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关联规则的提取是数据挖掘中的重要研究内容,对关联规则提取中的Apriori算法进行了分析与研究,针对该算法的运算效率不高,对该算法进行了改进,提出了Apriori改进算法.Apriori改进算法采用二进制数据垂直表示方法,只用扫描事务数据库一次得到一阶大项集的二进制数据垂直表示.K阶候选项集的操作只要基于这个一阶大项集,而不需重复扫描数据库,从而提高了挖掘算法的效率. 相似文献
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结构化比对算法研究及软件实现 总被引：1，自引：0，他引：1
对补丁比对技术中的结构化比对经典算法进行了分析和改进,并在此基础上实现了一个结构化比对工具软件. 与经典算法的区别在于,本文算法通过对签名相似程度的强弱进行量化达到函数配对的目的,从而解决了经典算法中签名一致性和唯一性之间的矛盾问题. 在此基础上,设计并实现了一款结构化比对工具——NBD(NCNIPC binary differ). 实际测试中NBD相对于已有工具软件,在函数配对的准确性方面取得了更好的成绩,从而证明了改进算法的优越性. 相似文献
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针对信息系统业务处理过程中,传统的表空间备份算法设计的数据库表存在占用空间大,且冗余信息多的问题,本文基于Petri网理论进行了重新建模和分析,并在此基础上提出了一种新的算法和优化解决方案,最后使用MATLAB下的Petri网工具箱对算法进行了建模仿真分析和验证.实验证明,该算法及方案有效地解决了传统表空间备份算法浪费资源的问题.同时证明了该算法在实际应用中减小信息导入过程中的二次误操作对表空间数据的损坏. 相似文献
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针对频繁项集挖掘时间与空间效率低的问题,提出一种基于New FP-tree的高效频繁项集挖掘算法。此算法利用New FP-tree结构存储事务数据库中的频繁项集信息,无需递归构造条件模式树,仅需两次扫描数据库即可生成所有频繁项集。最后的实验证明了该算法的有效性。 相似文献
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在大型数据集进行数据挖掘时,现有算法仍需要和外存多次交换数据才能完成挖掘任务。针对此问题提出了一种新的自适应的混合压缩算法:AHC-DM算法。该算法主要通过在垂直事务标识向量的基础上进行比特位压缩来节省内存空间。其结果是当数据集事务差成脉冲型出现时,对数据集有较好的压缩比率;也同时能自动适应数据的稠密和稀疏。 相似文献
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研究频繁项集模式挖掘优化问题。传统的挖掘算法常产生大规模的候选项集,并且反复扫描数据库,导致频繁项集挖掘时间过长,空间效率太低。为了改进频繁项集挖掘时时间与空间效率低的问题,提出一种高效频繁项集挖掘算法CPT-Mine。此算法利用编码模式树存储事务数据库中的频繁项集信息,构建FP数组,加快产生频繁项集,引入CPT-Mine算法,快速地挖掘数据库中所包含的频繁项集,无需递归构造条件模式树,只需两次扫描数据库即可生成所有频繁项集。最后的实验证明了该算法能缩短挖掘时间3～10 s,空间效率提高43%。 相似文献
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经过分析关联规则中Apriori算法存在的不足,为减少对事务数据库的扫描次数,缩减产生频繁项集的时间,列出两种基于哈希表的计算项集支持计数的方法以及利用哈希表来进行项集的地址定位的方法,使得生成频繁项集的效率有所提高。 相似文献
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针对嵌入式系统应用,在分析传统循环冗余校验算法原理的基础上,提出一种基于查表法的循环冗余校验算法,在保障嵌入式系统数据可靠性的同时,提高数据校验处理速度。 相似文献
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随着Web数据库的应用越来越广泛,Web数据库的安全问题也日益突出,保障和加强数据库的安全性已成为目前必须要解决的问题。MD5算法作为一种单向加密算法,由于其加密后的数据难以解密,所以在保障Web数据库的安全性问题上采用MD5算法有着重大的作用与意义。 相似文献
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随着现代科技的发展,待研究问题的规模与难度越来越大,单一的算法已经不能很好地解决问题。本文在阅读了大量关于混合遗传算法论文的基础上,总结了三种能够比较有效地求解旅行商(TSP)问题的改进型遗传算法,并阐述了它们的基本思想以及操作步骤。最后指出了它们的优缺点和今后的研究方向。 相似文献
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分布式数据库中,数据的分散存放和冗余给故障恢复带来了方便,同时也使得分布式查询处理变得更加复杂,因此如何快速准确地查询用户想要的数据成了分布式数据库系统中的一个重要问题。文章介绍了分布式数据库的特点,详细阐述了一般的查询优化策略,给出了常用的查询优化技术。 相似文献
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几何约束求解技术是基于约束满足的参数化设计方法中最核心的技术。几何约束求解技术的好坏、性能的优劣直接关系到一个基于约束的参数化设计系统是否优良。遗传量子算法是将量子计算和遗传算法相结合的算法,采用量子位染色体的表示形式。该算法具有量子计算的量子位和量子位的迭加特性,同时加入了量子交换算法,使得进化染色体更好的呈现多样特性。实验表明,将该算法应用于几何约束求解方程中,可以解决欠约束和过约束一致的问题。 相似文献
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本文首先介绍了人工免疫系统在结构故障诊断中的研究现状,其次给出了人工免疫在结构故障诊断中的应用模型及算法,最后对基于人工免疫系统的结构故障诊断技术的应用前景和进一步的研究工作进行了展望。 相似文献
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Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究分析,提出了一种基于垂直事务列表的树形结构的挖掘算法,减少了候选频繁项集的数量,提高了挖掘算法的效率。实验结果表明新算法具有良好的性能。 相似文献