基于聚类的动态物化视图选择研究

物化视图选择方法大多是静态的,违背了联机分析处理和决策支持系统的动态本质.现有的动态算法也不能实现完全的动态化,为此提出了一种数据仓库中基于聚类的动态物化视图选择算法CBD-MVS(clustering-based dynamic materialized view selection),该算法采用层次聚类技术对用户查询语句进行聚类,提出视图合并算法建立候选物化视图,利用BPUS(benefit per unit space)算法生成最终应该被物化的视图.实验结果表明该算法是有效可行的,由于采用聚类技术,实现了完全的动态化.     

快速更新频繁项集

发现频繁项集是数据挖掘应用中的关键问题，发现过程的高花费要求对增量数据挖掘算法进行深入研究，首先分析并指出了增量式更新频繁项集算法的技术难点－寻找新的有效频繁项集，其次提出了一种快速的增量式更新频繁项集算法FUFIA，最后对该算法进行了分析和讨论。     

基于Cascade组合分类器的医学图像分类方法研究

提出了利用Cascade组合方法生成基于贝叶斯、神经网络与决策树的组合分类器,并将之应用到肝脏图像的分类中。实验结果表明,与现有医学图像分类方法相比,该组合方法可以有效地提高医学图像分类的准确性和稳定性。     

约束关联规则的有效挖掘算法

研究了在大型事务数据库中挖掘有约束条件的关联规则问题；给出院 约束频繁模式树的定义；提出了一种基于约束频繁模式树的约束关联规则挖掘算法-CFPTA，并与其它相应算法进行了比较，实验结果表明算法CFPTA是有效的。     

利用CNN和PCA约束优化模型实现稀疏表示分类

目的 传统的稀疏表示分类方法运用高维数据提升算法的稀疏分类能力,早已引起了广泛关注,但其忽视了测试样本与训练样本间的信息冗余,导致了不确定性的决策分类问题。为此,本文提出一种基于卷积神经网络和PCA约束优化模型的稀疏表示分类方法（EPCNN-SRC）。方法 首先通过深度卷积神经网络计算,在输出层提取对应的特征图像,用以表征原始样本的鲁棒人脸特征。然后在此特征基础上,构建一个PCA（principal component analysis）约束优化模型来线性表示测试样本,计算对应的PCA系数。最后使用稀疏表示分类算法重构测试样本与每类训练样本的PCA系数来完成分类。结果 本文设计的分类模型与一些典型的稀疏分类方法相比,取得了更好的分类性能,在AR、FERET、FRGC和LFW人脸数据库上的实验结果显示,当每类仅有一个训练样本时,EPCNN-SRC算法的识别率分别达到96.92%、96.15%、86.94%和42.44%,均高于传统的表示分类方法,充分验证了本文算法的有效性。同时,本文方法不仅提升了对测试样本稀疏表示的鲁棒性,而且在保证识别率的基础上,有效降低了算法的时间复杂度,在FERET数据库上的运行时间为4.92 s,均低于一些传统方法的运行时间。结论 基于卷积神经网络和PCA约束优化模型的稀疏表示分类方法,将深度学习特征与PCA方法相结合,不仅具有较好的识别准确度,而且对稀疏分类也具有很好的鲁棒性,尤其在小样本问题上优势显著。     

序列模式挖掘中的隐私保护方法研究*

目前,已提出了一些关联规则挖掘中的隐私保护方法,而对序列模式挖掘中隐私保护的研究却很少。为此,提出了一种有效的敏感序列隐藏算法CLSDA(current least sequences delete algorithm),该算法对候选序列加权,在删除序列的过程中随时更新权值,使用贪心算法获得局部最优解,尽可能减少对原始数据库的改动。实验结果表明,与现有序列模式隐藏方法相比,算法CLSDA将具有更好的隐藏效果。     

基于划分和层次的混合动态聚类算法*

针对划分聚类对初始值较为敏感以及层次聚类时间复杂度高等缺陷,提出了一种基于划分和层次的混合动态聚类算法HDC-PH。该算法首先使用划分聚类快速生成一定数量的子簇,然后以整体相似度的聚类质量评价标准来动态改变聚类数目,同时给出了聚类过程中孤立点的剔除方法。实验结果表明,HDC-PH算法的性能明显优于划分和层次算法,提高了聚类质量,并获得了更自然的聚类结果。     

基于变尺度滑动窗口的流数据聚类算法*

针对流数据聚类处理中数据采集的有效性问题,提出了一种基于变尺度滑动窗口的流数据聚类算法。该算法采用动态变化的滑动窗口来采集流数据,以及带有平均时间戳与平均权值的混合指数直方图来支持数据处理,从而能更好地捕获动态变化的流数据。而且增加了聚类的标准,使得流数据的聚类质量得到提高。实验结果表明,该算法提高了流数据的聚类质量。     

一种手持式单缸四冲程汽油机的优化设计

世界各国对汽油机排放和可靠性的要求日趋严格,美国加州空气资源委员会(CARB)拟对小型非道路汽油机的排放及可靠性做出新的规定.为提高整机寿命,降低汽油机有害物排放,设计一种高可靠性的机油转子泵,保证汽油机润滑系统的稳定性.为后续进一步提高汽油机使用寿命及降低其有害物质的排放提供了新的方案.测试结果表明,与同等排量的单缸...     

一种基于标签相关性的多标签分类算法

针对基于概率统计的ML-kNN算法只能对每个独立的标签进行分析,忽略了真实世界中标签间的相关性,提出了一种联系标签相关性的ML-kNN算法(S-ML-kNN).该方法对训练集进行扩展,并按照标签间的二阶组合来构造新的标签,融合了标签之间的相关性.实验结果表明,S-ML-kNN算法优于ML-kNN算法.