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有一些研究已经表明生物系统是由功能模块间的相互作用组成的。因此,鉴别这些功能模块对于理解生物系统的模块性和组织结构是十分必要的。本文提出了一个框架来鉴别功能模块通过整合蛋白质互作网络和基因表达谱数据。应用算法于双重加权酵母蛋白质互作网络中,得到了120个功能模块。这些模块显著的富集在蛋白质相关的GO的生物学过程上。因此,本文提出的算法可以很好的挖掘蛋白质互作网络中功能模块。 相似文献
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针对Apriori算法、FP-Growth算法、RAGA算法，不同程度地出现运算速度慢、正确关联规则的提取率低，本文提出了基于组织多层次进化的关联规则挖掘算法。本文算法有较好的计算时间性能，本文算法对处理大规模数据也有着很好的性能。 相似文献
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将数据挖掘技术应用于电子病历,可以提取出有用的医疗信息并挖掘隐含在其中的医学诊断规则和模式,为疾病诊断和治疗提供科学准确的决策支持。文章应用FP-Growth算法挖掘电子病历系统中的门诊处方,寻找门诊处方中常用药物的联合配伍,并对数据结果进行了药理学分析。 相似文献
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在无线传感器网络构架下,基于FPGA和KNN粒子聚类算法进行系统控制算法设计,提出一种改进的商场多元安防监测系统设计方案,进行系统硬件层设计、系统软件层设计。功能模块设计中进行了商场环境信息采集模块、火灾自动报警模块、温湿度自动预警模块、烟气报警模块和安全防盗模块设计。软件实现中引入商场火灾、温湿度等信息报警数据融合的KNN粒子聚类算法。算法仿真和系统测试结果表明,该系统对数据融合精度较高,聚类性好,为实现多元安防监测提供准确的数据基础,系统功能健全,实时性好,用户终端界面友好,交互性强,稳定性高,具有非常好的应用价值。 相似文献
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对大数据的频繁项集挖掘是关联规则挖掘的关键步骤,通过有效的频繁项挖掘提高大数据量数据库的访问效率。传统方法中对大数据的频繁项集挖掘采用FP-Growth的粗糙集挖掘算法,扩展性和容错性不好。提出一种基于贝叶斯粗糙集的大数据频繁项挖掘技术,引入后缀项表的概念,通过后缀项表的构建,保留频繁项集的完整信息。构建FP-Tree,生成闭频繁项集,计算样本的密度,并抽取高密度区域的点集作为聚类中心集合,进行后缀项表的构造,按支持度分成若干集合,对各约简集内的属性集合进行融合,用变精度粗糙集的贝叶斯粗糙进行数据挖掘算法改进,仿真结果表明,算法不受可变参数的影响,鲁棒性较高,数据挖掘的准确度较高,运行时间较短。算法将在人工智能和数据挖掘领域具有更广的应用前景。 相似文献
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为有效解决大型建设工程项目实施状态诊断指标的自动调整问题,在充分了解和掌握诊断指标自动调整需求的基础上,基于自适应技术,设计和明确了诊断指标自适应调整系统所需的相关功能模块。在此基础上,依据数据流程法,确定这些功能模块间以及与现行工程项目实施状态诊断系统一级相关模块间的数据流程关系。然后,采用与现行工程项目实施状态诊断系统相同的程序语言,开发大型建设工程项目实施状态诊断指标自适应调整系统。通过分级分类测试,验证该系统的有效性和与现行工程项目实施状态诊断系统的兼容性与匹配性。 相似文献
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本文首先介绍了数据挖掘在高校教学评价系统中使用的意义,明确了挖掘模块的功能定义及挖掘具体的实现方案,然后详细介绍了关联规则挖掘在高校评教系统中的使用。全文以哈尔滨华德学院为实例,综合了教务处、人力资源部、教学质量监督中心等部门的数据记录形成教学评价初始数据,经过一系列数据预处理操作,形成挖掘对象,通过使用关联规则的Apriori算法对教师属性与评教等级进行了挖掘分析,最终得出了有参考价值的挖掘结果。 相似文献
