桥接局域网第2层拓扑结构的自动发现

With the rapid development and the wide use of Bridged Local Area Networks, the importance of below-OSI-Layer-3 topology comes to be realized. Recent research work has demonstrated that active layer-2 topology can be determined using Address Forwarding Information. The large quantities of address forwarding entries in a typical BLAN, however, make their algorithms both time-consuming and bandwidth-consuming. In view of the above and the fact that transparent bridges are used preponderantly in real networks, we base our algorithm on information supported by Spanning Tree Protocol M1B group, which reduces the cost of acquiring and processing information, and improves the accuracy. Our algorithm relies on standard MIB information and can be used in heterogeneous environments     

敏感属性与不敏感属性对决策树的影响

目前,已有许多种构建决策树的方法。大多数是基于信息熵的,例如,ID3算法,Min-Ambiguity算法以及它们的变异。文中提出了一种新的启发式算法,它是基于属性对于分类的重要程度的。在选择扩展属性时,有两个选择,即敏感属性和不敏感属性,通常人们习惯选择敏感属性而忽视了不敏感属性。文章主要将其应用到了几个具有符号型属性类分明的数据库。根据对几个数据库所做的实验,对这两种方法从几方面进行了比较,指出了他们各自的利弊所在。     

一种基于粗糙集带支持信息的挖掘算法

本文根据直接利用粗糙集挖掘规则难以避免偶然性、以及求出所有约简与求最小约简的问题都是NP-难的问题，提出一种求精简规则的启发式算法DR。该算法根据实际数据挖掘的特点、充分利用属性支持信息直接从数据表中挖掘高支持度和描述长度小的规则集。算法DR计算简单，其效率主要与属性的个数相关，当属性取不同值的数目不大时是一个高效算法。     

基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法

研究了大型事务数据库中关联规则的增量式更新总是，提出了一种基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法，以处理最小支持度或事务数据库发生变化后相应关联规则的更新问题，并对其性能进行了分析。     

XML文档的相似测度和结构索引研究

提出了一个可用于定量度量XML文档间差异的方法(称为XED距离)。利用结点间的模拟关系，一个XML文档可以表示为一棵精简的、带权重的结构索引树，两个XML文档间的相似度可以通过计算它们的索引树间的编辑距离来测定，利用索引树可以大大提高判定两个XML文档结构相似度的效率，XED距离测度可用于XML文档的结构搜索、XML文档聚类、XML文档结构抽取、XML文档的变换检测以及XML视图的增量计算和维护等。     

XML查询中DTD的排序技术

Smart XML Query是一种支持多模式的XML查询方法．详细讨论Smart XML Query的关键技术“DTD与用户查询结构的距离排序”，提出以“树间亚距离排序”代替“树间距离排序”的观点，给出接近线性时间复杂性的排序算法，并对主要算法进行正确性证明．     

XML模式的扩展研究

XML是目前已被广泛采用的WWW上信息交换和表示的技术之一，被称为Internet时代的通用数据格式。首先针对现有的XML语法进行了抽象及封闭性分析，得到了扩展XML语法，然后开发了一个分析器，对由此扩展语法生成的对象进行分析，实验表明，扩展后的XML语法具有较W3C规范的XML语法有更一般的表现力。     

数据库通用索引树GiST的研究

介绍一种支持可扩展数据类型及查询集的索引结构——通用索引树GiST，阐述了它的原理和实现方法。着重讨论了GiST的同步控制问题，对扩展链接技术和混合锁技术作了改进。     

基于决策树的不完全决策表的数据补充及规则提取

不完全信息系统中遗失数据的补充和规则的提取，一直是数据挖掘技术面临的重要问题。文中给出了一种基于决策树来求解此问题的算法。对于给定的不完全决策表，该算法应用改进的ID3算法来构造决策树，在构造决策树的过程中对遗失值进行补充。对于不能在决策树上补充的遗失值，定义了一种相关对象之间的相似度来填充。该算法简单，易于操作。     

分类技术在心电图自动诊断模型中的应用比较

提高心电图诊断的有效性和准确性的关键在于心电图分类的质量。文中针对这一情况，详细论述了利用各种分类技术对提取的心电图特征数据进行分类的方法，并在比较各种分类算法的基础上，提出了一种基于CBR的心电图自动诊断系统的结构模型。