ORACLE Server for Netware的应用研究

本文介绍了ＯＲＡＣＬＥＳｅｒｖｅｒｆｏｒＮｅｔｗａｒｅ数据库系统的运行环境、特点、结构、服务器的规划和几种客户端开发工具     

教你四种神奇的开机方法

电脑开机你用什么方法？如果有人问你回答不外乎是：“直接按电脑机箱上的电源开关按钮不就得了”。这当然是最简单的方法。不过，其实打开电脑还有许多方法，下面就给大家介绍四种电脑开机方法。[第一段]     

基于字符串表示的大整数加法运算的算法研究

本文就计算机在进行大整数加法运算过程中,由于机器自身硬件条件的限制而导致数据精度的丢失等问题,提出以字符串来存储数据并加以处理的一种方法,并给出了以Visual FoxPro6.0为语言基础的完整程序描述.     

交通风与自然风对公路隧道通风影响数值模拟

基于FLUENT软件对自然风与交通风在公路隧道内运动特性进行数值模拟,考虑车辆行驶速度,交通量、自然风风速与风向对隧道通风影响.计算结果表明,交通风风速随着车辆行驶速度和交通量的增加而增大,两者之间存在一定的函数关系.自然风风向与行车方向相同时,隧道内风速随自然风风速增大而增大,两者相反时自然风明显抑制隧道通风.     

一种改进的Apriori算法

数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性。通过对关联规则挖掘技术及其相关算法Apriori进行分析,发现该技术存在的问题。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。对Apriori算法做了改进。借助0—1矩阵给出了计算项集的支持度计数的更快方法,同时还简化了Apriori算法中的连接和剪枝操作,从而在时间和空间上提高了Apriori算法的效率。     

应用模糊本体的广义关联规则挖掘算法

模糊集与本体结合的数据挖掘方法得到了广泛的关注。为了丰富数据挖掘效果以及数据挖掘得出的规则的完整性,本文在模糊本体的挖掘算法基础上,提出了模糊本体中叶子结点的相似度定义以及不同语义层次所含项目集的数目定义多重最小支持度,提出了基于模糊本体的广义关联规则算法。对比实验证明,基于模糊本体的广义关联规则算法的挖掘具有更强的可读性,获得的语义关联规则更加丰富,促进了在广义关联规则挖掘过程中使概念泛化更加合理,提高了算法效率。     

用Naive Bayes方法协调分类Web网页

WWW上的信息极大丰富,如何从巨量的信息中有效地发现有用的信息,是亟待解决的问题,而Web网页的正确分类正是其中的核心问题.针对超文本结构中的结构特征,提出了用NaiveBayes方法协调分别利用超文本页面中的文本信息和结构信息进行分类的方法.经实验验证,与只用单种方法对超文本进行分类的方法相比,综合分类法有效地提高了分类的正确率.     

银行业数据仓库的性能优化方法

首先说明了数据仓库的特点和结构及性能优化技术；然后结合银行业数据仓库的特点，提出了在银行业数据仓库系统开发中提高系统性能的几种设计方法。实践证明，在系统开发过程中，合理运用这些方法，可大大提高数据仓库系统的性能。     

语义网中的本体映射研究

本体映射的关键是概念相似度的计算。本文提出的方法从三个方面来计算这一相似度,首先计算概念的语义相似度,其次计算概念描述相似度,最后计算邻近层次概念的相似度。