一种高效的最大频繁Embedded子树挖掘算法

提出了一种高效的最大频繁Embedded子树挖掘算法——CMPETreeMiner。该算法采用先序遍历序列存储树,并将节点的范围属性加入该序列,采用伪投影技术对频繁子序列进行投影,并对投影序列中的每个节点编码。在挖掘带编码的频繁子序列过程中,对频繁子序列进行高效剪枝,得到最大频繁Embedded子树,无需生成所有频繁Embedded子树。实验结果表明,CMPETreeMiner算法是高效可行的。     

一种XML多分支路径索引查询算法

为高效地实现XML多分支路径查询,提出了基于索引的XML多分支路径查询算法depthjoin.首先对XML文档进行编码并创建索引,然后对查询树进行查询匹配.采用栈存储多分支路径中的单路径,对多分支结点采用索引信息判定其子结点是否具有共同的祖先结点或父结点.与现有的XML分支查询算法相比,算法depthjoin充分利用索引,不需要进行单路径的连接操作,实验表明其查询效率比现有的查询算法高.     

多媒体数据库管理系统MDMS的研究与开发

该文介绍了多媒体数据库管理系统ＭＤＭＳ的主要功能、系统结构、设计思想及实现技术。该系统能实现对图像类型、声音类型和文本类型等多媒体数据的支持。     

基于数据挖掘技术的保险业务风险分析

风险评估是保险公司的一项重要工作。目前保险公司对风险的分析通常是粗略的或根据经验来判断，提出利用数据挖掘技术对保险业务数据进行风险分析。在保险公司建立的保单及索赔信息数据库的基础上寻找索赔过和没有索赔的投保人各自具有的特征，从耍 现风险较大的领域，得到一些实用的控制风险的方法。     

基于SVM的信息融合新方法*

利用SVM对大规模数据进行训练时,需要占用很大的内存空间,甚至会因内存不够而无法训练。为此,提出了将大规模数据分块求解,然后将分块求解的结果进行信息融合的新方法。首先训练得到各模块的支持向量,将所有支持向量进行融合,得到决策模型和一组支持向量。当有新的数据加入时,将其作为一个子模块,训练得到该模块的支持向量,与原模型中获得的支持向量进行融合,训练得到新的决策模型。利用KDDCUP99数据进行实验,结果表明该方法的测试精度与在所有数据集上训练的精度相当,花费时间少,适用于增量学习。     

多媒体播放器NSMP的设计与实现

多媒体应用程序的设计方法是当代软件设计的热门课题。本文介绍用ＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃ设计多媒体播放器ＮＳＭＰ的方法及实现技术，该多媒体播放器可用来播放任何安装在多媒体ＰＣ机上支持ＭＣＩ（多媒体控制接口）的多媒体设备，包括ＣＤ唱片、声音文件、ＭＩＤＩ文件、动画文件、ＡＶＩ数字电影等。此外它还有录音功能。     

利用注意力机制的多示例学习视频异常检测

视频异常检测旨在检测视频中的表观异常和运动异常,多示例学习(Multiple Instance Learning, MIL)是目前较先进的弱监督视频异常检测方法,但是MIL提取的C3D特征不能同时描述视频中表观和运动信息,这导致异常检测性能较低.本文提出了利用注意力机制的多示例学习视频异常检测算法(A-MIL),首先提取视频数据的三维特征C3D和光流特征图,并利用Conv-AE提取光流图的特征向量,然后输入至3层全连接神经网络中得到每个示例每种特征的异常分数,接着通过注意力机制获取特征的权重参数,得到最终的示例分数,最后利用改进的MIL排序算法进行模型训练并设置阈值,测试时将异常分数与阈值相比较以判断异常.在公开数据集UCF-Crime上的实验结果表明,本文方法的AUC指标提升了2.79%.     

一种基于决策矩阵的属性约简及规则提取算法

研究了Rough集理论中属性约简和值约简问题,扩展了决策矩阵的定义,提出了一种基于决策矩阵的完备属性约简算法,该算法利用决策属性把论域划分成多个等价类,然后利用每个等价类对应的决策矩阵计算属性约简。与区分矩阵相比,采用决策矩阵可以有效地减少存储空间,提高约简算法效率。同时,借助决策矩阵进行值约简,提出了一种新的规则提取算法,使最终得到的决策规则更加简洁。实验结果表明,本文提出的属性约简和值约简算法是正确、有效、可行的。     

最大频繁项目集的快速更新

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题．为克服基于Apriori的最大频繁项目集挖掘算法存在的不足,DMFIA采用FP-tree存储结构及自顶向下的搜索策略,有效地提高了最大频繁项目集的挖掘效率．但对于频繁项目多而最大频繁项目集维数相对较小的情况,DMFIA要经过多层搜索且在每一层产生大量的候选项目集,因而影响算法的执行效率．为此,该文提出了DMFIA的改进算法IDMFIA(the Improved algorithm of DMFIA)．IDMFIA采用自顶向下和自底向上双向搜索策略,可尽早修剪掉较短最大频繁项目集的超集和较长最大频繁项目集的子集．另外,该文还提出最大频繁项目集更新算法FUMFIA(Fast Updating Maximum Frequent Itemsets Algorithm),该算法充分利用已建立的FP-tree和已挖掘的最大频繁项目集,可对已挖掘的最大频繁项目集进行高效维护．实验结果表明,IDMFIA和FUMFIA可有效提高最大频繁项目集的挖掘和更新效率．     

支持向量机及其改进算法研究

支持向量机基于结构风险最小化原则，在经验风险和泛化能力之间折衷。它以其良好的性能。在分类领域得到越来越广泛的应用。探讨了SVM的基本原理，研究了在其基础上的一些改进算法，分析了它们之间的联系和区别，为在实际应用中选择最佳的模型提供参考。