1．
找到ansys16.0软件安装目录D:\Program Files\ANSYS
Inc\v160\aisol\CADIntegration\ProE\ProEPages\config（视个人安装情况而定）。修改该文件夹下的WEPluginPE.dat(右击用记事本打开)修改第二行为：
EXEC_FILE D:\Program Files\ANSYS
Inc\v160\aisol\CADIntegration\ProE\winx64\WBPlugInPECOM.dll
修改第三行为：TEXT_DIR D:\Program Files\ANSYS
Inc\v160\AISOL\CADIntegration\$ANSYS_PROEWF_VER160\ProEPages\Languag e\$AWP_LOCALE160然后保存关闭。
2．
找到creo3.0安装目录D:\Program Files\CREO\Creo 3.0\M080\Common Files\text （视个人安装情况而定）。找到该文件夹下的config.pro文件，右击用记事本编辑在最后一行加上：PROTKDAT D:\Program Files\ANSYS
Inc\v160\aisol\CADIntegration\ProE\ProEPages\config\WBPluginpe.dat打开creo3.0可以看到。如果没有相关选项卡可以在creo的自定功能区中选择
3．
2．
3．
4．
关联成功
例子：先在Creo软件中建立三维模型，并保存模型，然后点击ANSYS16.0工具栏下的workbench进行分析。
灰色关联分析 灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度[1]。 灰色系统理论是由著名学者邓聚龙教授首创的一种系统科学理论(Grey Theory)，其中的灰色关联分析是根据各因素变化曲线几何形状的相似程度，来判断因素之间关联程度的方法。此方法通过对动态过程发展态势的量化分析，完成对系统内时间序列有关统计数据几何关系的比较，求出参考数列与各比较数列之间的灰色关联度。与参考数列关联度越大的比较数列，其发展方向和速率与参考数列越接近，与参考数列的关系越紧密。灰色关联分析方法要求样本容量可以少到4个，对数据无规律同样适用，不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。其基本思想是将评价指标原始观测数进行无量纲化处理，计算关联系数、关联度以及根据关联度的大小对待评指标进行排序。灰色关联度的应用涉及社会科学和自然科学的各个领域，尤其在社会经济领域，如国民经济各部门投资收益、区域经济优势分析、产业结构调整等方面，都取得较好的应用效果。 [2] 关联度有绝对关联度和相对关联度之分，绝对关联度采用初始点零化法进行初值化处理，当分析的因素差异较大时，由于变量间的量纲不一致，往往影响分析，难以得出合理的结果。而相对关联度用相对量进行分析，计算结果仅与序列相对于初始点的变化速率有关，与各观测数据大小无关，这在一定程度上弥补了绝对关联度的缺陷。[2] 灰色关联分析的步骤[2] 灰色关联分析的具体计算步骤如下： 第一步：确定分析数列。 确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。 设参考数列（又称母序列）为Y={Y(k) | k= 1,2,Λ,n}；比较数列（又称子序列）X i={X i(k) | k = 1,2,Λ,n},i= 1,2,Λ,m。 第二步，变量的无量纲化 由于系统中各因素列中的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理。
一、关联方的认定标准 （一）会计上的认定标准 关联方关系的认定应遵循实质重于形式的原则，从一个企业的角度出发，其存在关联方关系的各方包括： 1、该公司的母公司，不仅包括直接或间接地控制该企业的其他企业，也包括能够对该企业实施直接或间接控制的单位等。 （1）某一个企业直接控制一个或多个企业（母公司与其控制的子公司之间）； （2）某一个企业通过一个或若干中间企业间接控制一个或多个企业（母公司与子公司的子公司之间）； （3）一个企业直接地和通过一个或若干中间企业间接地控制一个或多个企业。 2、该企业的子公司，包括直接或间接地被该企业的其他企业，也包括直接或间接地被该企业控制的企业、单位、基金等特殊目的实体。 3、与该企业受同一母公司控制的其他企业。 4、对该企业实施共同控制的投资方与该企业之间。 5、对该企业实施重大影响的投资方（投资方与该企业之间，投资方之间不认定为关联方）。 6、该企业的合营企业（共同控制为基础）。 7、该企业的联营企业（重大影响为基础）。 8、该企业的主要投资者个人与其关系密切的家庭成员。 （1）某一企业与其主要投资者个人之间（主要投资者个人：能够控制、共同控制一个企业或者对一个企业施加重大影响的个人投资者）； （2）某一企业与其主要投资者个人关系密切的家庭成员之间； 9、该企业或其母公司的关键管理人员及与其关系密切的家庭成员。 （1）某一企业与其关键管理人员之间的关系（董事长、董事、董秘、总经理、总会计师、财务总监、主管各项事务的副总经理以及行使类似政策智能 的人员等）； （2）某一企业与其关键管理人员关系密切的家庭成员之间的关系。 10、该企业主要投资者个人、关键管理人员或与其关系密切的家庭成员控制、共同控制或施加重大影响的其他企业。
