离散数学的方法和挑战

序　本文概括地介绍了著名的以色列数学及理论计算机科学家 N.Alon在北京举行的 ICM2 0 0 2上所做的题为“离散数学 :方法和挑战”的大会报告的内容 ,及他论述的离散数学的过去、现在和将来 ,并介绍了报告人的工作背景 .1　Alon,Noga简介在 ICM2 0 0 2 ( 2 0 0 2年国际数学家大会 )上 ,以色列 Tel- Aviv大学的著名数学家 N.Alon做了历时一小时的、精彩的、题为“Discrete Mathematics:Method and Challenges”的大会报告 .N.Alon于 1 983年在耶路撒冷的 Hebrew大学获数学博士学位 ,曾做过包括 MIT、普林斯顿高级研究院、IBM阿尔…     

特殊字符简单输

撰写文章、编辑文档时,经常需要输入一些诸如“‰№【】”之类的特殊字符。这些字符往往不能直接录入,如何输入这些特殊字符呢?本文就枚举一些常用的输入方法供大家选择。     

学习如何校验路径以及创造性地处理字符串 你甚至还得到一个枚举用户配置文件的脚本

如果你曾经不得不在共享PC上清理旧的用户配置文件，或者由于安全性原因查找一个特定用户曾登录的所有的PC，Getuser Profiles．bat脚本将是一个很有价值的收藏。这个脚本使用Netusers工具枚举PC上的用户配置文件。即使你不需要枚举用户配置文件，GetuserProfiles．bat也很有价值，它展示了如何校验路径和执行高级字符串处理。[编者按]     

组合逻辑电路测试生成的一种隐式枚举算法

D算法(DALG)对那些执行纠错和翻译功能(ECAT)的组合电路是无效的。PODEM(面向通路决策)是组合电路的一种新的测试生成算法。PODEM采用的是一种隐式枚举的方法,它与解0-1整数规划问题所采用的方法相类似。可以看到PODEM对ECAT电路是非常有效的,并且对一般组合电路比D算法更为有效。与D算法相比,PODEM的显著特点就是简单。PODEM是一种完全的算法,即只要存在一个测试就一定能把它生成。为了对所有可能的初级输入模式空间进行有效地隐式查找,采用试探的方法,直到找到一个测试或者空间穷举完为止。术语索引:组合逻辑,D算法,决策树,纠错,隐式枚举,固定故障,测试生成,不可测故障。     

基于IXP42X处理器的PCI配置空间的访问方法

凭借嵌入式设备的诸多优点,嵌入式PCI设备的开发呈现上升的趋势,如何合理的使用PCI设备,编写PCI驱动必然是成了首要实施和解决的问题。在编写PCI驱动的过程中,一定会涉及到对PCI设备的物理空间的读写。本文通过对PCI配置空间的比较系统的介绍,给出了在CPU为IXP42X的嵌入式系统中如何利用4个非预取寄存器,访问PCI设备配置空间的方法。     

基于差异节点集的加权频繁项集挖掘算法

针对基于WN-list的加权频繁项集挖掘算法NFWI挖掘效率低的问题,提出一种基于WDiffNodeset的加权频繁项集挖掘算法DiffNFWI。对DiffNodeset数据结构进行扩展得到WDiffNodeset,采用集合枚举树和混合搜索策略相结合的方法查找加权频繁项集,以避免大量的交集运算并实现高效查找。使用差集策略计算项集的加权支持度,从而降低计算量。在mushroom、pumsb等数据集上的实验结果表明,DiffNFWI算法的运行效率优于NFWI算法。     

基于DiffNodeset结构的最大频繁项集挖掘算法

在数据挖掘中,通过挖掘最大频繁项集来代替挖掘频繁项集可以大大地提升系统的运行效率。针对现有的最大频繁项集挖掘算法的运行时间消耗仍然很大的问题,提出了一种基于DiffNodeset结构的最大频繁项集挖掘（DNMFIM）算法。首先,采用了一种新的数据结构DiffNodeset来实现求交集以及支持度的快速计算;其次,引入一种新的线性复杂度的连接方法来降低两个DiffNodeset在连接过程中的复杂度,避免了多次的无效计算;然后,将集合枚举树作为搜索空间,同时采用多种优化剪枝策略来缩小搜索空间;最后,再结合最大频繁项集挖掘算法（MAFIA）中所使用的超集检测技术来有效地提高算法的准确性。实验结果表明,DNMFIM算法在时间效率方面性能优于MAFIA与基于N-list的MAFIA（NB-MAFIA）,该算法在不同类型数据集中进行最大频繁项集挖掘时均有良好的效果。     

基于语料库句法结构分析的动态规划模型

语料库方法在性标注上获得了较大的成功,但句法分析中仍存在许多问题,针对句法分析方法的不足,文中给出了一个基于语料库的动态规划分析模型。     

基于枚举策略的三倍体个体单体型重建算法

求解三倍体个体单体型对于探索三倍体物种的遗传特性和表型差异等方面的研究具有重要的推动作用。针对带基因型信息的最少错误更正(MEC/GI)模型,提出了一种基于枚举策略的三倍体个体单体型重建算法EHTR。该算法依次重建3条单体型上的每一个单核苷酸多态性位点取值,对于给定位点,首先根据其基因型取值枚举该位点的3种单体型取值情况,然后选择片段支持度最高的取值作为该位点的重建值,算法的总时间复杂度为O(mn+mlogm+cnl)。采用CELSIM和MetaSim两种测序片段模拟生成器生成实验测试数据,在片段覆盖率、错误率、单片段长度、单体型长度和单体型海明距离等参数的不同设置下,对算法EHTR,GTIHR,W-GA和Q-PSO的重建率和运行时间进行对比分析。实验结果显示,算法EHTR在不同的参数设置下均能以更短的运行时间获得更高的重建率。     

安全脆弱点描述语言

在入侵检测技术的研究中,安全脆弱点的描述是一个急需解决的问题。目前,脆弱点描述方法基本上局限于枚举、CVE两种,但它们在各种安全工具及脆弱点信息源之间进行协同工作方面存在很多困难。为了解决这些问题,文章设计了一种安全脆弱点描述语言。使用该语言描述脆弱点,可以解决脆弱点标识符混乱问题;方便脆弱点的定位、归类与对比;清楚、明确地描述脆弱点内容;有效管理脆弱点的扩展部分及其更新过程。