一种基于FP树的挖掘关联规则的增量更新算法

挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个重要研究方向．人们已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中关联规则的算法,但对关联规则维护问题的研究却比较少．该文在FP树的基础上,引入支持度函数的慨念,对FP树进行改造,提出了一种关于挖掘关联规则的增量更新算法IFP—growth．该算法既考虑了数据集中数据的增加．同时又考虑了数据集中数据的减少等情况下关联规则的维护问题,并且还可以把增量更新的5种情形简化为3种情形．使用本算法来挖掘关联规则可以避免生成大量的候选项目集,而且非常高效．     

基于逻辑程序的安全协议验证

安全协议本质上是分布式并发程序,可以自然地描述为多个子进程的并发合成系统．将安全协议对应的并发合成系统抽象为逻辑程序进行消解,能够对安全协议无穷多个会话的交叠运行进行验证．该文提出了安全协议逻辑程序中逻辑规则的一个分类方法,基于该分类方法提出了安全协议逻辑程序不动点的迭代计算方法．逻辑规则的分类优化了安全协议逻辑程序不动点的迭代计算和安全性质验证过程中的计算．由于安全协议逻辑程序不动点迭代计算过程不一定终止,文中提出了每进行k≥1步安全协议逻辑程序不动点迭代计算验证一次安全性质的验证策略．     

频繁项集挖掘算法

数据挖掘在最近几年里已被数据库界所广泛研究,而搜索频繁项集是诸如关联规则挖掘,序列模式挖掘等数据挖掘问题中的关键步骤。本文描述了频繁项集挖掘问题的特点,并根据搜索策略对已有各种频繁项集挖掘算法进行了分析和比较。     

一种逆向程序流依赖性分析方法及其应用

本文提出一种基于逆向程序流分析的程序依赖性分析的形式化通用模型,它虽然基于一些很简单的概念与定义,但在程序测试、排错、维护、代码优化等多个方面有着广泛的应用。     

一种挖掘最大频繁项集的深度优先算法

最大频繁项集挖掘是许多数据挖掘应用中的重要问题．提出一种新的深度优先搜索最大频繁项集的算法．该算法采用位图数据格式,结合了流行的各种有效剪枝技术,并使用局部最大频繁项集来进行高效的超集存在判断,明显地加速了最大频繁项集的生成,从而降低了CPU时间．     

基于UML的软件Markov链使用模型构造研究

软件统计测试要求基于软件使用模型产生测试例对软件系统进行测试,并根据测试结果评价软件可靠性,是高可靠软件测试的重要组成部分.由于统一建模语言(unified modeling language,简称UML)已经成为事实上的面向对象标准建模语言,因此,从软件UML模型构造软件使用模型就成为面向对象软件统计测试的关键.为此,定义了加入统计测试约束的UML用例图、序列图以及用例执行顺序关系,为基于UML的软件统计测试提供了一个形式化描述基础.在此基础上,给出一个从软件UML模型构造软件Markov链使用模型的算法,并给出了自动化支持工具UMGen的类图结构,基于一个卫星控制系统,说明了所提出方法的有效性.     

多级多维离散小波变换的快速提升计算

提升方法是计算离散小波变换的有效手段,它由一系列的提升步和拉伸变换组成.在计算多级和多维离散小波变换时,现有方法在每一次小波分解的过程中都做完整的提升步计算和拉伸变换计算.我们发现该方法存在运算过程的冗余,为此本文提出了一种称之为后拉伸变换的提升方法,基本思想是计算完所有的提升步后,再统一进行拉伸变换.它能减少离散小波变换的乘法运算量.例如,对图像与视频压缩中应用广泛的Daubechies 9/7小波,做一维5级分解时与现有方法相比,乘法运算减少20%,而二维5级分解时,乘法运算减少28%.     

基于模糊综合评判的分类模型及其应用

对传统的分类方法而言,分类结果是非常明确的。当将这些分类方法应用于模糊性对象时,其明确的分类结果显得不公平且与实际不符。本文研究了模糊数学的基本概念和方法,提出了一种基于模糊综合评判的分类模型,并将该模型应用了把企业信用评估中。     

汉字笔画知识的自动统计方法研究

1引言 英语处理的方便之处就在于所有英语单词都可以由26个英文字母按前后关系拼成,而汉字结构复杂,很难找到一种方法用一些类似于英文字母的部件来表达.     

SOAP及其对Web服务的影响

Web不仅可以作为一个信息平台,也可以作为一个服务平台。随着Web服务概念的提出,应用程序的开发模式已经发生了转变,由过去的通过集成本地系统服务来构建应用程序发展到致力于构建具有复杂结构的n层系统。文章主要分析开发模式的转变所带来的有关防火墙穿越、协议之间的转换等问题,然后阐述SOAP及其相关技术是如何解决这些问题的以及与其他解决方法相比的优势。最后是对SOAP的优势和不足的讨论。