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1.
基于FP-Tree有效挖掘最大频繁项集   总被引:37,自引:2,他引:35       下载免费PDF全文
最大频繁项集的挖掘过程中,在最小支持度较小的情况下,超集检测是算法的主要耗时操作.提出了最大频繁项集挖掘算法FPMFI(frequent pattern tree for maximal frequent item set)使用基于投影进行超集检测的机制,有效地缩减了超集检测的时间.另外,算法FPMFI通过删除FP子树(conditional frequent pattern tree)的冗余信息,有效地压缩了FP子树的规模,减少了遍历的开销.分析表明,算法FPMFI具有优越性.实验比较说明,在最小支持度较小时,算法FPMFI的性能优于同类算法1倍以上.  相似文献
2.
多Agent系统体系结构   总被引:18,自引:1,他引:17       下载免费PDF全文
1.引言基于Agent的系统是目前计算机科学领域中一个非常重要和活跃的研究方向,代表了一种新的方式和途径,可用于概念化、分析、描述和实现复杂而庞大的系统,因而体现了一种新的软件开发范型。这种范型在开发诸如internet这样的分布、开放环境中的软件系统时尤具吸引力。  相似文献
3.
频繁项集挖掘算法   总被引:15,自引:1,他引:14       下载免费PDF全文
数据挖掘在最近几年里已被数据库界所广泛研究,而搜索频繁项集是诸如关联规则挖掘,序列模式挖掘等数据挖掘问题中的关键步骤。本文描述了频繁项集挖掘问题的特点,并根据搜索策略对已有各种频繁项集挖掘算法进行了分析和比较。  相似文献
4.
一种挖掘最大频繁项集的深度优先算法   总被引:7,自引:0,他引:7  
最大频繁项集挖掘是许多数据挖掘应用中的重要问题.提出一种新的深度优先搜索最大频繁项集的算法.该算法采用位图数据格式,结合了流行的各种有效剪枝技术,并使用局部最大频繁项集来进行高效的超集存在判断,明显地加速了最大频繁项集的生成,从而降低了CPU时间.  相似文献
5.
一种高效的数据流挖掘增量模糊决策树分类算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
数据流具有数据持续到达、到达速度快、数据规模巨大等特点,这些都给数据流挖掘领域的研究工作带来了新挑战,而其中分类算法更是当前的研究热点.Domingos等在VFDT中利用Hoeffding不等式很好地解决了在数据流上进行单遍扫描获取高精度决策树的问题.Gama等对VFDT进行扩展并实现了VFDTc,使系统能够处理连续属性.Peng等在传统数据挖掘环境下提出了基于模糊理论的连续属性平滑离散化方法.基于前述工作,作者设计并实现了一种基于线索化排序二叉树的增量模糊决策树分类算法fVFDT,其主要贡献有如下4点:(1)第一次设计并实现了数据流上的基于线索化二叉排序树(TBST)的连续属性处理方法.相比VFDT,fVFDT的样本插入时间复杂度由O(n2)降低到O(nlogn).当新样本到达时,VFDTc需要更新O(logn)个属性节点,而fVFDT只需要更新相应的一个节点即可;(2)改进了VFDTc连续属性的最佳划分节点选取的计算方法,使其时间复杂度由O(nlogn)降低到O(n);(3)根据Fayyad等的研究成果,相比VFDTc,fVFDT只需从更少的备选划分节点中选取最佳节点,备选划分节点数由O(n)降低到O(logn);(4)改进了传统数据挖掘环境下的基于模糊理论的连续属性平滑离散化方法,有效地处理了噪声数据,很好地提高了分类精度.  相似文献
6.
一种分布式系统的进程同步与互斥算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
所介绍的算法以Goscinski算法为基础,加以修正和细化,并进行了模拟运行。使之更适于真网络环境。该算法不但能够在逻辑结构无要求的计算机网络中通过广播请求和令牌传送来同步对一个临界资源的访问,而且可以处理真网络中因报文丢失和延时较大所赞成的令牌丢失、令牌重复、请求丢失等问题。  相似文献
7.
数据流挖掘分类技术综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
数据流挖掘作为从连续不断的数据流中挖掘有用信息的技术,近年来正成为数据挖掘领域的研究热点,并有着广泛的应用前景.数据流具有数据持续到达、到达速度快、数据规模巨大等特点,因此需要新颖的算法来解决这些问题.而数据流挖掘的分类技术更是当前的研究热点.综述了当前国际上关于数据流挖掘分类算法的研究现状,并从数据平稳分布和带概念漂移两个方面对这些方法进行了系统的介绍与分析,最后对数据流挖掘分类技术当前所面临的问题和发展趋势进行了总结和展望.  相似文献
8.
操作系统设备驱动可靠性研究综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
目前,对设备驱动可靠性的研究着重于设备驱动与操作系统内核的有效分离,设备驱动框架按照驱动被隔离所处位置大致可分为内核态、用户态和虚拟机三种。本文按照该分类方法,全面系统地阐述了操作系统领域对设备驱动可靠性提高方面的研究现状,讨论和分析了各种设备驱动框架所用隔离技术和方法的优缺点,并阐明了进一步的研究方向。  相似文献
9.
数据流频繁模式挖掘算法设计   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
介绍了数据流频繁模式的概念和定义,提出了数据流频繁模式挖掘算法的通用数据流处理模型,详细总结了数据流频繁模式挖掘算法的三种分类方式:"窗口模型"、"结果集类型"和"结果集精确性".基于这些分类方法提出了数据流频繁模式挖掘算法的设计立方体,该立方体不仅涵盖了现有的数据流频繁模式挖掘算法,还对设计新的算法具有指导意义.基于设计立方体,分析了设计算法时应当采取的有效策略,旨在为设计新算法提供一个有力参考.最后讨论了数据流频繁模式挖掘的进一步研究工作.  相似文献
10.
数据流具有数据持续到达、到达速度快、数据规模巨大等特点,这些都给数据流挖掘领域研究工作带来了新挑战,而其中分类算法更是当前的研究热点. Domingos等人在VFDT中利用Hoeffding不等式很好地解决了在数据流上进行单遍扫描获取高精度决策树的问题. Gama等人对VFDT进行扩展并实现了VFDTc,使系统能够处理连续属性,并在叶节点采用了贝叶斯分类算法使分类精度更高.基于VFDT和VFDTc,设计并实现了一种基于线索化二叉排序树的决策树分类新算法VFDTt,其主要贡献有如下3点:1)第1次设计并实现了数据流上的基于线索化二叉排序树(TBST)的连续属性处理方法.相比VFDT,VFDTt的样本插入时间复杂度由O(n2)降低到O(nlogn).当新样本到达时,VFDTc需要更新O(logn)个属性节点,而VFDTt只需要更新相应的一个节点即可. 2)改进了VFDTc连续属性的最佳划分节点选取的计算方法,使其时间复杂度由O(nlogn)降低到O(n). 3)相比VFDTc,VFDTt只需从更少的备选划分节点中选取最佳节点,备选划分节点数由O(n)降低到O(logn).  相似文献
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