基于Spark框架的FP-Growth大数据频繁项集挖掘算法

针对大数据中的频繁项集挖掘问题,提出一种基于Spark框架的FP-Growth频繁项集并行挖掘算法。首先,根据垂直布局思想将数据按照事务标识符垂直排列,以此解决扫描整个数据集的缺陷。然后,通过FP-Growth算法构建频繁模式树,并生成频繁1-项集。接着,通过扫描垂直数据集来计算项集的支持度,从而识别出非频繁项,并将其从数据集中删除以降低数据尺寸。最后,通过迭代过程来生成频繁 -项集。在标准数据集上的实验结果表明,该算法能够有效挖掘出频繁项集,在执行时间方面具有很大的优越性。     

谈路桥隧道路基处理技术

介绍了隧道内路基的特点与基本要求,针对路桥隧道的路基施工中经常遇到的软土与沉降两种路基情况进行了研究,并对其处理技术进行了分析,希望能为我国路桥隧道工程中的路基处理技术提供有价值的参考。     

基于排序采样策略的差分演化算法

基于传统的差分演化,对其种群的内部结构进行调整,提出了一种基于个体适应度排序的种群设置策略。并通过个体采样方式来选择个体参与变异步骤,结合优胜劣汰的选择策略,提出了基于个体排序的采样差分演化算法。通过优化测试函数的仿真试验,与传统差分演化算法和粒子群算法相比较,基于排序的采样差分演化算法在收敛速度和鲁棒性等方面有较好的优势。