关联词是指：能够把两个或者两个以上；在意义上有密切联系的句子；连接起来组成复杂句子的词语。 恰当的使用关联词语；能使我们在说话或者协作时达到较好的表达效果。在小学语文中；这也是学习的重点。 小学需要掌握的关联词 【并列关系】 两个分句之间的关系相互并列。每个分句各说一件事或同一事件的一个方面。 既…又…一边…一边…又…又…一面…一面… 不是…而是…有时…有时…一会儿…一会儿…那么…那么… 例：小芳既爱唱歌；又爱跳舞。 【因果关系】 前面（后面）的分句说明原因；后面（前面）的分句说明结论或结果。 因为…所以…既然…就…由于…因而………因此…… 既然…那么………因为……之所以……是因为……
例： ①因为他真正下了苦功；所以成绩有了很大提高。 ②既然你错了；就应该伸出手去请他原谅。 【转折关系】 后面分句的意思是前面分句意思的转折。 虽然…但是………可是……尽管…还是… 例： ①奶奶虽然年纪大了；但是行动十分麻利。 ②尽管他身强体壮；还是搬不动这块大石头。 【选择关系】 两个分句表达两种情况；从中选一种。 或者…或者…宁可…也…不是…就是…与其…不如… 例： ①桑娜宁可自己多受苦；也要照顾西蒙的两个孩子。
②凡卡常想：与其在城里受罪；不如回到乡下爷爷那儿去。【假设关系】 前面分句提出假设；后面分句表示结果。 如果…就…要是…就…假如…就…倘若…就…即使…也… 例： ①如果我们现在不好好学习；将来就不能更好地报效祖国。 ②即使你成绩再好；也应该谦虚点。 【条件关系】 前面分句提出条件；后面分句表示结果。 只要…就…只有…才…除非…才…无论…都… 例： ①只要刻苦努力；成功的道路就会出现在你的面前。 ②无论走到哪里；我都不会忘记辛勤培育我的老师。
关联规则数据挖掘 学习报告
目录 引言 2 案例 2 关联规则 3 （一）关联规则定义 （二）相关概念 （三）关联规则分类 数据 6 （一）小型数据 （二）大型数据 应用软件7 （一）WEKA （二）IBM SPSS Modeler 数据挖掘12 总结27
一、引言 数据库与互联网技术在日益发展壮大，人们每天可以获得的信息量呈指数级增长。如何从这浩如瀚海的数据中找出我们需要的数据显得尤为重要。数据挖掘又为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘大致分为以下几类：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。 二、案例 "尿布与啤酒"的故事。 在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。
灰色关联分析法原理及解题步骤
灰色关联分析法原理及解题步骤 ---------------研究两个因素或两个系统的关联度（即两因素变化大小,方向与速度的相对性） 关联程度——曲线间几何形状的差别程度 灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。 灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密 1>曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小 2>灰色关联度越大，两因素变化态势越一致 分析法优点 它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。 灰色系统关联分析的具体计算步骤如下 1》参考数列和比较数列的确定 参考数列——反映系统行为特征的数据序列 比较数列——影响系统行为的因素组成的数据序列 2》无量纲化处理参考数列和比较数列 （1）初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到的新矩阵
（2）均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵 （3）区间相对值化 3》求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi） 参考数列X0 比较数列X1、X2、X3…………… 比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数ξ（i） 称为关联系数，其中ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），常取0.5.实数第二级最小差，记为Δmin。两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式： 4》求关联度ri 关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻
