并行挖掘频繁项目集新算法——MREclat

针对Eclat算法在挖掘海量数据中的频繁项目集时存在的内存和计算资源不足等问题,提出了基于Map/Reduce计算模型的并行挖掘算法--MREclat。首先,将水平型数据库转换成垂直型数据库;然后,将转换后的数据按2-项集的前缀分发到各个计算节点上,且在分发数据时引入了均衡策略;接着,在各个计算节点上求出以某一前缀开头的所有频繁项目集;最后,合并各个节点的结果得到所有频繁项目集。介绍了MREclat的设计思想,研究了算法的运行性能。实验结果表明,MREclat算法效率大约是PEclat算法的2倍,加速比性能比PEclat算法提高了64%。     

基于非局部注意力生成对抗网络的视频异常事件检测方法

针对异常事件的不确定性,文中选择使用未来帧预测的方式对视频进行异常事件检测。通过正常样本对预测模型进行训练,使模型能够准确预测不包含异常事件的未来帧,但对于包含未知事件的视频帧,模型无法进行预测,利用生成对抗网络以及表观约束和运动约束对用于预测的生成器模型进行训练。为了减少相关目标特征丢失,提出了非局部注意力U型网络生成器(Nonlocal Attention Unet Generator, NA-UnetG)模型,提升了生成器的预测精度,同时提升了视频异常事件检测的准确度。通过公开数据集CUHK Avenue和UCSD Ped2对所提方法进行实验验证,实验结果表明,所提方法的AUC指标优于其他方法,AUC分别达到了83.4%和96.3%。     

改进的多流形LLE学习算法

流形学习已成为机器学习和数据挖掘领域的研究热点。比如,算法LLE（Locally Linear Embedding）作为一种非线性降维算法有很好的泛化性能,被广泛地应用于图像分类和目标识别,但其仅仅假设了数据集处于单流形的情况。MM-LLE（Multiple Manifold Locally Linear Embedding）学习算法作为一种考虑多流形情况的改进算法,依然存在几点不足之处。因此,提出改进的MM-LLE算法,通过任意两类间的局部低维流形组合并构建分类器来提高分类精度;同时改进原算法计算最佳维度的方法。通过与算法ISOMAP、LLE以及MM-LLE比较分类精度,实验结果验证了改进算法的有效性。     

基于加权颜色直方图和颜色对的图像检索系统

提出了基于加权颜色直方图的图像检索算法以及基于颤色对的图像检索算法，该算法分别利用图像的加权颜色直方图和颜色对作为图像特征，通过图像的相似性计算实现图像匹配．用Visual C^ 实现了基于加权颜色直方图和颜色对的图像检索系统，阐述了该系统的组成结构．同时给出图像检索实例．并对该系统的检索效果和性能进行了详细分析．实验结果表明该系统具有较好的检索效果和性能．     

三维空间中面对象相邻关系的判断算法

提出了三维空间中面对象相邻关系的判断算法CRAR与算法CRAR-DF.计算空间面对象与其他空间对象之间的距离,如果该距离小于给定的阈值,则认为面对象与该对象相邻.算法CRAR-DF在算法CRAR的基础上利用距离函数进行相邻关系的快速判断.实验结果表明,算法CRAR和算法CRAR-DF能够准确地判断面对象的相邻关系,且CRAR-DF具有较高的效率.     

基于闭合频繁Induced子树的GML文档结构聚类

提出了一种GML文档结构聚类新算法MCF_CLU.与其它相关算法不同,该算法基于闭合频繁Induced子树进行聚类,聚类过程中不需树之间的两两相似度比较,而是挖掘GML文档数据库的闭合频繁Induced子树,为每个文档求一个闭合频繁Induced子树作为该文档的代表树,将具有相同代表树的文档聚为一类.聚类过程中自动生成簇的个数,为每个簇形成聚类描述,而且能够发现孤立点.实验结果表明算法MCF_CLU是有效的,且性能优于其它同类算法.     

基于QR树索引的面包含关系求解算法

为提高空间拓扑计算中求解面包含关系的效率,提出一种基于QR树索引的面包含关系求解算法。根据空间对象的几何信息建立QR树索引,利用QR树查找面包含的空间对象,并将该算法应用于基于线面包含关系的GML空间聚类。实验结果表明该算法能有效提高计算面包含关系的时间效率。     

网络课程群综合实验教学平台的构建与实施

从南京师范大学省级计算机实验教学示范中心建设项目出发,较系统地论述计算机网络原理以及相关课程的教学内容,提出"网络主导、课程协同、情景教学、综合应用"的网络课程群模式,详细地规划了网络课程群的实验体系、实验组织、实验设备和环境的建设方案,以期建立符合计算机网络教学和人才培养需求的高质量、高效率和高水平的综合性平台。     

分布式决策树算法研究与实现

提出了一种基于分布多库环境下的决策树生成算法DDTA（Distributed Decision Tree Algorithm）．该算法使用基于信息熵增益的思想分割各个分布的、同构训练样本集,各分布站点利用服务器传来的分割属性分割自己的样本集,服务器则通过对所有分布站点传来的信息计算各个属性的信息熵增益得到分割属性．实验表明DDTA算法能对分布同构样本集进行有效决策树挖掘,分布多库环境下生成的决策树是正确的．与算法INDUS相比,该算法的通信代价小．     

TMS320C25反汇编程序的设计与实现

ＴＭＳ３２０Ｃ２５是高性能３２位单片数字信号处理器，适用于数字信号处理，图形／图像处理，语音识别，通信等领域，有着广阔的应用前景。本文将分析ＴＭＳ３２０Ｃ２５指令代码的特点，介绍ＴＭＳ３２０Ｃ２５反汇编程序的设计与实现思想。