数据仓库系统中一种高效的多维层次聚集算法

如何减少联机分析处理中多表连接和压缩维属性连接关键字,对查询数据进行有效地分组聚集操作,成为联机分析处理查询处理的关键问题.为此,提出了一种基于多维层次编码的新型预聚集算法MDHEPA.该算法充分利用编码长度较小的多维层次编码及其前缀,对事实表中的数据进行快速地分组聚集计算,大大减少和简化了多表连接操作,提高了联机分析处理查询效率.理论分析和实验结果表明,该算法是有效的.     

分布式环境下全局序列模式挖掘技术研究

由于分布式环境下挖掘全局序列模式常常产生过多候选序列,加大了网络通信代价.为此提出一种基于分布式环境下的全局序列模式快速挖掘算法.该算法将各站点得到的局部序列模式压缩到一种语法序列树上,避免了重复的序列前缀传输;基于合并树中节点序列规则和简单的特点,提出一种项扩展和序列扩展剪枝策略,有效地约减了候选序列,减少了网络传输量,从而快速生成全局序列模式.理论和实验表明,在大数据集环境下该算法性能优越,能够有效地挖掘全局序列模式.     

一种基于维层次聚集树的Cube增量更新算法

提出利用Cube中的维层次聚集树（dimension hierarchy aggregate tree,简称DHA-Tree）来对聚集Cube进行增量更新维护,在维层次聚集Cube中进行数据插入和删除等数据更新时,充分利用维层次聚集树中的维层次前缀,由下向上用更新前后的差值对受到更新结点影响的所有祖先结点进行增量更新.在插入新维数据时,在不需要重新构建聚集Cube就可以对聚集Cube进行增量更新,从而减少了Cube的更新时间.对基于维层次聚集树的聚集Cube与传统Cube进行了算法性能分析和比较,结果表明本文所提出的聚集Cube的增量更新算法性能最佳.     

用遗传算法求解的非线性规划问题

针对用遗传算法求解非线性规划问题时交叉、变异过程中所产生的新一代近似解合法性问题,提出了预先定界的方法,根据约束条件确定下一代近似解的合法的取值范围。实验证明该方法有效,且能保证在较短的时间里取得较好的结果。     

不完备信息系统的规则提取研究*

粗糙集理论和D-S证据理论都是重要的不确定性推理方法,两者各有优缺点.现实生活中,不完备信息系统广泛存在.研究了将两种理论结合用于不完备信息系统以进行规则提取,并用实例进行了验证.     

多重序列比对的蚁群算法

序列多重比对是生物信息学特别是生物序列分析中的一个重要的操作.提出了一种解决多重序列比对的蚁群算法,利用了人工蚂蚁逐个选择各个序列中的字符进行配对.在算法中,蚂蚁根据信息素、字符匹配得分以及位置偏差等信息决定选择各序列中的字符的概率,通过信息素的更新与调节相结合的策略,以及参数的动态自适应调节方法,较为有效地解决了局部收敛的问题,加强了算法寻求全局最优解的能力.实验显示,该算法可以有效解决多重序列比对问题.     

基于量化规则格的关联规则渐进更新*

提出一种基于量化规则格的规则更新算法,重点讨论了在新增格节点的过程中规则更新的思想,实现在格的渐增生成过程中,相应的关联规则也得到渐进更新.最后给出简单实例说明规则更新算法的正确性.     

一种自适应的蚂蚁聚类算法

受蚂蚁分巢居住行为的启发,提出一种人工蚂蚁运动(ant movement,简称AM)模型和在此模型上的一个自适应的蚂蚁聚类算法(adaptive ant clustering,简称AAC).将人工蚂蚁看成一个行为简单的Agent,代表一个数据对象.在AM中,人工蚂蚁有睡眠和活跃两种状态.在AAC算法中,定义了一个适应度函数用来衡量蚂蚁与其邻居的相似程度.人工蚂蚁通过其适应度和激活概率函数来决定处于活跃态或者睡眠态.整个蚂蚁群体在移动中动态地、自适应地、自组织地形成多个独立的子群体,使不同类别的蚂蚁之间相互     

RAPWBN的矩阵乘法并行算法

在介绍带有宽总线网络的可重构计算阵列(RAPWBN)的基本结构及其二进制值的前缀和操作的基础上,提出了 RAPWBN 阵列上的整数求和算法,并由此得到了 RAPWBN 阵列上的两种快速高效的矩阵乘法运算并行算法。在具有 N3个处理器和 N2条行总线的 RAPWBN 阵列上,若总线带宽ω>logN 字节,矩阵乘法可以在 O(1)时间完成;在具有 N2个处理器和 N 条行总线的 RAPWBN 阵列上,矩阵乘法可以在 O(N)时间完成。它们的效率都为 O(N3),达到了最优。     

电信客户服务需求的关联规则挖掘

本文对电信业务中客户服务的关联规则进行挖掘,对电信客户的服务需求进行预测.根据针对电信客户服务需求数据库的特点,我们我们对对Apriori算法的不足进行了适当改进,进行适当改进,并提出了基于表操作的数据频繁项集的方法,从而有效地挖掘电信客户的服务需求关联规则.