1.预备知识 1.1.数理统计相关概念 12{,,...,}n X x x x = 12{,,...,}n Y y y y = 11()n k k E X x n ==∑ 2 11()(())n k k D X x E X n ==-∑ 11(,){[(X)][()]}[()][()]n k k k Cov X Y E X E Y E Y x E X y E Y n ==--=-?-∑ ()(,) D X Cov X X = （协方差解释：如果有X ，Y 两个变量，每个时刻的“X 值与其均值之差”乘以“Y 值与其均值之差”得到一个乘积，再对这每时刻的乘积求和并求出均值） （可能成立的：如果一个矩阵的期望是0，则另一矩阵与该矩阵相乘得到的矩阵期望也为0） 1.2.数据标准化（z-score 标准化） 最常见的标准化方法就是Z 标准化,也叫标准差标准化，这种方法给予原始数据的均值（mean ）和标准差（standard deviation ）进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，注意，一般来说z-score 不是归一化，而是标准化，归一化只是标准化的一种。其转化函数为： *()/X X μσ=- 其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。z-score 标准化方法适用于属性A 的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。该种标准化方式要求原始数据的分布可以近似为高斯分布，否则效果会变得很糟糕。标准化的公式很简单，步骤如下：求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）x i 和标准差s i ；进行标准化处理：z ij =（x ij －x i ）/s i ，其中：z ij 为标准化后的变量值；x ij 为实际变量值；将逆指标前的正负号对调。标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。 1.3.拉格朗日乘数法求条件极值 作为一种优化算法，拉格朗日乘子法主要用于解决约束优化问题，它的基本思想就是通过引入拉格朗日乘子来将含有n 个变量和k 个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k ）个变量的无约束优化问题。拉格朗日乘子背后的数学意义是其为约束方程梯度线性组合中每个向量的系数。如何将一个含有n 个变量和k 个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k ）个变量的无约束优化问题？拉格朗日乘数法从数学意义入手，通过引入拉格朗日乘子建立极值条件，对n 个变量分别求偏导对应了n 个方程，然后加上k 个约束条件（对应k 个拉格朗日乘子）一起构成包含了（n+k ）变量的（n+k ）个方程的方程组问题，这样就能根据求方程组的方法对其进行求解。解决的问题模型为约束优化问题： min/max a function f(x,y,z), where x,y,z are not independent and g(x,y,z)=0.
灰色关联分析法原理及解题步骤 ---------------研究两个因素或两个系统的关联度（即两因素变化大小,方向与速度的相对性） 关联程度——曲线间几何形状的差别程度 灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。 灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密 1>曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小 2>灰色关联度越大，两因素变化态势越一致 分析法优点 它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。 灰色系统关联分析的具体计算步骤如下 1》参考数列和比较数列的确定 参考数列——反映系统行为特征的数据序列 比较数列——影响系统行为的因素组成的数据序列 2》无量纲化处理参考数列和比较数列 （1）初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到的新矩阵
（2）均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵 （3）区间相对值化 3》求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi） 参考数列X0 比较数列X1、X2、X3…………… 比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数ξ（i） 称为关联系数，其中ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），常取0.5.实数第二级最小差，记为Δmin。两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式： 4》求关联度ri 关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线
