突发饮用水污染下的水阀和消防栓的调度研究

研究在突发饮用水污染情况下,如何对消防栓和水阀最优调度,从而使得对用户造成的危害程度最小、同时调度成本最小,但是,这两个目标是互相矛盾的,调度成本的减小必然导致污染水体对用户危害程度增加.因此,首先建立了两目标优化模型,其中,第一个优化目标为污染事件发生后,用户饮用的污染物质量最小;第二个优化目标为对消防栓和水阀调度的成本最小;然后以美国某小镇真实饮用水管网为研究对象,利用NSGA-Ⅱ算法求解最优的水阀和消防栓调度方案,同时分析了不同参数对调度结果的影响,仿真结果验证了本文所建立的多目标优化模型和调度算法的有效性.     

一种高效的关联规则挖掘算法研究

一般关联规则挖掘算法分为两步:第一步是发现频繁项目集;第二步是利用频繁项目集产生关联规则.文章讨论了现今关联规则挖掘算法的特点和不足,同时提出一种效率更高的挖掘算法.与其它算法不同的是,该算法侧重于知识领域的使用和关联规则系统应用的预备.     

创建一个Microsoft Office 2000 COM插件

本文描述了如何用MicrosoftOffice2000Develper来开发一个COM插件，该插件可以创建一个适用于MicrosoftFrontPage,MicrosoftWord和MicrosoftPowerPoint的简单的报表，报表中的数据来源于MicrosoftAccess数据库。     

树型编码在演化硬件中的应用

演化硬件的难点在于,当目标电路比较复杂时,解空间急骤增大,目前常用的演化方法及编码都存在一定的缺陷,可靠性不强。三元组编码是目前比较典型的一种方法,通过实验验证,在求解复杂问题时可靠性也不强,因此针对三元组编码提出一种改进策略,即利用树型结构对算法加以改进,提高算法可靠性,最终演化出消耗资源最少的数字电路.实验证明,算法改进是有效的,改进后的算法结果优于现有算法。     

基于改进多目标优化算法的分布式数据中心负载调度

在数据中心的运营中运营商需要考虑如何在利润最大化的同时降低碳排放和提升服务质量,这些目标之间的平衡是一个巨大挑战.针对该问题,建立分布式数据中心负载调度的多目标优化模型,提出一种改进拥挤距离和自适应交叉变异的非支配排序遗传算法(ICDA-NSGA-II).在NSGA-II算法的基础上,通过对拥挤距离的改进能够提高算法的开采和勘探能力,引入正态分布交叉(NDX)算子和自适应变异算子增强种群的多样性,从而保证算法能快速、准确地得到Pareto解集.为了显示改进算法的有效性,对基准测试函数进行求解,仿真结果表明,改进算法相比于典型的NSGA-II和MOEA/D具有更快的收敛速度和精度,在分布式数据中心负载调度优化中,能够快速有效地给出满足利润、碳排放和服务质量等目标的Pareto最优解.     

基于PVM的并行算法研究

随着数据库规模的增长，数据挖掘技术变得非常重要，而且从数据库中挖掘隐藏的规则也变得十分必要．提出了一种在数据库中发现关联规则的并行Apriori算法，并在并行虚拟机(PVM)环境下实现了该算法．该算法是通过在处理器间分割数据来实现数据的并行化的．     

一种改进的挖掘关联规则的并行算法研究

介绍了一种改进的基于Apriori算法的挖掘关联规则的并行算法，并和以前提出的DD算法了比较。这种改进的算法IDD克服了以前提出的DD逄法的缺点，消除了DD算法中的工作冗余。     

一种基于图像的关联规则发现算法的研究

论文介绍的是在图像数据库中的知识发现,介绍了一种在二维彩色图像中发现关联规则的挖掘算法。算法主要由四步组成:属性抽取,对象鉴别,辅助图像创建和对象挖掘。重点是关于图像内容的数据挖掘,并不涉及到其它的知识领域。文章最后对所提出的算法进行了分析。     

数据挖掘技术及工具研究

本文对数据挖掘技术作了简要的概述，分析了数据挖掘的体系结构和数据挖掘的分析方法，并简要介绍了几种数据挖掘工具以及它们的特点，在文章的最后展望了数据挖掘的发展方向。     

关联规则挖掘综述

介绍了关联规则挖掘的一般概念 ,并进一步导出它的一般框架 ;同时对一些典型算法进行了分析和比较 ,介绍了关联规则的应用 ;最后展望了关联规则挖掘的未来研究方向。