数据采集模块独立化的思想，但系统没有实现采集数据的共享机制，采集与检测的框架不够完善； 针对以上研究存在的问题，本系统以JADE作为代理开发平台，通过设计代理，将信息流业务记录的采集、分析以及复现任务分解到多个代理，通过各个代理分解复现的数据处理和运算工作，减少了服务器过量的处理负担。结合Web技术，把军事信息系统工作过程中产生的业务记录以图形化界面的方式展现出来，方便用户从不同的维度去观察信息流的实际情况。
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user: 2. 系统设计 2.1. 系统体系架构 本系统以Eclipse平台作为开发环境，利用Java语言编写军事信息系统信息流的复现系统。系统以数据包分析为基础，通过端口镜像的方式与军事信息系统相连，利用数据包捕获函数库(jpcap)函数库捕获数据包，完成对军事信息系统业务信息的采集。通过解析军事信息系统部署信息的XML文件，获取各节点的层级、军用车类型和IP地址这些信息，并辅以ping工具完成对系统拓扑结构监控。在此基础上，对采集的数据进行分析并通过Web图形化形式完成对信息流的复现。 系统分为数据采集层、数据分析层、数据应用层三个层次。系统体系架构图如图1所示。各层次所实现的主要功能： 数据采集层：负责采集军事信息系统底层业务报文数据包并分析报文信息，并将其信息发送到数据分析层； 数据分析层：负责将获取采集层传递来的信息，将采集层中军事信息系统各部分的报文信息进行去重和匹配处理。分析军事信息系统的拓扑结构，并对系统拓扑结构的网络节点状态进行周期性监控保证拓扑信息的正确性； 数据应用层：负责与用户直接交互，维护军事信息系统业务交互信息以及指挥系统网络拓扑结构的数据库，作为信息流复现系统的服务器，接收用户在客户端的浏览器上的操作，将服务器处理结果以Web图形界面的方式呈现给用户。 2.2. 系统功能模块 系统包括用户管理、数据采集与处理、业务记录操作、信息流复现四个模块，如图2所示，具体如下。 用户管理模块：包括增加用户和删除用户功能。为了保证信息流复现系统的安全性，系统设置了三种用户类型：超极管理员、管理员、普通用户。每种不同类型的用户具有不同的系统使用权限。超极管理员具有添加、删除管理员以及普通用户的权限，具有查询、删除业务记录的权限，管理员具有查询、删除业务记录的权限，普通用户只具有查询业务记录权限。 数据采集与分析模块：在用户登录系统后，选择数据采集即启动所有的数据采集代理，选择数据分析则启动数据分析代理完成对采集数据的分析，并将分析后的结果发送到服务端代理存储到业务记录数据表中。 业务记录操作模块：业务记录操作模块包括业务记录查询和业务记录删除两个功能。在完成对业务信息的数据采集和分析后，业务记录查询能够查看数据采集模块采集到业务记录，业务记录按时间先后 图1. 系统体系架构 图2. 系统功能模块 进行排序。并能够按照搜索条件对业务记录进行搜索，搜索条件包括收方、发方、业务类型、时间段，方便用户对特定业务收方、发方、业务类型以及时间段的业务进行关注。业务记录删除能够按照特定业务收方、发方、业务类型以及时间段对业务记录进行删除。业务记录操作模块的操作的数据来自于业务记录数据表。 信息流复现模块：用户完成对业务记录的操作后，选择信息流复现，把信息流表中的信息流进行复现。Web界面展示图的主要形式包括三个组件：① 时间轴组件、② 信息交互图组件、③ 业务信息表格组件。
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user: 3. 多代理系统 3.1. JADE平台实现多代理系统 多代理系统是指多个独立自主的代理组成的系统，每个代理都是一个智能的实体，它们交互协作共同解决一个复杂的问题。通过对现有代理平台的对比分析，本系统采用JADE来开发多代理系统，实现分布式军事信息系统信息流的复现 [ 5 ] [ 6 ] 。 在JADE平台中，每一个代理相当于一个实施特定任务的主体，其任务的内容是代理中的Behaviour。每一个代理通过addBehaviour()方法将behaviour加入代理中执行，JADE平台有三种主要的Behaviour，分别是OneshotBehaviours，Cyclic Behaviours和GenericBehaviours。