税法、会计准则及沪深交易所、证监会、银监会 关联方及关联交易定义汇总 目录 一、关联方定义 ........................................... （一）税法上的关联方认定标准是： ....................................... （二）会计上对关联方的认定：........................................... （三）证监会《上市公司信息披露管理办法》对关联方的认定................ （四）银监会《商业银行与内部人和股东关联交易管理办法》定义的关联方...... （五）《上海证券交易所股票上市规则》定义的关联方：...................... （六）《上海证券交易所上市公司关联交易实施指引》定义的关联方：.......... 二、关联交易定义 ......................................... （一）会计上对关联交易的认定........................................... （二）《国际会计准则第24 号—关联方披露》定义的关联交易 ................ （三）银监会《商业银行与内部人和股东关联交易管理办法》定义的关联交易.... （四）证监会《上市公司信息披露管理办法》定义的关联交易.................. （五）证监会《公开发行证券的公司信息披露编报规则第26 号-商业银行信息披露特别规定》定义的关联交易............................................... （六）《上海证券交易所股票上市规则》定义的关联交易...................... 一、关联方定义 （一）税法上的关联方认定标准是： 《中华人民共和国企业所得税法实施条例》第一百零九条企业所得税法第四十一条所称关联方，是指与企业有下列关联关系之一的企业、其他组织或者个人： 1、在资金、经营、购销等方面，存在直接或者间接的拥有或者控制关系； 2、直接或者间、接地同为第三者所拥有或者控制；
第一，作为联接分句、标明关系的词语，关联词语总是标明抽象的关系，可以作为某类复句的特定的形式标志。 第二，关联词语性质复杂。 第三，说话时很容易发现必须带有的一到二个词语，虽然意思不同，但连在一起无论是说还是听都觉得很舒服。 常见关联词可分为以下几类复句： 1.转折关系 尽管……可是…… 虽然……但是…… ……却…… ……然而…… 2.假设关系 如果……就……、即使……便…… 、要是……那么…… 、倘若……就……、既然……就…… 3.条件关系 只要……就……、只有……才…… 、无论……都…… 、不管……也…… 、即使……也…… 4.因果关系 因为……所以…… 、由于……因此…… 、既然……那么……、之所以……是因为…… 5.并列关系 不是……而是……、一边……一边……、一方面……一方面……、有时……有时、既……又…… 6.承接关系 一……就……、起先……后面…… 7.递进关系 不但……而且……、不光……也……、不仅……还……、虽然……但、不仅……还…… 8.选择关系 不是……就是……、是……还是……、或者……或者、要么……要么……、与其……不如……、宁可……也不…… 目的是偏句表示一种行为，正句表示这种行为的目的。 以便，以，用以，好，为的是；以免，免得，省得。 例：你快让他进去，以免闹情绪。 取舍 在两件事情中衡量得失，选择其中的一件，舍弃另一件。 与其……，不如(无宁、宁可)；宁可(宁愿)……（也）不(不愿)。 其次了解关联词语误用情况： 一个复句，用不用关联词语，用哪个关联词语，是单用还是成对地配合着用，用在什么位置，都有一定的规则。关联词语的正确使用是靠语境判断，仔细推断出来的。关联词语在使用上存在如下毛病： 1、错用关联词语 例：宋朝皇帝只知道吃喝玩乐。为了喜欢踢球，就把一个流氓封为殿师太尉。(应把“为了”改为“因为”)（也可以把“就”移到“因为”前面） 2、关联词语搭配不当 例：只有你意识到这一点，你就能深刻地了解我们战士的胸怀是多么宽广。(“只有”与“才”搭配，去掉“就”)
