基于网格的数据挖掘算法

为了克服传统数据挖掘算法与分布式数据挖掘算法的不足．提出了一种基于网格平台的数据挖掘算法,并改进了原有的Apriori算法,使其应用于网格平台。基于网格的数据挖掘算法具有合并计算力,安全,高效,节约硬件成本等优势已越来越受到学术界的重视。     

基于着色Petri网的多Agent系统交互协议建模

多Agent系统(Multi-Agent Systems,MAS)中,多个Agent通过交互和协作来完成一系列任务或实现一些目标。Agent之间有效、有序地进行交互是MAS成功运行的关键。文中采用着色Petri网来表示一个多Agent系统。利用着色Petri网,便于描述并发现象和模拟平行系统,除了直观的图形化表示,还具有精确的形式化定义,并且有完善的分析工具。最后对FIPA规范中的FIPA Inform和FIPA Request两个协议进行实例分析,说明如何用着色Petri网进行建模。     

数据结构Trie及其应用

许多计算机应用都涉及字符串处理.为了提高处理效率,设计一个好的数据结构十分重要.本文简要分析了几种常用字符串的数据结构及其性能,重点分析了数据结构Trie的三种形式的结构特性,最后以Trie在IP地址查找中的应用为实例说明了Trie的实际应用方法.     

双草醚在稻田土壤中的降解及其影响因子的研究

采用了实验室模拟方法研究了双草醚在不同土壤中的降解动态。结果表明,在未灭菌的土壤中,双草醚三种浓度(2.0、10.0、50.0mg kg-1)处理的半衰期为7.6~10.3d,远远小于在灭菌土壤中3种添加浓度处理的半衰期(43.3~61.9 d);双草醚在偏酸土壤中降解较快,随着土壤含水量的增加和环境温度的增高,双草醚降解速度加快。4种试验因子中土壤微生物是影响双草醚降解的主要因素,有利于土壤中微生物生长的环境因素,如偏酸的土壤、较高的温度和土壤湿度等,也能促进土壤中双草醚的降解。     

一种基于高维空间聚类的离群数据发现算法

针对高维稀疏聚类CABOSFV算法仅能解决二态变量高维稀疏聚类问题而对其他类型变量算法将失效的情况，通过定义“属性绝对值距离”解决了CABOSFV算法固有的这一缺陷。另外，针对聚类后产生伪孤立点问题，提出相应的异常数据处理策略，从而得到较为精确的离群数据。     

金霉素的水解动力学研究

应用紫外分光光度法研究了金霉素在不同温度,不同酸碱条件下及不同水生环境中金霉素的降解情况。结果表明,金霉素较易水解,其水解速率受pH和温度的影响较大。在碱性及中性条件下的水解速率明显大于酸性条件,而高温(70℃)条件下的水解速率远大于室温(20℃);金霉素进入环境水体后,由于各种降解过程综合作用的结果,比用水解试验得出的降解速率要快很多。     

水电站竣工档案整编中档号编制初探

从水电站竣工档案分类整编的实际工作出发，提出了档号中目录号的不同编制方法，可供同类工程竣工档案整编时借鉴。     

面向对象的程序设计方法与C＋＋

面向对象的程序设计方法与Ｃ＋＋兰州铁道学院郑丽英面向对象的程序设计方法与传统的结构化程序设计方法有很大的不同。传统的结构化程序设计技术运用于开发软件系统时，采用基于功能的，自顶向下的功能分解法设计系统结构，从而提高了软件的易读性和可靠性，是一种典型的...     

粗集数据挖掘技术在市场营销中的应用

基于粗糙集理论的启发式数据挖掘算法,先量化数据属性的重要性,再对属性排序,并对选择的属性子集进行约简条件判定.在选择若干次后获得满足约简条件的属性子集.利用该算法,通过预处理、数据约减等步骤从商场营销数据库中收集顾客属性数据,消去多余数据属性.并由此预测需求趋势,评估需求倾向的改变,以便进行决策.     

面向属性的决策规则挖掘算法的研究与应用

粗集理论是一种新型处理模糊和不确定知识的数学工具,其中属性约简是它的核心内容。粗集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过属性约简,导出问题的决策或分类规则。深入研究粗集理论,在属性约简过程中加入了启发式信息,大大提高了挖掘效率,得出了一种新的决策规则挖掘算法。实例分析表明,该算法能够发现良好的决策规则。