在本系统中，对数据包的捕获分析、利用Ping工具对网络状态的探测都使用了CyclicBehaviours，能够保证不断地执行任务。CyclicBehaviours的action()方法会不断的执行，直到代理执行Behaviour结束，它的done()方法返回假，表示任务未完成 [ 7 ] 。 各代理之间采用基于同步的socket通信，把有用的信息封装在XML文档中，数据信息的传输通过XML文件的传输来实现。 3.2. 系统中代理的开发 根据信息流实时复现的过程和特点，系统将任务分解为多个子任务，每个子任务由一个代理或多个代理互相协作来完成。这些代理包括数据采集代理、数据分析代理、服务端代理。系统各层次中代理的功能图如图3所示。 从整个系统来说，系统中各个代理相互关联，互相合作完成信息流的智能复现，它们各自的功能定义如下： 1) 数据采集代理 在军事信息系统工作过程中，上下级节点之间会产生不同类型的交互数据。通过采集军事信息系统底层数据包，分析数据包报文信息即可得到的业务记录信息。考虑到在军事信息系统上部署数据包捕获程序可能会影响军事信息系统工作性能，为了不影响信息系统正常工作，数据采集代理采用交换机端口镜像的方式将流经网卡的数据包复制到镜像端口，在镜像端口利用数据包采集工具(jpcap函数库)对数据包进行采集，并根据军事信息系统各业务报文的协议格式对采集到的数据包进行协议解析，将解析得到的报文信息映射到相应的XML文档，报文信息包括收方IP地址、发方IP地址、业务类型、时间这些信息，此XML文件通过套接字socket发送到数据分析层的数据分析代理。 2) 数据分析代理 数据分析代理接收多个数据采集代理发送的包含报文信息的XML文件，将XML文件解析后的业务记录信息存储到本地数据库。一条正常的业务指令会在两个数据采集代理中都有记录。因此，数据分析代理通过对比数据库中业务记录的源地址、目的地址、数据类型以及时间，完成对所有业务记录信息的去重和匹配。 在军事信息系统进行部署时会产生一个ResourceList.xml文件，它包括了系统拓扑结构信息。数据分析代理解析此XML文件，获得军事信息系统网络节点的层级、军用车类型、IP地址这些信息，并将其写入到本地数据库中。利用解析XML文件可以获取到规划的军事信息系统拓扑结构信息，但在实际使用过程中，受外部因素以及系统自身的稳定性影响，军事信息系统局部节点可能会出现网络中断。实时的信息流复现时需要网络拓扑进行实时监测，判断网络节点是否出现故障，更新指挥网络节点状态。数据分析代理利用ping工具开启多个线程，探测数据库中各IP地址所代表的网络节点是否能够正常通信，通过周期性监控判断网络监控代理所解析到的系统拓扑结构信息是否发生变化，如果某IP地址不能正常通信，则将该IP地址所代表的网络节点在数据库中的属性改为异常。 在完成对数据库中业务记录和网络节点状态的分析后，数据分析代理将数据库中的信息映射到XML文件，通过套接字socket发送到数据应用层的服务端代理。 图3. 系统各层次中代理的功能 3) 服务端代理 接收来自数据分析代理的XML文档，把文档解析后获取的信息写入相应地数据库中。启动Web服务与客户端进行交互，将数据采集、分析的结果以及复现的信息流以Web形式展现给用户，并提供与用户交互的接口。
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user: 4. 信息采集与分析 4.1. 指挥业务信息采集 本系统采用Java语言来设计，利用数据包捕获函数库(Jpcap)来完成对镜像端口数据包的捕获和分析 [ 8 ] 。 在利用Jpcap捕获数据包时，通过getDeviceList()获取网络接口列表，通过openDevice()选择用于捕获数据包的网络接口，利用回调函数processPacket()捕获数据包，调用Jpcap.handlePacket()函数来分析捕获的数据包，这时可以根据通信协议和业务协议获取数据包中的信息，如源地址、目的地址、指令类型、时间等信息。 4.2. 网络节点信息采集 要对信息流进行复现，首先要能够获取到指挥系统的网络拓扑结构，其次才能在网络拓扑上表示出信息流的走向。ResourceList.xml 文件中包含了指挥系统各节点的信息，通过解析此XML文件，可以得到指挥系统拓扑结构。 