多概念层次的数值关联规则挖掘

1 引言文[6]中将分类规则挖掘的方法扩展到数值关联规则挖掘的情况,其基本思想是:把一个数值属性x划分为若干个等分区间,于是一个三元组便可对应于一个布尔项目,其中[1,u]表示一个数值区间,之后再用类似于布尔关联规则的挖掘算法进行挖掘。这种采用区间分割的方法来刻画数值属性,存在三点不足之处;1)致使信息丢失;2)经常使规则具有误导性;     

一种多概念层数值关联规则采掘方法

目前,数据采掘已成为人工智能、数据库等领域的重要研究课题。数据采掘是从大量的数据中自动高效地提取未知的、可用的、可信的、可理解的知识的数据处理新技术。为了便于理解,数据采掘的结果可以用人们熟悉的概念来表示。某一领域中的概念按其内涵和外延往往形成一定的关系。在数据采掘中,主要有概念格和概念层次两种描述这种关系的方法,概念格主     

基于"新颖度"的关联挖掘算法

关联挖掘的目的是从大量数据中发现对用户有用、新颖、重要的关联规则.传统的关联挖掘算法会产生大量对用户而言显而易见的平凡规则,使那些真正对用户有用的新颖规则被淹没,而一些针对新颖性的改进算法往往又存在先验知识表达复杂且工作量极大的问题.在本文中,我们运用简单的分类树,引入"新颖度"的概念,对Apriori算法进行改进,得到了基于"新颖度"的关联挖掘算法,此算法既充分考虑了挖掘过程中得新颖性问题,又克服了先验知识表达过于复杂的困难.     

支持多实例模式的动态工作流研究

为了解决多实例模式给工作流的建模和实现带来的动态语义和数据共享冲突问题,在对多实例模式进行深入分析的基础上,讨论了一种具有动态性的建模方法。这种基于XPDL的过程定义方案支持各种多实例活动并且具有较强的动态性,能与不同的实现引擎兼容。同时,提出了一种活动多实例动态组装的活动执行部件设计方案,其中活动实例管理器的设计解决了动态执行多实例活动和数据共享问题。该方案在工作流引擎Shark中得到实现,改进后的Shark表明这种建模方法和引擎设计思想较好地解决了多实例的建模和实现问题,也提高了流程的动态性。     

三维图形引擎中骨骼蒙皮动画的一种实现方法*

提出了三维图形引擎中骨骼蒙皮动画的一种实现方法,即将现有的关节动画与单一网格动画相结合,利用骨架的继承变换和顶点混合技术使骨骼蒙皮动画平滑逼真。实验表明该方法有良好的显示效果,并具有较好的实时性,且占用的存储空间不大,能够满足当前三维图形引擎对动画技术的要求。     

一种快速并行关联规则算法研究及仿真*

在比较了当前几种并行关联规则挖掘算法的基础上,对并行关联规则算法进行了比较全面的分析,为了解决其性能和效率方面存在的问题,提出了一种快速挖掘策略的并行处理算法（FPARM）,并对这种快速并行关联规则算法的性能作了比较分析。经过计算机仿真实验的性能比较,采用快速并行算法的性能和效率提高了,达到了算法优化的目的。     

规则格网DTM快速构建算法研究*

规则格网(Grid)是数字地形模型(DTM)最常用的表示方法,有着广泛的应用。研究了基于离散点、三角网两种空间数据的规则格网快速构建算法。实验表明,分块索引方法及扫描线填充方法的引入实现了规则格网的快速生成,在大数据量条件下,效果也非常明显。     

聚类后的关联规则快速更新算法研究*

关联规则和聚类分析是数据挖掘中重要的研究课题。通过对关联规则挖掘算法Apriori算法进行分析与研究,指出了其在实用中存在的两个主要问题。鉴于此,在分析聚类分析和关联规则两种挖掘算法的基础上,讨论了将这两种独立的挖掘方法集成起来的联合挖掘,使其可以有效地压缩数据规模。给出了聚类后的关联规则快速更新算法描述。实验结果表明,算法性能优良,提高了数据挖掘执行效率。     

基于有效裁剪被遮挡单元的非规则数据场体绘制算法

提出了一种被遮挡单元的裁剪算法,以加速非规则数据场的体绘制过程。在基于一组平行切割平面的体绘制方法上,新算法通过对图像不透明度缓冲区中的值进行求平均操作,并将所计算的结果存储在一个与不透明度缓冲区间同样大小的平均不透明度缓冲区中,使得只需根据每一数据单元重心投影点在平均不透明度缓冲区中的值,就可得到此数据单元的可见性,从而有效裁剪掉被遮挡单元,降低需处理的数据量,加速体绘制过程。     

资本与互联网商业规则

互联网创造资本传奇 《时代周刊》评出的当今世界科技产业50名风云人物中,排名第一的不是全球首富软件巨子微软公司总裁比尔.盖茨,而是网上最大零售商亚马逊CEO贝佐斯(Jeff bezos),排名第二最具影响力的人物是美国在线(AOL)总裁凯斯(Steve case),网上最大拍卖商eBay(电子海湾)CEO惠特曼(MEG WHITMAN)名列第五,是科技界少数头角峥嵘的女性,预估到2002年eBay的拍卖总额可达五百二十亿美元,五百六十万名网友利用e-