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介绍了文本数据挖掘和知识提取的基本理论,然后分析了网络信息的检索与挖掘的特征,特别是文本挖掘、Web数据挖掘和基于内容数据挖掘与之相关联的系列问题.在此基础上,分析了Web知识库的设计、建立、文本数据挖掘和知识发现所需的理论和技术,对Web知识库系统的架构和功能模块进行分析和设计,建立了基于文本数据挖掘的Web网络知识库的模型. 相似文献
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武恩权 《内蒙古科技与经济》2005,(22):142-142
整个系统由六个功能模块组成。①系统管理功能模块。对系统信息进行统一的管理．确保整个系统的完整性和安全性。②科研项目管理功能模块。实现计算机对科研项目的营理．完成对科研项目数据的编辑工作。⑨数据查询功能模块。完成对数据记录的查询工作，体现了计算机管理数据的优越性。④报表浏览与打印功能模块。主要是完成对“计划项目申请表”和“计划项目合同表”的浏览与打印工作。⑤数据记录维护功能模块。主要是方便用户对数据记录的维护工作，简化方便用户的操作。⑥系统帮助功能模块。对帛统能进行说明．方便用户操作。 相似文献
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为检查入侵系统的隐藏木马数据,复原入侵痕迹,保证系统数据安全,根据自组织神经算法,构建了幅值控制算法。在分析入侵流程以及入侵隐藏的基础上,通过设定幅值范围,控制模式向量的偏移值改进了调整模块,结合识别层与比较层的配合进行算法学习。新算法可有效避免模式中心过渡偏移使结果无法匹配以及类边缘模糊导致数据挖掘结果过于庞杂的问题。最后通过挖掘目标入侵数据,并对比挖掘结果,验证算法的优越性与可行性。 相似文献
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对可产生潜在威胁的网络数据进行挖掘的过程中,采用传统关联规则方法无法运算潜在威胁数据的关联性,降低潜在威胁数据挖掘的准确性,提出一种基于区域频繁扩展树的支持向量机回归算法,用于挖掘网络潜在威胁数据,构建潜在威胁下网络数据的区域频繁扩展树,获取潜在威胁下网络数据间的关联性,依据潜威胁下网络数据的关联性塑造基于支持向量机回归网络潜在威胁数据挖掘模型,模型利用支持向量回归估计模型分析数据回归曲线的平稳度,对比回归预测值同真实值间残差,对检测数据中的潜在威胁数据进行识别,完成潜在威胁下网络数据的准确挖掘。实验结果说明,采用所提方法对不同复杂度潜在威胁下的网络数据进行挖掘,具有较高精确度。 相似文献
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研究了基于关联规则的Apriori算法、FP-Growth算法,分析了两类算法的缺点.提出利用遗传算法改进关联规则挖掘算法,给出了属性种群和规则种群的适应度函数,并且给出了具体的算法流程.利用某企业服务网站WEB服务器的使用日志,来测试3种算法的性能.实验结果表明,改进算法的运行时间最短,提高了数据挖掘效率,完全可以应用于电子商务系统中. 相似文献
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本文主要针对科研人员之间的项目合作关系,研究科研项目合作网络的人员组成特点、学科特点,并挖掘隐藏在网络中的科研团队。首先,基于科研项目数据集,通过计算人员项目之间的余弦相似性构建科研项目合作网络。其次,采用社会网络分析指标对科研项目合作网络进行分析。最后,将合并策略加入到凝聚子群分析算法中,提出了一种基于合并的凝聚子群分析算法（Merge Cohesive Subgroups Algorithm,MCSA）,用于挖掘隐藏在科研项目合作网络中的科研团队。实验分析了某市自然科学基金项目合作网络中人员合作的紧密程度与合作模式,核心科研人员的年龄构成,以及各个学科的发展趋势等情况,与典型的社群挖掘算法FN算法和LPA算法进行对比,结果表明本文提出的基于合并的凝聚子群分析算法挖掘到的科研团队更有效。 相似文献
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DotNetNuke(简称DNN)是一个开源的基于Web2.0的CMS系统。分析了DNN系统的关键技术数据提供者模式,结合作者的项目实践经验提出了一种基于数据集的DNN模块开发方法,同时将其与数据提供者模式的开发进行了对比。 相似文献