空间数据挖掘及其发展研究

探讨了空间关联规则,利用移动计算中基于Apriori算法的空间关联规则提取的例子,详细介绍了经典算法Apriori算法在空间关联规则中的应用,并对空间数据挖掘的发展进行了展望。     

基于矩阵加权关联规则的核模糊聚类

提出一种基于矩阵加权关联规则的空间粒度聚类算法。该算法核心思想是根据文档特征向量矩阵提取文档的相似度，再在该关联规则算法上进行聚类来寻找相似关系的频繁项集。通过引入核函数，样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类，提高聚类性能。通过矩阵加权关联规则算法进行聚类。通过实验表明，在处理中小型文档时，该算法的精确度优于传统Apriori算法和K-mean算法；在处理大型文档时，该算法的时间复杂度小于传统的K-mean算法。     

关联规则挖掘在课程相关分析中的应用

本研究介绍了关联规则挖掘的基本概念,分析了经典的Apriori算法,提出一种改进的关联规则挖掘算法,解决了挖掘课程相关性关联规则的问题。改进算法的基本思想:①采用位图数据格式;②系统中会永久保留支持度为0的候选1项集和候选2项集,当系统需要运行时,首先采用数据库的过滤技术,可以很快得到频繁2项集。突破了这一瓶颈,系统运行速度将得到较大的提升。将该算法应用于课程相关性分析,实验结果表明改进的算法性能优于Apriori算法。     

数据挖掘技术在高校教学质量评价系统中的应用

本文以笔者所在院校的学生数据为依据,对教学质量评价系统中的数据进行挖掘,分析了关联规则算法中Apriori算法,并针对传统算法的弊端,在已有改进算法的基础上,提出了一种基于最小关联规则集的改进算法,以此方法对教师的基本信息、教学方法与教学评估结果的关联关系进行分析。     

时态数据库周期规律与关联规则的挖掘

提出了一种简单有效、抗干扰的周期规律挖掘算法;研究了关联规则提取过程中的连续属性离散化，并用Apriori算法发现有效的规则。对电信话务量时态数据库的挖掘测试结果表明，该算法实现较简单，执行效率较高，具有实用性和有效性。     

数据挖掘在数字化图书馆中的应用研究

数字化图书馆中包含数目庞大的藏书,其包含的数据量也是非常巨大的,如何有效地利用数字图书馆中的资源,增强图书馆的服务体验是一项急需解决的问题.分析了数据挖掘算法中的关联规则算法,并对数据挖掘中的Apriori算法进行了矩阵挖掘技术改进.     

基于改进Apriori算法的农业病虫害诊断

介绍了Apriori算法的基本方法,并从数据项的建立、频繁项集的连接以及规则生成三个方面对Apriori算法进行了改进,并利用改进后的算法挖掘出了可用于农作物病害诊断的决策规则。     

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。     

一种用于RBF神经网络的支持向量机与BP的混合学习算法

基于支持向量机与径向基(RBF)神经网络在结构上的相似性，提出了一种用于RBF网络的支持向量机与BP的混合学习算法．算法分为2步：首先采用序贯最小优化算法学习训练支持向量机，得到RBF网络较优的初始结构和参数；随后由BP算法调整优化RBF网络参数．混合学习算法结合了支持向量机小样本学习、学习训练快捷以及BP算法在线修改网络参数的特点．仿真研究表明，混合学习算法学习效率高，网络性能优良，应用于函数逼近时效果优良．     

基于支持向量机优化粒子群算法的作物生育期ET_0预测

ET0是计算作物需水量、进行农田灌溉管理及区域水资源优化配置的重要依据。为了提高ET0的预测精度,将粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法引入到ET0预测中,并用支持向量回归机(support vector machine,SVM)优化参数。PSO-SVM将最高气温、最低气温、相对湿度、平均风速与日照时数输入到SVM中学习,将SVM参数作为PSO中的粒子,把ET0值作为PSO的目标函数,然后通过粒子之间相互协作得到SVM最优参数,对ET0进行预测,并采用PM模型计算值验证。该文以新疆喀什地区为例,通过采用粒子群耦合支持向量机(PSO-SVM)算法训练得到模型,并用10组数据进行预测;最后引用BP神经网络算法和PSO-SVM算法进行了对比,其结果表明,PSO-SVM算法预测准确率较高,预测值与实测值间相关系数达0.682,平均相对误差为3.19%。     