本系统采用XML文件解析的API (DOM4J)来解析XML文件。DOM4J是一个开源的Java解析XML文件的API，同时还具有性能优异、功能强大和易用的特点。利用DOM4J解析XM时，在OneShotBehaviour的action()中调用XML解析函数(DOM4J)，通过SAXReader下的read()方法读入XML文件，获得Element元素，通过getRootElement()得到XML文件的Root节点，在读取节点后，采用Iterator枚举遍历节点，即可获得各节点的属性。 4.3. 系统网络节点监测 利用ping工具开启多个线程，探测系统拓扑结构信息的各IP地址所代表的网络节点是否能够正常通信，通过周期性监控判断网络监控代理所解析到的系统拓扑结构信息是否发生变化 [ 9 ] 。网络监测流程图如图4所示。 监测程序创建10个探测线程和统计线程，在探测线程中周期性向所有数据库中网络节点的IP地址方向发送ICMP探测包，对其链路状态进行监测；在统计线程中通过分析ICMP响应包判断网络节点是否能够正常通信。通常情况下，响应时间大于1 s的网络是不可用网络，属于严重堵塞或中断状态。当收到响应的时延大于1 s的时候，记录该ICMP响应包的发送IP地址，将该IP地址所代表的网络节点在数据库中的属性改为异常。在完成对数据库中业务记录和网络节点状态的分析后，数据分析代理将数据库中的数据写入到XML文件，通过套接字socket发送到数据应用层的服务器代理。
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user: 5. 数据库设计 数据应用层的数据库结构图如图5所示。军事信息系统信息流的复现系统采MySQL数据库，通过java数据库连接API (JDBC)来完成对数据库的操作。 数据库包括用户数据表、业务记录数据表、网络节点数据表以及信息流数据表。用户数据表中存放着系统的用户信息，用户实体的属性包括用户名、密码以及用户权限，在初始条件下，用户数据表中只有一个默认用户名和密码均为admin的超级管理员用户。业务记录数据表中存放着业务记录信息，业务 图4. 网络节点监测 图5. 数据库设计 记录实体的属性包括发方IP地址、收方IP地址、业务类型、时间。 网络节点数据表中存放着军事信息系统网络节点信息，网络节点实体的属性包括层级、军用车类型、IP地址、是否异常。服务端代理接收数据分析代理利用套接字socket发送的业务记录XML文件以及网络节点XML文件，通过DOM4j对两个XML进行解析，分别将业务记录和网络节点信息存入本地的业务记录数据表和网络节点数据表。在用户完成对业务记录的操作，进行信息流复现时，根据IP地址对业务记录数据表和网络节点数据表的进行关联，通过数据库语句 INSERT INTO Info_flow (`senderIP`， `send_vichelType`， `receiverIP`， `receive_vichelType`， `type`， `time`， `isNormal`) SELECT c.senderIP，a.vichelType，c.receiverIP，b.vichelType，c.type，c.time，a.isNormal|b.isNormal FROM node AS a，node AS b，record1 AS c WHERE a.ipAddress = c.senderIP AND b.ipAddress = c.receiverIP; 将关联结果写入信息流数据表，信息流数据表中包含信息流信息，信息流实体的属性包括发方军用车类型、发方层级、收方军用车类型、收方层级、业务类型、时间、是否异常。根据这些信息即可对军事信息系统的指挥信息流进行复现。
