基于角色的CIPS动态功能授权系统的设计与实现

文章以大型火力发电厂计算机集成过程系统（CIPS）为研究背景,讨论了基于角色的CIPS动态功能授权的机制和实现技术,所实现的运行软件增强了系统的安全性。     

一种有效的关联规则增量式更新算法

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究内容。目前已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中的关联规则的算法,而对已发现规则的更新及维护问题的研究却较少。文章提出了基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法,以处理事务数据库中增加了新的事务数据集后相应关联规则的更新问题,并对其性能进行了分析。     

数据挖掘取样方法研究

取样是一种通用有效的近似技术.在数据挖掘研究中,取样方法可显著减小所处理数据集的规模,使得众多数据挖掘算法得以应用到大规模数据集以及数据流数据上.通过对应用于数据挖掘领域的代表性取样方法的比较研究和分析总结,提出了一个取样算法分类框架.在指出了均匀取样局限性的基础上阐述了某些应用场景中选用偏倚取样方法的必要性,综述了取...     

认识数字地球

文章介绍数字地球的功能、相关技术及其应用前景。指出数字地球建立在全球网络基础设 施平台之上,是一种可以嵌入海量地理数据的、全球性的动态时空数据系统。文中对发展 中国数字地球的必要性、迫切性和可能性也作了论述．     

基于分块k-主色矢量量化的图像检索方法

矢量量化是图像等多媒体数据处理的重要工具之一。由于矢量量化在本质上描述了原始图像的主要特征,图像间的相似性可以通过图像矢量量化码书层次上的差异加以刻画。通过定义矢量量化码字间的距离,构造了一种用于计算图像间相似性的度量方法。在此基础上,提出一种新的基于内容理解的相似图像检索算法。由于该算法避免了图像间相似性的直接计算,在保证良好的检索精确性的同时,具有极高的检索效率。实验证明了这一方法的有效性和适用性,为图像检索提供了新的思路。     

高维Turnstile型数据流聚类算法

现有数据流聚类算法只能处理Time Series和Cash Register型数据流，并且应用于高维数据流时其精度不甚理想。提出针对高维Turnstile型数据流的子空间聚类算法HT-Stream，算法对数据空间进行网格划分，在线动态维护网格单元信息，采用倾斜时间窗口存储统计信息，根据用户指定时间跨度离线输出聚类结果。基于真实数据集与仿真数据集的实验表明，算法具有良好的适用性和有效性。     

基于特征向量的分布式聚类算法

提出了一种新的表达数据集的方法——特征向量，它通过坐标和密度描述了某一密集空间，以较少的数据量反映站点数据的分布特性。在此基础上提出了一种基于特征向量的分布式聚类算法——DCBFV(Distributed Clustering Based on Feature Vector)，该算法可有效降低网络通信量，能够对任意形状分布的数据进行聚类，提高了分布式聚类的时空效率和性能。理论分析和实验结果表明DCBFV是高效可行的。     

一种基于语义层的J2EE-ERP电力信息系统平台设计

提出了一种基于J2EE技术,用于电力信息系统的平台设计方案,并着重介绍了平台的语义层设计与实现.J2EE技术的引入为项目开发带来诸多优点,多层的基于语义层的开发模式具有适应业务多变的特点,可显著降低电力信息系统的维护成本.     

基于核密度估计的分布数据流离群点检测

基于数据流数据的挖掘算法研究受到了越来越多的重视．针对分布式数据流环境,提出基于核密度估计的分布数据流离群点检测算法．算法将各分布节点上的数据流作为全局数据流的子集,通过分布节点与中心节点的通信,维护基于全局数据流的分布密度估计．各分布节点基于该估计对其上的分布数据流进行离群点检测,从而得到基于全局数据流的离群点集合．对节点之间的交互以及离群点检测算法的细节进行了讨论．通过实验验证了算法的适用性和有效性．     

关联规则挖掘中若干关键技术的研究

Apriori类算法已经成为关联规则挖掘中的经典算法,其技术难点及运算量主要集中在以下两个方面：①如何确定候选频繁项目集和计算项目集的支持数;②如何减少候选频繁项目集的个数以及扫描数据库的次数．目前已提出了许多改进方法来解决第2个问题,并已取得了很好的效果．然而,对于第1个问题,仍沿用Apriori算法中的解决方案,其运算量是较大的．为此,提出了一种基于二进制形式的候选频繁项目集生成和相应的计算支持数算法,该算法只需对挖掘对象进行一些“或”、“与”、“异或”等逻辑运算操作,显著降低了算法的实现难度,将该算法与Apriori类算法相结合,可以进一步提高算法的执行效率,实验结果也表明算法是有效、快速的．