模幂运算的窗口NAF方法

将椭圆曲线的定点标量乘的窗口NAF方法应用在模幂运算中,通过采用预处理技术,与SMM算法进行组合得到一种新的求模幂乘算法窗口NAF方法.     

索道的悬链线算法研究

本文导出以下支点为原点的索道线形曲线——悬链线的方程,讨论了索道的悬链线精确算法,并以实例比较了在一个荷重下悬链线算法与抛物线算法的差异．     

一种新的混沌免疫遗传算法

将免疫算法、混沌与遗传算法相结合,提出了一种新颖的混沌免疫遗传算法,该方法利用混沌运动的遍历性、随机性来产生初始种群,加快搜索的速度;利用免疫原理的浓度计算及调整加入新的混沌序列来补充种群,增加种群的多样性避免陷入局部最优;交叉变异结束后在最优解附近再用混沌进行局部寻优提高解的精度。实验结果表明,所提出的算法能寻找到更好的优化结果,并且在搜索速度上明显优于遗传和免疫遗传算法。     

物流配送路线规划中的最短路径研究

本文通过对Dijkstra算法、A*算法和Floyd算法等最短路径算法的分析研究,选择Dijkstra算法作为物流配送路线规划的核心算法;并且针对原始Dijkstra算法的不足,分别对原始Dijkstra算法的数据存储方式、执行效率和数据结构提出了优化的方法.     

边缘检测算法比较分析

阐述了数字图像处理中常用的经典边缘检测各类算子的算法原理、计算方法,包括一阶经典检测微分算子、二阶经典检测微分算子,在明晰原理方法的基础上对比分析各个算子的优劣之处,分析各个算子的效率、精确程度,同时分析各个算子各自擅长处理的图像类型。通过对边缘检测算子的比较分析,可以较全面地了解经典边缘检测算子的不同适用情况,为实际应用准确选择最合适的算子。     

RAID系统的并行优化及性能分析

介绍了磁盘阵列技术 ,重点论述了命令合并并行控制算法在磁盘阵列中的实现 ,并对合并算法进行了性能分析 ,最后简述了合并算法在分布式阵列中的应用。     

《数据结构》课程中的案例教学初探

针对<数据结构>教学过程中存在着的"重知识传授,轻编程实践"矛盾,在教学过程中引进案例教学模式,提出了课堂引导案例与深化讨论案例的设计.教师精心准备典型案例,积极引导学生阅读、思考、分析、讨论和实践,收到了良好的教学效果.     

基于互信息和混合优化算法的多模医学图像配准

针对互信息函数的多极值问题,提出了一种基于混合优化算法的多模医学图像配准方法.对于多模医学图像,以互信息作为相似性测度,使用混合优化算法搜索出最佳配准变换参数,将待配准图像进行变换,从而达到配准的目的.实验表明,该算法能避免陷入局部最优值,配准结果精度达到亚像素级.     

一种组播路由算法的性能评价

为了解决网络中组播路由的传输质量，在最短路径算法的的基础上提出了分散路由控制算法，并对其性能进行了分析和评价。实验结果证明，分散路由控制算法适用于具有实时性和QoS需求的组播通信。     

求解非凸函数极小的异步并行拟牛顿算法

假设可供使用的处理机p q台,将其分成两组,两组处理机之间进行异步并行计算,由此提出了一种求解非凸函数极小的并行算法.若目标函数连续可微,且其一阶导数Lipschitz连续,证明了并行拟牛顿算法的全局收敛性.