一种基于前馈式神经网络的数据挖掘方法

神经网络是目前公认的高精度分类器，尽管其具有结构复杂，网络训练时间长，分类过程难以理解等不足，但其较高的正确率是其他方法所不及的，本文介绍了一种基于前馈式神经网络的数据挖掘的分类方法，并给出了一个例子说明。     

一种时序电路的测试生成算法

本文提出了一种高效的时序电路测试生成算法,该算法是建立在自适应算法的基础上,并使用了十七值逻辑模型。文章详细介绍了该测试算法的内容及其实现过程,并举例说明了该算法的测试效率。     

数据源的自动生成

用ＯＤＢＣ作为数据库的接口是客户／服务器模式常用的方法,数据库开发者一般经常采用建立一个数据源来与ＯＤＢＣ服务器端的数据库相连。虽然数据源的建立可以采用Ｗｉｎｄｏｗｓ控制面板的“ＯＤＢＣ数据源”手工建立,但数据库软件开发者经常需要在程序中编程建立满足系统要求的数据源,以简化最终用户的操作以及降低应用系统对最终用户专业知识的要求。 下面是几种编程建立数据源的方法,使用以下方法之前,应先安装了相应的ＯＤＢＣ驱动程序．１ 用ＲＤＯ数据库引擎 采用ＲＤＯ数据库引擎的ｒｄｏＲｅｇｉｓｔｅｒＤａｔａＳｏｕｒｃ…     

一种基于取样的概念层次数据挖掘新算法

本文分析了几种传统属性归纳算法，针对它们的不足，提出了基于取样的概念层次挖掘算法，它不仅可以处理不平衡的概念层次，而且得到的泛化规则可以反映实际的数据分布。此外，这种算法具有最优的时间和空间复杂性。实验证明，本文算法是有效、可行的。     

一种时序数据的离群数据挖掘新算法

离群数据挖掘是数据挖掘的重要内容，针对时序数据进行离群数据挖掘方法的研究。首先通过对时序数据进行离散傅立叶变换将其从时域空间变换到频域空间，将时序数据映射为多维空间的点，在此基础上，提出一种新的基于距离的离群数据挖掘算法。对某钢铁企业电力负荷时序数据进行仿真实验，结果表明了算法的有效性。     

一种数据挖掘算法子系统的设计及实现方法

本文描述了一种数据挖掘算法子系统的设计及实现方法,该方法应用设计模式(工厂模式和模板方法模式)和插件技术,实现了一个可扩展的算法框架,并定义了一些算法接口。使用工厂模式实现不同算法的扩展性,使用模板方法模式实现同一种类算法的不同版本的扩展性,最后使用插件技术将上述两部分连接成整个子系统。．     

一种面向数据挖掘预处理过程的领域知识的分类及表示

本文强调了领域知识应用于数据预处理过程的特点和意义，给出了面向数据预处理技术的领域知识的分类和表示，设计了面向数据预处理技术的领域知识的存储结构和将领域知识应用于数据预处理过程的算法．     

一种直接生成跨层频繁模式的算法

定义了一种基于树的跨层模式信息表示，在此基础上提出了直接生成跨层频繁模式算法TBA－CLFP，它能高效地挖掘多层特别是跨层频繁模式，实验表明TBA－CLFP的时间效率与空间可伸缩性远优于Cumulate,Apriori等经典算法，TBA－CLFP可进一步推广到数量型频繁模式挖掘。     

一种低成本的测试码自动产生算法

为了降低超大规模集成电路（ＶＬＳＩ）测试中的测试产生和测试应用代价，本文提出了一种低成本的测试码自动产生算法－临界路径跟踪测试产生（ＣＰＴＴＧ）。本文主要从算法的搜索策略、扇出源的临界性确定及测试产生过程中的加速技术三个方面，介绍ＣＰＴＴＧ的主要思想和关键技术。文中给出了ＣＰＴＴＧ对国际通用的１０个组合电路范例的实验结果，表明了ＣＰＴＴＧ可以在较短时间内获得具有较高故障覆盖率的较小测试集。     

一种支持应用程序独立于数据源的中间层

通过分析通用数据接口ＯＤＢＣ的工作机理,揭示了数据库接口对应用程序透明访问数据源支持的不足。为此,设计并实现了ＣＯＮＶＥＲＴＳＱＬ ＳＱＬ语言中间转换层,弥补了数据库接口在这方面的不足。在实路中,ＣＯＮＶＥＲＴＳＱＬ取得了良好的应用效果。     