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user: 6. 信息流复现的图形化展示 信息流复现的目标是以图形化界面方式展示对军事信息系统底层业务报文数据的采集分析结果，并根据获取到的网络拓扑结构信息，在网络拓扑图中对业务信息流的走向进行模拟复现 [ 10 ] 。 Web界面展示图的主要形式包括三个组件：① 时间轴，在时间轴上表示某时刻范围内业务报文信息 [ 11 ] ；② 信息交互图，表示军事信息系统之间信息交互的业务信息流走向；③ 分类汇总和消息汇总表格，表示设置的时间范围内业务报文信息的分类统计信息和每一条报文信息的具体收发方、时间、业务类型。图形界面如图6所示。 信息流复现的图形化展示界面的设计采用MVC设计模式，以主代理生成的数据库表为信息源，通过JavaScript实现图形的绘制，绘制图形用到的基础技术有SVG、Echarts、D3.js等。 时间轴组件通过Echarts中的堆叠柱状图构建，它的底层依赖与轻量级的Canvas类库ZRender，能够提供形象、可交互的数据可视化图表，在此图中的一个柱体中通过颜色的不同可以表示该时间范围内所包含的业务报文类型以及这些业务类型的数量多少。 信息交互图组件通过D3.js和SVG构建。SVG支持对矢量图形的缩放和平移而不失真。通过D3绘制出不同的军事信息系统的军用车，构建出各层级军用车之间拓扑关系展现图，根据数据库中的业务记录实现对信息流的复现。 业务信息表格组件表示的是设置时间范围内的业务报文的统计和将具体信息，其内容是不断刷新的，为保证数据刷新时界面的连续性，利用Ajax实现网页的异步更新。后台根据前端请求的字段从数据库中查询信息，返回json格式的信息，在对json格式信息解析后，在前端进行渲染，实现表格消息的刷新。 图6. 图形展示界面 图7. 系统部署图
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user: 7. 系统应用情况 在实验室搭建了指挥系统环境以及JADE代理运行环境，并对系统进行了部署应用。系统部署图如图7所示，使用一台H3C s5000系列的路由器和七台华为s5700s系列的二层交换机搭建了一个小型的局域网，此局域网通过单臂路由的方式连接，除主交换机外，其余各交换机以及与其相连接的主机代表一个网段，军事信息系统的主机与各自的数据采集代理处于局域网的同一网段之中，不同的数据采集代理处于不同的网段，但它们能够互相通信。数据包捕获代理通过交换机与军事信息系统主机相连，它所在主机的网口连接在做了端口镜像设置的交换机的监控端口上，能够获取到军事信息系统主机之间通信的底层数据包。 通过该系统的应用，能够帮助用户从收发方、业务类型、时间段等角度分析军事信息系统发送的典型业务信息，为用户分析军事信息系统指挥流程，研究新的打法战法提供了有效的数据支持。
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user: 8. 结束语 在人们对信息化时代耳熟能详的今天，人工智能时代已经初现端倪。军事信息系统产生的底层业务报文数据，价值巨大，对于其信息的获取、分析和利用会成为军事信息系统下一步发展的方向。本文以数据采集分析为基础，基于JADE平台的多代理系统，设计实现了信息流复现系统。同时，对下一步要开展的工作也做了思考：1) 根据信息流的分析结果，开展对军事信息系统网络故障的诊断，后续可以结合军事信息系统故障库一起研究；2) 利用对指挥业务流程复现的数据，结合神经网络技术进行自学习，为指挥员使用军事信息系统提供辅助决策。
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user: 摘 要 人工蜂群算法是一种人工智能算法，被广泛地应用于求解各类优化问题，都达到了较为理想的结果。本文主要利用改进的人工蜂群算法研究了经典的证券投资组合优化模型，首先过基于公司基本面设计的计分函数挑选出股票，然后利用人工蜂群算法优化被挑选股票的权重。将人工蜂群算法与差分进化算法、粒子群算法等经典优化算法进行性能比较，从而验证算法的有效性以及所得模型的实用性。后改进MATLAB仿真实验，结果表明，在一定的风险水平下，改进的人工蜂群算法构建的投资组合与上述对比算法构建的投资组合以及指数型投资组合相比，获得的收益更高。 关键词 :人工蜂群算法，投资组合，差分进化算法，粒子群算法，MATLAB Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 绪论 1.1. 研究背景 随着我国经济的快速发展以及证券市场体系的日益完善，现如今的金融市场变得空前的繁荣，越来越多的投资者参与到证券市场中来，但市场上可供投资者选择的证券品种琳琅满目，因此如何选股成为投资者们最犯难的问题。