规则提取

模糊属性的数据库你是不是也头大？传统 Apriori 虽然经典，但一上来就给一堆频繁项集，真心不好消化。模糊关联规则格这个思路就蛮不一样的，它是把模糊概念格和关联规则搅一块，搞出了个既能动态构建又能精炼规则的办法。节点和属性项集是一一对应的，这样一来你在构建格的时候，逻辑也更清晰了，是针对动态数据库，增删改数据的时候，不用每次都重新挖一遍规则，节省不少时间。而且，它不像 Apriori 那样死板，需要频繁扫描数据。模糊规则格更像是“边建边挖”，效率还不错，冗余规则少，对用户友好度也高。如果你做的是模糊数据挖掘、个性推荐或者是症状类的，真的可以试试。想补一下相关基础知识的，也可以看看这些文章：A

决策树分类方法具有其独特的优点，但也存在一定局限性。例如，由于训练数据集的规模巨大，生成的决策树可能过于复杂，难以理解且可读性较差。相比之下，直接提取IF-THEN规则并构建基于规则的分类器可能更易于理解，尤其是在决策树分支极为复杂时。

以北方某供水水库为例，研究了人工免疫识别系统（Artificial Immune Recognition System, AIRS）作为一种新兴的数据挖掘方法在水库供水调度规则提取中的应用。研究表明，AIRS提取的调度规则在分类精度上达到了86.1%，缺水指数为2.14（1014m6），优于传统的RBF方法。进一步分析了调度规则与训练、检验样本之间的距离分布，以及HVDM（Heterogeneous Value Difference Metric）距离测度方法对AIRS性能的影响。研究结果显示，HVDM方法能够融入调度决策的先验知识，使得AIRS提取的规则更符合训练和检验样本的空间分布特征。此

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

为了避免歧义，WHERE子句中列名需要以表名前缀进行限定。表名前缀可以提高查询性能。对于表中不同的列名，可以使用别名进行标识。

选择“排序规则设置”。

阿里巴巴公开了一份名为《Cobar规则 - Alibaba Open Sesame.pdf》的资源下载文件，帮助用户优化Cobar数据库的使用规则。该指南详细介绍了如何调整和优化Cobar数据库的规则以提高性能和效率。通过遵循这些优化建议，用户可以更好地管理和利用其数据库资源。

本规则用于优化Oracle语句，提高检索速度和语句合理性，减少系统运行时间。

本范例演示使用Matlab进行子波提取。 加载数据文件（*.dat），提取最大值和最小值。 对数据进行傅里叶变换，提取频域变换后的最大值。

这部分介绍了优化后的水印提取工具，结合之前的嵌入程序，能够有效实现512*512像素的彩色图像水印嵌入与提取，展现出良好的效果。