目前数据挖掘算法的评价

首先讨论了数据挖掘算法的评价标准问题,然后运用数据封装分析的方法评价了目前的分类算法,基于实验结果,对目前的关联规则挖掘算法进行了评价。     

序列模式挖掘的增量式算法的设计原则

在序列模式的分层算法框架下,从理论上分析并讨论了数据集的渐进性和算法参数的相似性为增量式挖掘带来的启发信息,提出了增量式挖掘算法设计中的４项原则,并结合任务分解原则研究了搜索空间的分割。     

基于数据挖掘的入侵检测

本文介绍了入侵检测的一些基本概念,以及如何将数据挖掘应用于入侵检测;着重于阐述针对网络和针对主机的安全审计数据进行数据挖掘,以发现异常。     

XML数据的结构化处理方法

越来越多的数据采用XML格式表示和交换，对XML数据的有效访问方法是目前需要解决的关键问题之一．对通过面向对象数据库系统访问XML数据的方法进行了讨论，提出了将XML数据映射到对象模型的规则以及建立XML数据的OODB模式的方法．为了建立高效地访问路径提出了一种XML数据的结构索引，并介绍了利用结构索引实现基本的数据操作的方法．实验结果表明，提出的方法具有较高的效率。     

基于距离的异常数据挖掘算法及其应用

给出了基于距离的异常数据的数量化定义,提出了基于距离的多指标的异常数据挖掘算法,这种算法适合于一般的海量数据库中的数据分析,以学生考试成绩作为实例进行了分析,可以从中动态地挖掘异常数据。作为特例,把单指标的异常数据挖掘算法应用于校园网Web服务器日志文件,给出了上网用户的频率分析图。     

用数据采掘方法获取汉语词性标注规则

从数据采掘的角度对汉语文本词性标注规则的获取进行研究,在满足用户规定的支持度向量的前提下,先从侯选集模式中挑选出常用模式;然后采掘出具有高可信度的产生式规则。该过程完全是自动的,而获取的规则有表达上是明确的,同时又是隐含在数据中的、用户不易发现的,实验表明：在原有统计方法的基础上,利用自动获得的标注规则作为补充,可以提高词性标注的正确率。     

图像数据挖掘研究综述

对数据挖掘中的一个新兴领域———图像数据挖掘作出了较为全面的研究。给出了图像数据挖掘的定义,分析了图像数据挖掘与图像处理分析、图像模式识别及图像检索等相关领域的异同点,并就图像数据挖掘对传统数据挖掘的改变和扩展之处作了较为详尽的阐述。从多个角度对图像数据挖掘进行了分类。介绍了关联规则、聚类、分类等技术在图像数据挖掘中的不同用法。最后,简单地介绍了图像数据挖掘的几个应用领域的研究现状。     

时序数据相似性挖掘算法研究

时序数据相似性挖掘是数据挖掘中的重要研究内容．本文针对时序数据进行相似性挖 掘方法的研究，通过对时序数据进行离散傅立叶变换（DFT）将其从时域空间变换到频域空 间，将时序数据映射为多维空间的点，提出一种基于距离的时序数据相似性挖掘算法，并对 某钢铁企业电力负荷时序数据进行仿真实验，实验结果表明了算法的有效性．     

PATTERN SPACE MAINTENANCE FOR DATA UPDATES AND INTERACTIVE MINING*

This article addresses the incremental and decremental maintenance of the frequent pattern space. We conduct an in‐depth investigation on how the frequent pattern space evolves under both incremental and decremental updates. Based on the evolution analysis, a new data structure, Generator‐Enumeration Tree (GE‐tree), is developed to facilitate the maintenance of the frequent pattern space. With the concept of GE‐tree, we propose two novel algorithms, Pattern Space Maintainer+ (PSM+ ) and Pattern Space Maintainer? (PSM? ), for the incremental and decremental maintenance of frequent patterns. Experimental results demonstrate that the proposed algorithms, on average, outperform the representative state‐of‐the‐art methods by an order of magnitude.     

用户访问模式数据挖掘的模型与算法研究

从大量顾客日志数据中挖掘有意义的和户访问模式有相关的潜在顾客群,是现代企业发展电子商务战备的重要支撑技术之一,文中基于Ｅ－ＯＥＭ模型,提出并 综合考虑服务器的应用逻辑设计,页面拓扑结构及用户的浏览路长等多个数据泊的用户访问及潜在顾客群的挖掘算法,并以实验证明该模型和算法的有效性。