理性的投资者进行投资是为了使收益最大化，但投资发生在现在，而收益却是未来的收入，就是这段时间差具有难以驾驭的不确定性，也就是所谓的风险。对于理性的投资者而言，仅仅考虑到某一证券的未来收益就将资金全部投入是及其不明智的，即所谓的“把鸡蛋放在一个篮子里”，这样的做法风险非常大，一旦决策失误就是满盘皆输，因此为了规避或分散加大的风险，追求“安全、低风险、高收益”，投资者们开始按不同的比例投资多种证券，构建投资组合，规避非系统性风险，同时最大化收益。 投资者在选择投资证券或其它风险资产时，最关心两个问题，一个是资产的预期收益，一个是投资的风险。在早期金融理论发展中，如何量化投资的收益和风险是投资者们迫切需要解决的问题。1952年由Markowitz [ 1 ] 提出的资产组合理论成功的解决了这一问题，从此以后，金融理论的研究进入了定量分析的阶段。资产组合理论就是研究如何有效地在复杂以及不确定的情况下进行资产配置，平衡收益与风险。金融市场现实中的复杂性与不确定性决定了研究投资组合理论需要涉及到许多不同的学科，包括经济学、数学、运筹学、控制论等。随着计算机技术的发展，金融学的研究进入了新的阶段，计算机技术的应用推动了投资组合优化理论的发展。 1.2. 国内外研究现状 投资组合理论从发展至今，诞生了许多重要的研究成果。现代投资组合理论有很多分支，如：投资组合理论、资本资产定价模型、套利定价模型、行为金融理论以及有效市场理论等。这些理论改变了人们对资产管理的传统认知，促使现代的资产管理更系统化和更科学化的发展。1952年，经济学家Markowitz发表了《证券组合选择》，其中建立了均值–方差模型，并且对收益和风险进行了量化，从而确定了最优的资产组合基本模型，这项研究成果使现代金融理论的研究进入了一个崭新的阶段。 威廉·夏普于1963年提出了单因素模型，该模型的主要贡献是成功的简化估计了协方差矩阵，极大地推动了将投资组合理论应用于实际。随后，夏普等一些经济学家又提出了CAPM，也就是著名的资本资产定价模型。该模型说明了如何评价收益和风险，为投资组合绩效的评价提供了操作方法和理论基础。 针对资本资产定价模型的不足，1976年罗斯提出了APT模型，也就是套利定价模型。该模型的出现使得多因素投资组合分析方法开始广泛应用。Mossin于1968年成功提出了多阶段投资组合问题。他利用动态规划将模型从单阶段推广到多阶段，更加完善了投资组合理论。随着投资组合相关理论的深入研究和实践，近年来基于传统的投资组合理论，产生了许多新的理论分支。它们基本都是在Markowitz的理论框架上，不同程度的改进了均值–方差模型。 20世纪中期，人们开始尝试通过模拟自然界的生物系统构造启发式算法，并将构造的算法应用于解决实际问题中。目前已经出现了很多启发式优化算法，其中应用比较广泛的有人工蜂群算法、蚁群算法、粒子群算法、鱼群算法、遗传算法、神经网络算法等，这些启发式算法能更加高效地解决实际中的各类优化问题。但由于这类算法出现的时间不长，需要研究改进的问题还很多，因此也成为了当前的研究热点。 近年来，启发式智能优化算法在解决投资组合问题时表现出越来越好的优越性。Pankaj Sinha [ 2 ] 等提出用遗传算法构建证券投资组合模型，并给出了模型的求解过程；刘晓峰等 [ 3 ] 采用粒子群算法构建证券投资组合，结果表明，与传统的算法相比，该算法得到的结果更好；马骊等 [ 4 ] 提出了一种改进的人工鱼群算法应用于投资组合中，其结果证明是可行有效的。 本文计划采用人工蜂群算法来解决投资组合优化问题。人工蜂群算法具有计算简洁、参数较少、结构简单、易于实现等优点，已经吸引了越来越多的学者关注。现在，人工蜂群算法已经在许多邻域得到了非常成功的应用，例如函数的参数优化、混沌系统控制 [ 5 ] 、数字滤波器设计 [ 6 ] 、图象处理 [ 7 ] 、生产调度 [ 8 ] 机器人路径规划等 [ 9 ] 。虽然已经有一部分启发式智能算法在投资组合优化问题中进行了初步应用，这些应用给投资者提供了更高效的决策方法，但是目前处于初步尝试阶段，基本还未进行实际应用。因此，进一步研究如何应用人工蜂群算法解决投资组合优化问题具有重要的实际意义。 1.3. 