非计算机专业《Visual Foxpro》课程教学进度探讨

本文针对当前在非计算机专业《Visual Foxpro》课程教学中存在的问题,结合教学实践,提出了全新的教学进度安排,可以有效地提高学生学习效率和实际能力。     

数据流聚类算法研究

许多应用程序会产生大量的流数据,如网络流、web点击流、视频流、事件流和语义概念流。数据流挖掘已成为热点问题,其目标是从连续不断的流数据中提取隐藏的知识/模式。聚类作为数据流挖掘领域的一个重要问题,在近期被广泛研究。不同于传统的静态数据聚类问题,数据流聚类面临有限内存、一遍扫描、实时响应和概念漂移等许多约束。本文对数据流挖掘中的各种聚类算法进行了总结。首先介绍了数据流挖掘的约束;随后给出了数据流聚类的一般模型,并描述了其与传统数据聚类之间的关联;最后提出数据流聚类领域中进一步的研究热点和研究方向。     

基于闭合频繁Induced子树的GML文档结构聚类

提出了一种GML文档结构聚类新算法MCF_CLU.与其它相关算法不同,该算法基于闭合频繁Induced子树进行聚类,聚类过程中不需树之间的两两相似度比较,而是挖掘GML文档数据库的闭合频繁Induced子树,为每个文档求一个闭合频繁Induced子树作为该文档的代表树,将具有相同代表树的文档聚为一类.聚类过程中自动生成簇的个数,为每个簇形成聚类描述,而且能够发现孤立点.实验结果表明算法MCF_CLU是有效的,且性能优于其它同类算法.     

焊接技术在船舶建造领域中的现状与发展

焊接技术在我国工业技术中被广泛的应用,焊接技术直接贯穿着船舶的整体建造。焊接技术发展速度较快,主要使用在金属结构的链接方面。在船舶建造的过程中,焊接具有一定的重要性。文章将对焊接在船舶建设中的作用及发展进行谈论。     

快速挖掘可变支持度约束的闭合与最大频繁Induced子树

国内外学者提出了许多频繁子树挖掘算法.这些算法使用的均是固定最小支持度.一般说来,具有较高支持度的短子树通常是有趣的;而对于长子树,即使支持度相对低一些也可能有趣.这就要求挖掘过程中最小支持度的值随着树中节点数的增加而减小.提出了快速挖掘可变支持度约束的闭合与最大频繁Induced子树的算法--SCCMTreeMiner. 该算法采用最右扩展技术枚举候选子树,以及两种新的剪枝方法提高挖掘效率,挖掘过程中最小支持度的设定随着树中节点数的增加而减小.实验结果表明,SCCMTreeMiner生成的子树数量和执行时间与CMTreeMiner算法相比都有大幅度减少.     

基于频繁子树模式的GML文档结构聚类算法

提出了一种基于频繁子树模式的GML文档结构聚类算法GCFS（GML Clustering based on Frequent Subtree patterns）,与其他相关算法不同,该算法首先挖掘GML文档集合中的最大与闭合频繁Induced子树,并将其作为聚类特征,根据频繁子树的大小赋予不同的权值,采用余弦函数定义相似度,利用K-Means算法对聚类特征进行聚类。实验结果表明算法GCFS是有效的,具有较高的聚类效率,性能优于其他同类算法。     

一种高效的最大频繁Embedded子树挖掘算法

提出了一种高效的最大频繁Embedded子树挖掘算法——CMPETreeMiner。该算法采用先序遍历序列存储树，并将节点的范围属性加入该序列，采用伪投影技术对频繁子序列进行投影，并对投影序列中的每个节点编码。在挖掘带编码的频繁子序列过程中，对频繁子序列进行高效剪枝，得到最大频繁Embedded子树，无需生成所有频繁Embedded子树。实验结果表明，CMPETreeMiner算法是高效可行的。     

基于最大频繁Induced子树的GML文档结构聚类

提出了一种基于最大频繁Induced子树的GML文档结构聚类新算法TBCClustering.通过挖掘GML文档集合中的最大频繁Induced子树构造特征空间,并对特征空间进行优化;采用CLOPE聚类算法聚类GML文档,可自动生成最小支持度与聚类簇的个数,无需用户设置;不仅减少了特征的维数,而且得到了较高的聚类精度.实验结果表明算法TBCClustering是有效的,且性能优于PBClustering算法.