数据挖掘考试题目——关联分析 一、10个选择 1.以下属于关联分析的是（） A．CPU性能预测B．购物篮分析 C．自动判断鸢尾花类别D．股票趋势建模 2.维克托?迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（） A．K-means B．Bayes Network C．C4.5 D．Apriori 3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。 A．简洁性B．确定性 C．实用性D．新颖性 4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略（） A．抽样B．剪枝 C．缓冲D．并行 5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率（） A．支持度阈值增大B．项数减少 C．事务数减少D．减小硬盘读写速率 6.Apriori算法使用到以下哪些东东（） A．格结构、有向无环图B．二叉树、哈希树 C．格结构、哈希树D．多叉树、有向无环图 7.非频繁模式（） A．其置信度小于阈值B．令人不感兴趣 C．包含负模式和负相关模式D．对异常数据项敏感 8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（）[注：分别以1、2、3代表之] A．3可以还原出无损的1 B．2可以还原出无损的1 C．3与2是完全等价的D．2与1是完全等价的 9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是（） A．存储数据B．查找 C．加速查找D．剪枝 10.以下不属于数据挖掘软件的是（） A．SPSS Modeler B．Weka C．Apache Spark D．Knime 二、10个填空 1.关联分析中表示关联关系的方法主要有：和。 2.关联规则的评价度量主要有：和。 3.关联规则挖掘的算法主要有：和。 4.购物篮分析中，数据是以的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为。 6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为。
2灰色关联分析
精品资料 仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢2 2 灰色关联分析方法 在实际问题中，许多因素之间的关系是灰色的，人们很难分清哪些因素是主导因素，哪些因素是非主导因素；哪些因素之间关系密切，哪些不密切。灰色关联分析，为我们解决这类问题提供了一种行之有效的方法。 一、灰色关联分析概述 我们知道，统计相关分析是对因素之间的相互关系进行定量分析的一种有效方法。但是，我们也注意到相关系数具这样的性质： xy yx r r =，即因素y 对因 素x 的相关程度与因素x 对因素y 的相关程度相等。暂且不去追究因素之间的相关程度究竟有多大。单就相关系数的这种性质而言，也是与实际情况不太相符的。譬如，在国民经济问题研究中，我们能将农业对工业的关联程度与工业对农业的关联程度等同看待吗？其次，由于地理现象与问题的复杂性，以及人们认识水平的限制，许多因素之间的关系是灰色的，很难用相关系数比较精确地度量其相关程度的客观大小。为了克服统计相关分析的上述种种缺陷，灰色系统理论中的灰色关联分析给我们提供了一种分析因素之间相互关系的又一种方法。 灰色关联分析，从其思想方法上来看，属于几何处理的范畴，其实质是对反映各因素变化特性的数据序列所进行的几何比较。用于度量因素之间关联程度的关联度，就是通过对因素之间的关联曲线的比较而得到的。 设x 1，x 2，…，x N 为N 个因素，反映各因素变化特性的数据列分别为 ｛x 1(t)｝，｛x 2(t)｝，…｛x N (t)｝，t=1，2，…，M 。因素j x 对i x 的关联系数定义为 min max max ()1,2,3,,(1)()ij ij k t t M t k ξ?+?==?+? (5)式中，ξij (t)为因素j x 对i x 在t 时刻的关联系数； max min ()|()()|,max max (),min min ();ij i j ij ij j j j j t x t x t t t ?=-?=??=?k 为介于[0，1]区间上的灰数。不难看出，△ij (t)的最小值是min ?，
一、公司法 关联关系，是指公司控股股东、实际控制人、董事、监事、高级管理人员与其直接或者间接控制的企业之间的关系，以及可能导致公司利益转移的其他关系。但是，国家控股的企业之间不仅因为同受国家控股而具有关联关系。 二、企业会计准则 （一）该企业的母公司。 （二）该企业的子公司。 （三）与该企业受同一母公司控制的其他企业。 （四）对该企业实施共同控制的投资方。 （五）对该企业施加重大影响的投资方。 （六）该企业的合营企业。 （七）该企业的联营企业。 （八）该企业的主要投资者个人及与其关系密切的家庭成员。主要投资者个人，是指能够控制、共同控制一个企业或者对一个企业施加重大影响的个人投资者。 （九）该企业或其母公司的关键管理人员及与其关系密切的家庭成员。关键管理人员，是指有权力并负责计划、指挥和控制企业活动的人员。与主要投资者个人或关键管理人员关系密切的家庭成员，是指在处理与企业的交易时可能影响该个人或受该个人影响的家庭成员。（十）该企业主要投资者个人、关键管理人员或与其关系密切的家庭成员控制、共同控制或施加重大影响的其他企业。 