研究的目的和意义 投资组合的构建是为了规避和分散较大的风险，追求“安全、低风险、高收益”，投资者对选取的若干支证券构成的证券投资组合按不同的投资比例对其中每支证券进行投资，以期收益最大化。Markowitz提出的“均值—方差”模型是最早的求解投资组合问题的方法，但在实际中，解决投资组合优化问题需要考虑若干现实条件(如最小交易单位，交易费用，可支配资金等现实约束)，采用传统的二次规划方法难以求解，导致该理论在实际应用中的应用性和可操作性不强。现实中的许多组合优化问题都存在这一难点，例如加工调度问题和旅行商问题等类似的组合优化问题。这类问题的共同点是，它们描述起来非常简单，但实际求解的过程却非常困难。其原因就在于求解这类问题的计算量非常大，需要极大的存储空间和极长的运行时间，导致现实中的可操作性非常差。由于现代优化技术的发展，人工蜂群算法这一类启发式智能优化方法也随之出现。这类方法有很多优越性：一是对求解对象没有太大限制；二是具有并行分步性，优化效率高；三是此类算法源于自然生活，具有智能化的特点。将投资组合优化理论与人工蜂群算法相结合，为投资组合优化问题提供了一种有效的解决途径。当前国内外将智能优化算法应用到投资组合优化问题中的研究还相对较少，成果还相当有限。首先，目前的绝大多数研究成果局限于求解证券数量较少的投资组合优化问题，不适合实际应用。其次，目前的研究在组合优化时只考虑了收益这一因素，却忽视了流动性和风险等因素的影响，还需要改进。因此，研究如何将人工蜂群算法这类启发式智能优化算法与投资组合优化相结合非常有必要。鉴于此，为了成功求解大规模的投资组合优化问题，本文将人工蜂群算法应用于投资组合优化问题。
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user: 3. 基于人工蜂群算法的投资组合优化 3.1. 问题描述 将智能优化算法应用到证券组合优化问题中，求解问题的简便性将得到不同程度的提高。国内外许多学者已经着手于这方面的研究，文献 [ 12 ] 中引入了模拟退火算法，文献 [ 13 ] 中应用了神经网络算法，文献 [ 14 ] 中介绍了遗传算法的应用。本文根据人工蜂群算法的特性，利用人工蜂群算法并结合经典的Markowitz投资组合模型和股票分析技术中市盈率、市净率等指标，构建了一个针对国内证券市场的证券投资组合优化模型。 该模型分为两步，第一步是从股票池中挑选合适的股票进入投资组合，第二步是确定投资组合中每支股票的权重，以期构建的证券组合在较低风险水平下获得较高的收益。首先本文利用3.2节中提到的一些股票的基本指标计算评估分数，分数越高越好，用于从股票池中挑选表现优秀的股票构建证券组合，然后利用人工蜂群算法确定证券组合中各股票的权重，确定投资组合各股票权重的算法由Matlab实现。 3.2. 选股策略 一般的证券投资组合会包含各种各样不同行业的股票，为了降低行业风险，本文将从各类行业中挑选优秀的股票。利用文献 [ 2 ] 中的方法，将股票池中的股票按行业分成不同的类别，在不同的类别中按下面提到的几项指标来评估股票。下面设置了一个计分函数，股票通过此函数计算各项指标的评估分数，在每一类别中各项指标的评估分数之和越高的股票将优先被选入证券组合之中。本文采用以下几项指标评估不同行业的股票： 1) EPS (每股收益) EPS是每股收益是指本年净收益与普通股已发行股份总数的比率。从投资者角度来看，EPS越高越好 2) PE (市盈率) PE是指股票的价格与每股收益的比率。市盈率越低，意味着股票价格被低估。投资者总是希望找到价格被低估的股票。因此，对投资者来说，PE越低越好。 3) PB (市净率) PB是每股股价除以每股净资产，反映的是股票市场价格与公司净资产的关系，体现了公司的发展前景。对投资者来说，股票的市净率越低，投资价值越高。 4) ROE (净资产收益率) ROE是指净利润与净资产的比率，该指标有效地反映了股东的收益水平，是评价公司自有资本运用效率的重要指标。对投资者来说，净资产收益率越高越好。 5) IncomePS (每股销售收入) 每股销售收入是指该公司销售收入与股票总数的比率。对投资者来说，每股销售收入越高越好。 