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数据流中基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法* 总被引:2,自引:0,他引:2
挖掘数据流中最大频繁项集是从数据流中获得信息的一种有效手段,是数据流挖掘研究的热点之一。结合数据流的特点,提出了一种新的基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法。该算法用位图来存储数据流中流动的数据;采用直接覆盖的方法存储和更新数据流上的数据;在深度优先搜索挖掘最大频繁项集时,除采用经典的剪枝策略外,还提出了与父等价原理相对应的子等价剪枝策略;最后将挖掘结果存储在索引链表中以提高超集检测效率,进一步减少挖掘最大频繁项集的时间。理论分析和实验结果证实了该算法在时间和空间上的有效性。 相似文献
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改进遗传算法在试题自动组卷中的应用研究 总被引:14,自引:0,他引:14
针对传统的组卷算法具有组卷速度慢、成功率较低、组卷质量不高等缺点。本文提出了一种用改进的遗传算法来求解试题组卷问题的方法。实验结果表明,新方法的组卷成功率和收敛速度都得到明显提高,并且较好地克服了未成熟收敛现象,取得了较满意的组卷效果。 相似文献
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为了更加有效的管理在计算机硬件仿真实验系统中的信号扩散,本文提出了一种信号扩散算法。算法在实验准备阶段将实验逻辑图转化成为图结构存储,并计算出各器件的信号处理代价;在实验运行期间,利用优先级队列的调度器件的启动顺序,从而动态规划信号的扩散次序。算法的时间复杂度理论分析及对比实验均证明,该算法有效减少了信号在器件中的无效重复扩散,降低了器件工作函数的启动次数,使信号扩散时的时间复杂度得到了极大的改善,大幅提高了实验的响应速度并降低了对系统资源的占用。 相似文献
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文章提出了一个形式化模型AMACP(Analyzing Model of SELinux'Accegs Control Pplicy),用它来分析SELinux中的策略配置文件的有效性,SELinux中的策略数目是巨大而又复杂的.SELinux系统实现的几个子模型是由配置文件中的规则构成,但却很难全面把握这些规则对系统本身的影响.文章的目的就是根据SELinux中策略配置构建语义并且模型化这些规则之间的关系.在此基础上提出一种算法,用来验证某个主体是否可以利用某种给定的存取模式来访问某个给定的客体对象. 相似文献