四、上交所上市规则 10.1.3 具有以下情形之一的法人或其他组织，为上市公司的关联法人： （一）直接或者间接控制上市公司的法人或其他组织；——（一） （二）由上述第（一）项直接或者间接控制的除上市公司及其控股子公司以外的法人或其他组织；——（三） （三）由第10.1.5 条所列上市公司的关联自然人直接或者间接控制的，或者由关联自然人担任董事、高级管理人员的除上市公司及其控股子公司以外的法人或其他组织；——（十）（四）持有上市公司5%以上股份的法人或其他组织；——（五） （五）中国证监会、本所或者上市公司根据实质重于形式原则认定的其他与上市公司有特殊关系，可能导致上市公司利益对其倾斜的法人或其他组织。——（四） 10.1.4 上市公司与前条第（二）项所列法人受同一国有资产管理机构控制的，不因此而形成关联关系，但该法人的法定代表人、总经理或者半数以上的董事兼任上市公司董事、监事或者高级管理人员的除外。 10.1.5 具有以下情形之一的自然人，为上市公司的关联自然人： （一）直接或间接持有上市公司5％以上股份的自然人； （二）上市公司董事、监事和高级管理人员； （三）第10.1.3 条第（一）项所列关联法人的董事、监事和高级管理人员； （四）本条第（一）项和第（二）项所述人士的关系密切的家庭成员，包括配偶、年满18 周岁的子女及其配偶、父母及配偶的父母、兄弟姐妹及其配偶、配偶的兄弟姐妹、子女配偶的父母； （五）中国证监会、本所或者上市公司根据实质重于形式原则认定的其他与上市公司有特殊关系，可能导致上市公司利益对其倾斜的自然人。 三、深交所上市规则 （一）关联法人
第五章 数据关联 数据关联是多传感器信息融合的关键技术，应用于航迹起始、集中式目标跟踪和分布式目标跟踪。主要有以下几种： a 、观测与观测、或观测与点迹的关联：用于航迹起始或估计目标位置 b 、观测与航迹关联：用于目标状态的更新 c 、航迹与航迹关联：用于航迹融合，局部航迹形成全局航迹 数据关联的一航过程： 例：有两个实体1A 和2A ，三个测量1Z 、2Z 和3Z ，对测量与实体进行关联 1、建立关联门，确定关联门限：椭圆关联门 2、门限过滤：将测量1Z 过滤掉 3、确定相似性度量方法：几何向量距离 2 ) (j i ij A Z S -= 4、建立关联矩阵 ?? ????=??????27 61 3231 2221S S S S 5、确定关联判定准则：最近邻方法
6、形成关联对 12A Z → 23A Z → 一、关联门与门限：关联门通常有两种，矩形和椭圆形 椭圆门： ()G z z S z z d T ≤--=-)?(?1 2 位置：()()221222 12121222 12122 10 01 y x y x T y y x x y y x x y y x x d σσσσ-+-=??????--????? ?????? ???????--= 位置速度：() () ()()2 2 122 2 1222 122 2 122y x y x y y x x y y x x d σ σ σ σ -+ -+ -+ -= G ：关联门限，可由两种方法获取，一是最大似然法，另一种是2χ分布法。 2 χ分布法 2 d 是M 个独立高斯分布随机变量平方和，它服从自由度为M 的2χ概率分布，给 出漏检率，查2χ分布表得到门限G 二、相似度量方法 距离度量: 欧几里得距离：[] 2 12 ) (Z Y -，向量间的几何距离 加权欧氏距离：[]21 )()(Z Y W Z Y T -- City Block: )(Z Y -,一阶明可夫斯基距离，也称Manhatta 距离 明可夫斯基距离：P P Z Y 1 ) (-，∞≤≤P 1 Mahalanobis 距离：T Z Y R Z Y )()(1---，加权欧氏，权等于协方差逆矩阵 Bhattacharyya 距离： ?? ? ???????? ???? ? ++-?? ????+--z Y z Y z Y T R R R R Z Y R R Z Y 21 1 21 )(ln 21 )()()(81 用得最广泛的是加权欧氏距离 ij ij T ij ij S d γγ1 2 -= 概率度量：
数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法； 2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 根据下列的Apriori算法进行编程：
四、实验步骤 1.编制程序。 2.调试程序。可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序，得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1、C2、C3，得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1、L2、L3。