如果某项指标是越高越好的，则通过下面公式计算该指标的分数： G i j = 100 ( X i j − Min ) / ( Max − Min ) 如果某项指标是越低越好的，则通过下面公式计算该指标的分数： G i j = 100 ( X i j − Max ) / ( Min − Max ) 其中 G i j 表示第i支股票的第j个指标的评估分数， X i j 表示第i支股票的第j个指标的值，Min表示第j个指标的最小值，Max表示第j个指标的最大值。 S i 为第i支股票的所有指标的评估分数之和。 S i = ∑ ​     G i j 由于选取了5个指标，因此评估总分的满分为5分。本文将评估总分在3.8以上的股票选入投资组合。 3.3. 实验的数据表格 本文从沪深300指数的成分股中挑选若干只股票构成证券组合，利用人工蜂群算法求出每只股票在组合中的权重，使得收益率最大且风险最小。引用的历史数据日期是从2015.6.1到2016.5.31，根据历史数据构建投资组合，并计算其2015.6.1到2016.6.30这一个月的收益率。表1所示为沪深300指数的成分股的各项技术指标，表2为股票的日收益率。由于一整年的数据过多，不方便一一列出，表1和表2只列出一部分数据。数据来源：RESSET (www.resset.cn)。
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user: 摘 要 尽管聚类分析和关联规则作为两个主要应用方法都可以实现数据挖掘功能，但两者存在三大差异，聚类的数据类型为连续型，关联规则为离散型；聚类体现挖掘的描述功能，关联规则体现预测/验证功能；聚类的输出形式为类簇，关联规则输出的是规则。两者同时具有一定的互补性。因此，本文将两者结合起来，先对样本集进行聚类分析，使样本实体获得各自的类别信息；再对这些带有分类属性的样本进行关联规则挖掘，使得挖掘运算有效降维且具有更好的挖掘目标，挖掘结果可以清晰地显示聚类形成的原因和聚类之间的关系等潜在知识。实验表明，本文介绍的联合挖掘技术可以取得更好的挖掘效果，具有很大的实用价值。 关键词 :聚类，关联规则，数据挖掘，机器学习 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 数据挖掘是从大量的数据中挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对决策者有潜在价值的知识和规则 [ 1 ] 。常用的数据挖掘方法主要有以下几种，分类与聚类分析方法、统计方法、偏差分析方法、决策树与回归树方法、关联规则方法等 [ 1 ] - [ 7 ] 。本文讨论将聚类分析与关联规则两种方法结合应用的技术，以实现更好的数据挖掘效果。 聚类分析是研究数据之间物理的或逻辑的相互关系的技术，通过一定的规则将数据集划分为在性质上相似的数据点构成的若干个类簇。聚类分析的结果可以揭示数据之间的内在联系与区别，发现数据库中分布的一些深层的信息与知识，进一步研究，可以概括出每一类的主要特征。也可以把着眼点放在某些特定的类上进行进一步的分析 [ 8 ] [ 9 ] 。 关联规则反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。关联规则挖掘就是为了在数据集中发现这些关联关系，是数据挖掘技术中最先提出的问题之一，也是数据挖掘的一个主要研究方向。关联规则由Agrawal、Imielinski和Swami在1993年提出 [ 2 ] [ 10 ] ，次年，Agrawal和Verkamo提出了关联规则挖掘的经典算法Apriori [ 11 ] 。本文后面章节的关联规则实验，即采用了该算法的改进版。
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user: 2. 聚类联合关联规则的挖掘技术 聚类分析和关联规则是数据挖掘中两个非常重要且具有各自代表性的典型方法——聚类分析主要实现数据挖掘的描述功能；而关联规则主要实现数据挖掘的预测/验证功能。 2.1. 聚类分析 聚类分析是一种寻求数据的自然聚集结构的重要方法，增强了人们对客观现象的认识。聚类应用的意义，主要表现在处理大量的、繁杂的、属性众多且没有类标志的数据。这些没有类标志的数据经过聚类处理后，将根据其内在特征的相似性，自动聚集为若干类簇，类内对象相似度较大，而类间对象相似度较小。 