基于量化规则格的关联规则渐进更新*

提出一种基于量化规则格的规则更新算法,重点讨论了在新增格节点的过程中规则更新的思想,实现在格的渐增生成过程中,相应的关联规则也得到渐进更新.最后给出简单实例说明规则更新算法的正确性.     

不完备信息系统的规则提取研究*

粗糙集理论和D-S证据理论都是重要的不确定性推理方法,两者各有优缺点.现实生活中,不完备信息系统广泛存在.研究了将两种理论结合用于不完备信息系统以进行规则提取,并用实例进行了验证.     

分布式环境下全局序列模式挖掘技术研究

由于分布式环境下挖掘全局序列模式常常产生过多候选序列,加大了网络通信代价.为此提出一种基于分布式环境下的全局序列模式快速挖掘算法.该算法将各站点得到的局部序列模式压缩到一种语法序列树上,避免了重复的序列前缀传输;基于合并树中节点序列规则和简单的特点,提出一种项扩展和序列扩展剪枝策略,有效地约减了候选序列,减少了网络传输量,从而快速生成全局序列模式.理论和实验表明,在大数据集环境下该算法性能优越,能够有效地挖掘全局序列模式.     

数据仓库系统中一种高效的多维层次聚集算法

如何减少联机分析处理中多表连接和压缩维属性连接关键字,对查询数据进行有效地分组聚集操作,成为联机分析处理查询处理的关键问题.为此,提出了一种基于多维层次编码的新型预聚集算法MDHEPA.该算法充分利用编码长度较小的多维层次编码及其前缀,对事实表中的数据进行快速地分组聚集计算,大大减少和简化了多表连接操作,提高了联机分析处理查询效率.理论分析和实验结果表明,该算法是有效的.     

基于RAPWBN模型的快速高效Hough变换并行算法

提出了RAPWBN模型上的整数前缀和与抽取压缩操作算法，并由此得到了RAPWBN模型上的快速高效Hough变换并行算法，对于大小为n×n的二值数字图像，p个θ参数值。可以使用pn2个处理器在O(1)时间完成。使算法的速度和效率达到了最优。     

一种自适应的蚂蚁聚类算法

受蚂蚁分巢居住行为的启发,提出一种人工蚂蚁运动(ant movement,简称AM)模型和在此模型上的一个自适应的蚂蚁聚类算法(adaptive ant clustering,简称AAC).将人工蚂蚁看成一个行为简单的Agent,代表一个数据对象.在AM中,人工蚂蚁有睡眠和活跃两种状态.在AAC算法中,定义了一个适应度函数用来衡量蚂蚁与其邻居的相似程度.人工蚂蚁通过其适应度和激活概率函数来决定处于活跃态或者睡眠态.整个蚂蚁群体在移动中动态地、自适应地、自组织地形成多个独立的子群体,使不同类别的蚂蚁之间相互     

利用位序法求标准拉丁方算法

文章根据排列与组合可计数的特点,给出了利用位序法求标准拉丁方的算法。在实现此算法时,构造了一套字符化的大整数运算系统,解决了随拉丁方阶数增大位序值剧增在计算机上无法表示或处理的问题。通过在分布式并行计算环境MPIBD中的实验,给出了所有4阶与5阶标准拉丁方。     

基于流水光总线阵列的快速矩阵运算

矩阵运算是最重要的数值计算,基于流水光总线的可重构线性阵列系统(LARPBS)是一种建立在光总线上的并行高效计算模型。该文主要介绍LARPBS模型上的快速并行矩阵运算,从而使人们更加了解光总线计算模型及其优越性,为今后进一步研究光总线模型及其并行算法奠定基础。     

用遗传算法求解的非线性规划问题

针对用遗传算法求解非线性规划问题时交叉、变异过程中所产生的新一代近似解合法性问题，提出了预先定界的方法，根据约束条件确定下一代近似解的合法的取值范围。实验证明该方法有效，且能保证在较短的时间里取得较好的结果。     

基于属性的概念格渐进式生成算法

提出了一种新的基于属性的渐进式概念格生成算法 ,通过不断地渐增属性来构造概念格 .该算法不仅为概念格的构造提供了一种新的方法 ,还解决了在已构造好概念格的前提下 ,增加属性所带来的概念格更新问题 .给出了算法的实现方法 ,并结合实例说明了概念格的更新过程 .试验表明 ,在通常情况下 ,基于属性的渐进式概念格生成算法的性能往往更优越