代码 #include 1.地梭梭生长量与气候因子的关联分析 下表为1995年3年梭梭逐月生长量（X0）、月平均气温（X1）、月降水量（X2）、月日照（X3）时数和月平均相对湿度（X4）的原始数据，试排出影响梭梭生长的关联序，并找出主要的影响因子。 灰色系统理论提出了灰色关联度的概念，它是提系统中两个因素关联性大小的量度，关联度的大小直接反映系统中的各因素对目标值的影响程度。运用灰色关联分析法进行因素分析的一般步骤为： 第一步：确定分析数列。 确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。（Y）设参考数列（又称母序列）为Y = {Y （k）| k = 1，2，Λ，n}；影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。（X）比较数列（又称子序列）Xi = {Xi（k）| k = 1,2,Λ,n}，i = 1，2，Λ，m。 第二步，变量的无量纲化 由于系统中各因素列中的数据可能因量纲不同，不便于比较或在比较时难以得到正确的结论。因此为了保证结果的可靠性，在进行灰色关联度分析时，一般都要进行数据的无量纲化处理。 第三步，计算关联系数。X 0（k）与x i （k）的关联系数 记，则 ，称为分辨系数。ρ越小，分辨力越大，一般ρ的取值区间为(0,1),具体 取值可视情况而定。当时，分辨力最好，通常取ρ = 。 ξi（k）继比较数列xi的第k个元素与参考数列xo的第k个元素之间的关联系数。 第四步，计算关联度 因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数集中为一个值，即求其平均值，作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，关联度ri公式如下： 第五步，关联度排序 关联度按大小排序，如果r1 < r2，则参考数列y与比较数列x2更相似。 在算出Xi（k）序列与Y（k）序列的关联系数后，计算各类关联系数的平均值，平均值ri就称为Y（k）与Xi（k）的关联度。 本题解答过程： 第一步：数据处理 X 0（k）= {，，，，13，，18，，，，8，1 } X 1（k）= {，，10，，，，，，22，18，， } X 2（k）= {17，，，，，，，，，，， } X 3（k）= {，，，137，，，，，，84，， } X 4（k）= {81，79，75，75，77，79，83，86，83，82，81，82} 关联方定义及法律法规总结 一、《上市规则》（主板、中小板、创业板关于关联方的认定相同） 10.1.2 上市公司的关联人包括关联法人和关联自然人。 10.1.3 具有下列情形之一的法人或者其他组织，为上市公司的关联法人： （一）直接或者间接控制上市公司的法人或者其他组织；（二）由前项所述法人直接或者间接控制的除上市公司及其控股子公司以外的法人或者其他组织； （三）由本规则10.1.5条所列上市公司的关联自然人直接或者间接控制的，或者担任董事、高级管理人员的，除上市公司及其控股子公司以外的法人或者其他组织； （四）持有上市公司5%以上股份的法人或者一致行动人；（五）中国证监会、本所或者上市公司根据实质重于形式的原则认定的其他与上市公司有特殊关系，可能造成上市公司对其利益倾斜的法人或者其他组织。 10.1.4 上市公司与本规则10.1.3 条第（二）项所列法人受同一国有资产管理机构控制而形成10.1.3条第（二）项所述情形的，不因此构成关联关系，但该法人的董事长、经理或者半数以上的董事属于 本规则10.1.5条第（二）项所列情形者除外。 10.1.5 具有下列情形之一的自然人，为上市公司的关联自然人：（一）直接或者间接持有上市公司5%以上股份的自然人；（二）上市公司董事、监事及高级管理人员； （三）直接或者间接控制上市公司的法人或者其他组织的董事、监事及高级管理人员； （四）本条第（一）项至第（三）项所述人士的关系密切的家庭成员，包括配偶、父母、配偶的父母、兄弟姐妹及其配偶、年满十八周岁的子女及其配偶、配偶的兄弟姐妹和子女配偶的父母； （五）中国证监会、本所或者上市公司根据实质重于形式的原则认定的其他与上市公司有特殊关系，可能造成上市公司对其利益倾斜的自然人。 10.1.6 具有下列情形之一的法人或者自然人，视同为上市公司的关联人： （一）因与上市公司或者其关联人签署协议或者作出安排，在协议或者安排生效后，或者在未来十二个月内，具有本规则10.1.3条或者10.1.5条规定情形之一的； （二）过去十二个月内，曾经具有10.1.3条或者10.1.5条规定情形之一的。 聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题， 聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。 关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。 细分就是 聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术； 从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。 从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。 聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。 关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。 关联词是指：能够把两个或者两个以上，在意义上有密切联系的句子，连接起来组成复杂句子的词语。 恰当的使用关联词语，能使我们在说话或者协作时达到较好的表达效果。在小学语文中，这也是学习的重点。 小学需要掌握的关联词 【并列关系】 两个分句之间的关系相互并列。每个分句各说一件事或同一事件的一个方面。 既…又…一边…一边…又…又…一面…一面… 不是…而是…有时…有时…一会儿…一会儿…那么…那么… 例：小芳既爱唱歌，又爱跳舞。 【因果关系】 前面（后面）的分句说明原因，后面（前面）的分句说明结论或结果。 因为…所以…既然…就…由于…因而………因此…… 既然…那么………因为……之所以……是因为…… 例： ①因为他真正下了苦功，所以成绩有了很大提高。 ②既然你错了，就应该伸出手去请他原谅。 【转折关系】 后面分句的意思是前面分句意思的转折。 虽然…但是………可是……尽管…还是… 例： ①奶奶虽然年纪大了，但是行动十分麻利。 ②尽管他身强体壮，还是搬不动这块大石头。 【选择关系】 两个分句表达两种情况，从中选一种。 或者…或者…宁可…也…不是…就是…与其…不如… 例： ①桑娜宁可自己多受苦，也要照顾西蒙的两个孩子。 ②凡卡常想：与其在城里受罪，不如回到乡下爷爷那儿去。【假设关系】 前面分句提出假设，后面分句表示结果。 如果…就…要是…就…假如…就…倘若…就…即使…也… 例： ①如果我们现在不好好学习，将来就不能更好地报效祖国。 ②即使你成绩再好，也应该谦虚点。 【条件关系】 前面分句提出条件，后面分句表示结果。 只要…就…只有…才…除非…才…无论…都… 例： ①只要刻苦努力，成功的道路就会出现在你的面前。 ②无论走到哪里，我都不会忘记辛勤培育我的老师。 【递进关系】 后面分句比前面分句意思更进一层。 不但…而且…不光…还…不仅…而且…不仅…还… 例： 《关于进一步提高首次公开发行股票公司财务信息披露质量有关问题的意见》-2012年： 发行人及各中介机构应严格按照《企业会计准则》、《上市公司信息披露管理办法》和证券交易所颁布的相关业务规则的有关规定进行关联方认定，充分披露关联方关系及其交易 发行人应严格按照《企业会计准则36号—关联方披露》、《上市公司信息披露管理办法》和证券交易所颁布的相关业务规则中的有关规定，完整、准确地披露关联方关系及其交易。发行人的控股股东、实际控制人应协助发行人完整、准确地披露关联方关系及其交易。 《企业会计准则36号—关联方披露》 总结 （一）关联关系 1、该企业的母公司、子公司、联营者、合营者、联营企业、合营企业 2、与该企业受同一方控制、共同控制的其他企业 3、该企业的主要投资者个人、关键管理人员、母公司关键管理人员（应该也包括控制人）及与其关系密切的家庭成员。 4、该企业主要投资者个人、关键管理人员或与其关系密切的家庭成员控制、共同控制的其他企业（注意不包含母公司关键管理人员） （二）一些概念 1、联营企业-合营企业vs联营者-合营者 比如A企业持有B企业20%股份，具有重大影响，则A叫联营者，B叫联营企业。 联营与重大影响相关，一般股权比例在20%（含）-50%（不含）；合营与共同控制相关，两个股东各50%就是合营； 2、主要投资者个人，是指能够控制、共同控制一个企业或者对一个企业施加重大影响的个人投资者； 3、关键管理人员，是指董监高。 4、受同一方重大影响的，36号准则中说是关联方，但是注会教材中明确说不是关联方，似乎是有其他解释、指南的规定吧。 （三）不构成关联关系的情形 1、与该企业发生日常往来的资金提供者、公用事业部门、政府部门和机构，以及与该企业发生大量交易而存在经济依存关系的单个客户、供应商、特许商、经销商和代理商之间，不构成关联方关系。 2、与该企业共同控制合营企业的合营者之间，通常不构成关联方关系。（联营者之间就更不构成了） 3、受同一方重大影响的企业之间不构成关联方。（受同一方共同控制教材就没说了） 4、仅仅同受国家控制而不存在控制、共同控制或重大影响关系的企业，不构成关联方关系。具体条文 第三条一方控制、共同控制另一方或对另一方施加重大影响，以及两方或两方以上同受一方控制、共同控制或重大影响的，构成关联方。 控制，是指有权决定一个企业的财务和经营政策，并能据以从该企业的经营活动中获取利益。共同控制，是指按照合同约定对某项经济活动所共有的控制，仅在与该项经济活动相关的重要财务 和经营决策需要分享控制权的投资方一致同意时存在。 重大影响，是指对一个企业的财务和经营政策有参与决策的权力，但并不能够控制或者与其他方一起共同控制这些政策的制定。 第四条下列各方构成企业的关联方：灰色关联度分析解法及详细例题解答
关联方定义及法律法规总结
聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念的关系
关联词使用方法
关联方
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