聚类分析的基本方法是，同类样本的离差平方和应当较小，而类之间的离差平方和应当较大。假定已经将n个样本分成了k个类 C 1 ， C 2 ， ⋯ ， C k ，用x it 表示C t 中的第i个样本的特征值向量，n t 表示类C t 中的样本个数， x ¯ t 表示C t 的重心，则C t 中样本的离差平方和为： S t = ∑ i = 1 n t ( x i t − x ¯ t ) ′ ( x i t − x ¯ t ) 全部类内离差平方和为： S = ∑ t = 1 k S t = ∑ t = 1 k ∑ i = 1 n ( x i t − x ¯ t ) ′ ( x i t − x ¯ t ) 当n很大时，要给出全部样本所有可能的聚类，并从中选择出使S达到极小的聚类方案是极其困难的。于是，Ward提出了这种聚类方法，采用离差平方和法，样本之间的距离采用欧氏距离法 [ 12 ] 。聚类分析实现的算法现在已经有很多，本文采用了模糊聚类和人工神经网络聚类等两种方法 [ 13 ] [ 14 ] 。 聚类结果是使数据挖掘具备识别群功能。 2.2. 关联规则 关联规则是描述数据库中数据项之间存在潜在关系的规则。设 I = { i 1 ， i 2 ， ⋯ ， i n } 为全体数据项集合，则关联规则可以形式化定义为： X ⇒ Y ，其中 X ⊆ I ，   Y ⊆ I ，且 X ∩ Y = ∅ 。项集之间的关联表示：如果X出现在一条交易中，则Y在这条交易中同时出现的可能性比较高。 “可能性比较高”的界定方法，则采用支持度和置信度来表述： 规则 X ⇒ Y 的支持度定义为X和Y同时出现的可能性，表示为 Pr ( X ∪ Y ) ；规则 X ⇒ Y 的置信度定义为全体事务集D中包含X的同时也包含Y的可能性，表示为 Pr ( X ∪ Y ) / Pr ( X ) 。当支持度和置信度的值都大于给定的相应阈值时的规则称为关联规则 [ 1 ] [ 8 ] 。 下面给出关联规则的基本算法Apriori的伪代码 [ 15 ] ： L[ 1 ]={large 1-itemsets}; for (k=2; L[k-1]≠Φ; k=k+1) do C[k]=apriori_gen(L[k-1]); //构造候选项集 for all transactions t∈D do C[t]=subset(C[k]， t); //搜索事务t中包含的候选项集 for all C∈C[t] do C.sup=C.sup+1; end for //计算支持数 end for L[k]={ C∈C[k] | C.sup>=minsup}; //得到K阶大项集 end for L=U[k] L[k]; 其中候选项集的生成是Apriori算法的核心，通过Apriori_gen函数运算实现。描述如下： insert into C[k] select P[ 1 ]， P[ 2 ]， ∙∙∙， P[k − 1]， Q[k − 1] from L[k − 1] P， L[k − 1] Q where P[ 1 ]= Q[ 1 ]， ∙∙∙， P[k − 2] = Q[k − 2]， P[k − 1] < Q[k − 1] 对构造的候选项集进行削减：如果k阶候选项集C的某个k-1阶子集不中L[k − 1]中，那么C就不可能是大项集，需要将其从候选项集C[k]中删除。 for all itemsets C Î C[k] do for all (k − 1) itemsets S of C do if (SÏL[k − 1]) then delete C from C[k] 关联规则可以发现聚类之间的关系，挖掘出样本和聚类之间的关联规则和潜在知识。 2.3. 联合运用 一般地，聚类分析中，样本的属性值是连续型的；而关联规则挖掘中样本的属性值是离散型的。二者对样本数据的处理方法和分析结果的输出形式有很大差异性和互补性。表1对本文所采用的两种聚类方法和一种关联规则方法进行了比较。 从表中容易发现，将聚类分析与关联规则结合起来，可以取得更好的挖掘效果，后面的实验完全证明了这一点。 二者联合运用的具体方法是，先对样本集进行聚类分析，通过聚类把整个样本集分成不同子集，使样本实体获得各自的类别信息；再对这些带有分类属性的样本进行关联规则挖掘，使得挖掘运算有效降维且具有更好的挖掘目标。