基于组态技术的电力企业信息系统自适应体系结构

分析了原有电力企业信息系统体系结构的欠缺，提出了一种实用的解决方案——自适应体系结构，并给出了其实现方法，系统阐述了其自动适应需求变化的方式。为今后信息系统的开发提供了一种参考模型。     

Shared-nothing并行事务数据库系统中规则的挖掘与更新算法

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究内容．本文提出了Shared—nothing并行事务数据库系统(简称SNPDBS)中一种快速的关联规则挖掘算法SNPMAR，并考虑当最小支持度发生变化后SNPDBS中关联规则的高效更新问题，提出了一种有效的关联规则更新算法SNPIUA．     

大型事务数据库中的一种快速的规则挖掘算法

1 引言数据挖掘(Data Mining),也称为数据库中知识发现KDD,是指发掘隐藏在堆积如山的数据中的真知灼见,这基本上正在变成一种商业上非做不可的事情。关联规则(As-sociation Rules)是数据挖掘的重要研究内容,目前的绝大部分关联规则挖掘算法一般都分为两个阶段:①频繁项目集的发现;②规则的产生。算法的计算工作量主要集中在第一阶段上,因此,如何快速确定频繁项目集是算法效率的关键,在这方面已有许多工作与成果。但总的来讲,许多研究都是在Apriori算法或其派生算法的基础上进行的。这些算法或多或少存在如下两个问题:①算法必须耗费大量的时间处理规模巨大的候选项目集;②算法必须多次重复机械地扫描     

静态物化视图的动态Cache优化算法

针对静态物化视图集动态适应能力的不足,提出一种动态cache优化算法DCO(dynamic cacheoptimization).它在保持静态算法获取最优物化集能力的基础上,将cache机制直观、快速的动态特性结合进来,以提高数据仓库的动态自适应性能.在cache机制具体实现中提出了一种新颖的空间申请方法,可以充分利用系统剩余空间提高查询响应性能.实验结果在表明算法有效、可行的同时,也显示出该算法可以在一定程度上克服静态物化集存在的空间-性能饱和效应(space-performance saturation effect,简称SPSE),使通过增加物化空间进一步提高数据仓库对查询的响应速度成为可能.     

基于动态网格的数据流离群点快速检测算法

离群点检测问题作为数据挖掘的一个重要任务,在众多领域中得到了应用.近年来,基于数据流数据的挖掘算法研究受到越来越多的重视.为了解决数据流数据中的离群点检测问题,提出了一种基于数据空间动态网格划分的快速数据流离群点检测算法.算法利用动态网格对空间中的稠密和稀疏区域进行划分,过滤处于稠密区域的大量主体数据,有效地减少了算法所需考察的数据对象的规模.而对于稀疏区域中的候选离群点,采用近似方法计算其离群度,具有高离群度的数据作为离群点输出.在保证一定精确度的条件下,算法的运行效率可以得到大幅度提高.对模拟数据集和真实数据集的实验检测均验证了该算法具有良好的适用性和有效性.     

正负关联规则挖掘算法研究

本文提出了一种快速有效的正、负关联规则挖掘算法 MPNAR。另外,针对关联规則挖掘算法中支持数计算的复杂性,提出了一种基于二进制形式的支持数计算方法。实验结果表明算法 MPNAR 是有效和可行的。     

一种基于粗糙集理论的决策树构造方法

采用粗糙集理论中的属性重要度作为挑选测试属性的指标来构造决策树,形成了一种新的决策树分类算法S_D_Tree,在计算挑选测试属性的时间复杂度为O(|C||n|)。实验结果表明,该算法可以构建一个较简洁的决策树,与C4.5算法相比较,具有更好的预测准确率。     

中文人称代词指代消解的研究*

指代消解是文本信息处理中的一项重要任务,针对这一任务过于复杂,本文分析了中文突发事件语料中人称代词的特点, 提出一种基于语料库,运用规则预处理与最大熵模型相结合的人称代词消解方法。在ACE05 bnews中文测试语料上,分别与仅用基于规则和仅用统计方法进行了对比实验,结果表明该方法分别在召回率、准确率和F值上有一定的提高,本方法是中文人称代词指代消解的较好平台。