基于闭合序列模式的减量挖掘算法

针对数据库减量时不断重复挖掘的问题,在已有闭合序列模式算法PosD*的基础上,提出一种减量挖掘算法 DePosD*。通过移动频繁和非频繁闭合序列集合之间的数据,在原有挖掘结果上直接进行更新,减少挖掘的时间。实验结果证明,在减量过程中该算法的时间效率与PosD*相比有所提高。     

The kinematic design of spatial,hybrid closed chains including planar parallelograms

It is presented an integral approach for the kinematic design of spatial, hybrid closed chains which include planar parallelograms into their kinematic structure. It is based on a systematic application of recursive formulae intended for describing the evolution of screws through time. Due to the particular nature of the proposed approach, it can be closely related with Lie algebras and allows to overcome the lacking of group structure offered by a parallelogram when it is going to be considered as a component of a hybrid closed chain. Several application examples are presented in order to show the potential of the proposed approach.     

闭合B样条曲线控制点的快速求解算法及应用

为了提高求解闭合B样条曲线控制点的速度,提出了一种基于专用LU分解的求解算法。根据控制点方程组系数矩阵的特点,参照追赶法的LU分解,构造了分解后的、矩阵的结构。基于这两个矩阵的结构特征设计了专用的LU分解方法,具有较少的存储空间和计算量。在此基础上,根据追赶法的原理,设计了闭合B样条曲线控制点的快速求解算法。通过数值实验和在等值线光滑中的实际应用,表明了该算法的可靠性和有效性。     

基于PID反馈的高Q值加速度计闭环检测电路

高Q值加速度计由于能够很好地降低热机械布朗噪声,被广泛应用于高精度低噪声检测领域,相应的闭环接口电路却成为其应用的困难之一.通过分析传感器的器件结构和动态响应,提出了一种基于PID反馈的闭环检测电路来克服传感器因高Q值造成的不利影响,改善系统的频率特性和动态响应.根据设计原理设计和测试了基于PCB板级的闭环检测电路.电...     

一种基于滑动窗口的数据流频繁闭项集挖掘算法

频繁项集挖掘是数据流挖掘中的一个热点问题.提出了一种新的数据流频繁闭项集挖掘算法MFCI-SW.首先设计了两个新的数据结构:频繁闭项集表FCIL和频繁闭合模式树MFCI-SW-Tree,在此基础上以滑动窗口中的基本窗口为更新单位,在每个基本窗口中提取出频繁闭项集的数据项,将其支持度F和窗口序列号K存到FCIL中;然后随着新基本窗口的到来,通过删除频繁闭项集表中K值最小的数据项和插入新数据项完成对FCIL的更新和MFCI-SW-Tree树的裁剪;最后在MFCI-SW-Tree中可以迅速挖掘出满足用户需要的频繁闭项集.实验结果证明了该算法在执行效率上明显优于DS-CFI算法.     

基于不确定数据的可能频繁闭序列模式挖掘

; 对于不确定数据的频繁序列模式挖掘,会导致可能频繁模式数量的指数级出现,其中有些无用的挖掘结果,引起频繁序列的冗余。针对上述不足, 提出了可能频繁闭序列模式(pfcsp)的定义, 以及一种基于不确定数据的可能频繁闭序列挖掘算法U-FCSM。此算法中,基于一种元组不确定数据模型,计算序列的可能频繁性,应用BIDE算法的闭序列思想判断可能频繁序列是否是可能频繁闭序列模式。为了减少搜索空间与避免冗余的计算,应用了几个剪枝与边界技术。U-FCSM算法的有效性与效率通过大量的实验得以表明。     

A skewed unscented Kalman filter

State estimation of nonlinear systems is a challenging task, especially when the Gaussian approximation fails. The unscented Kalman filter was proposed to deal with state estimation of nonlinear systems. We modify the traditional unscented Kalman filter to capture the third-order moment (skewness) of the state vector. Methods are also proposed to reduce the computation time of the suggested approach, and showing that the proposed algorithm is as fast as the unscented Kalman filter. Simulation results confirm that the method is better than, or at least as good as, the unscented Kalman filter.     

A new efficient SIF-based FCIL (SIF–FCIL) mining algorithm in predicting the crime locations

In our innovative crime location forecast method, at the outset, the crime features are mined from the crime database and used for performing the adaptive mutation-based artificial bee colony (AMABC) algorithm, in which the database attributes and crime values are bunched together. Subsequently, the frequent closed itemsets lattice (FCIL) is built by the rules support factor values, and from this the frequent rules are extracted. In the course of the FCIL creation, the clustered attributes values are processed like a sliding window. In accordance with the frequent rules, the related crime locations are created. Thus, our proposed sliding with itemsets factor-based FCIL proposed technique is endowed with the superb skill of fruitfully forecasting the locations by means of AMABC and FCIL methods. In our innovative approach, we apply an UCI Machine Learning Repository-Communities and Crime Data Set for the offence investigation. The novel method is analysed and contrasted with the modern mining algorithms such as Apriori, Eclat and conservative FCIL.     

封闭型小区交通开放对城市交通的影响

随着交通需求的增加,城市交通问题日益严重,能否通过开放现有封闭型小区的道路以缓解城市交通拥堵是一个值得研究的问题.本文针对这一问题,建立了基于最短路的交通分流线性规划网络模型,提出了交通量改善因子、路段饱和度均值以及路段饱和度标准差等三个评价指标,以评价和对比封闭性小区开放前后的交通量与道路占用程度,从而反映了封闭性小区的开放对城市交通的具体影响.本文对两种不同的交通网络及交通流量数据进行了仿真与模型求解,结果表明：尽管小区开放后路网密度提高,有可能使得总交通负荷降低,但并非任何小区开放均能缓解城市交通拥堵.小区面积、位置、外部及内部道路状况等诸多因素都能影响路网的交通状态,所以,是否开放封闭型小区,需要用针对具体的小区与周边道路状况进行评估后再进行决策.     

基于GMRES的超声过程层析成像算法研究

当前超声气固两相流层析成像的难点在于难以获得有效的信号和图像重建算法精度不高。鉴于此,作者以超声衰减理论为基础,提出一种基于广义最小残差(GMRES)迭代的超声层析成像重建算法：首先利用广义极小残差迭代算法获取初始物体浓度分布信息,然后采用均值滤波并设定灰度门槛的方法对其进行修正以提高图像精度。为验证该算法的可行性,利用数值仿真在较少有效信息条件下,求解欠定稀疏线性方程,将结果与现有几种图像重建算法比较发现该方法成像精度高,之后进行的超声气固两相流层析成像实验结果表明：采用该算法的成像系统能够反映管道内气固两相流截面固相浓度分布特征。