多装配接口的三维装配模型检索方法

针对三维模型装配时存在的多接口连接方式,提出一种多装配接口的三维装配模型检索方法.首先对三维装配模型进行属性邻接图的表达,并根据装配体零件之间的接口配合关系定义共轭子图;然后针对装配模型构成的图集进行图顶点的序列化,降低顶点匹配过程中的遍历次数;在此基础上,将装配模型的检索转化成查找符合共轭子图的属性邻接图,通过装配模型属性邻接图的图集进行模型检索;最后对频繁子图挖掘方法进行改进,提取出满足多装配接口的三维装配模型.实验结果表明,该方法能够实现多装配接口的三维装配模型检索,可以提取出设计人员所需的三维模型,提高产品的设计效率.     

一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法

如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度，在大数据背景下，同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此，本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法（UWEFP），首先，为了同时兼顾数据项的概率和权重，计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝；然后，为了减少对数据集的多次扫描，结合Spark框架的优点，设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘；最后在Spark环境下，以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时，提高了效率.     

基于Apriori算法改进的关联规则提取算法

通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究分析，认为Apriori算法存在一些不足。并且根据这些不足提出了相应的改进算法对Apriori算法进行优化，从而得到一种改进的Apriori算法，与原算法相比运算效率大大提高。     

基于预制数据库的FP-tree构造算法

以Apriori类的候选集产生一检查迭代法为代表的频繁模式挖掘在数据挖掘中扮演了十分重要的角色，详细研究了FP-tree频繁模式挖掘算法存在的瓶颈，提出了基于预制数据库的PFP-tree构造算法，该算法既能有效地利用FP-growth算法的优点，又能利用预制数据库技术将大型数据库按时间区段化成多个视图分而论之，适于并行运算，大大提高了速度性能。该算法还能有效地避免重复运算，有效地支持数据库的数据更新，具有良好的可伸缩性。     

天灾还是人祸——解决ADSL MODEM频繁掉线难题

今年5月初，全国大面积出现ADSL MODEM断线的奇怪现象，从沿海的广东、广西和福州，到天津、江苏、黑龙江等地区都发生了类似情况，一时之间网上闹得沸沸扬扬，传言四起。有说运营商使用了一套名为“网络尖兵”硬件来禁止用户使用路由功能，也有人提出病毒攻击的可能性。但不管是什么原因作祟，我们都有办法轻松解决这一难题。     

2#连铸机4#泵组2#泵电器控制系统频繁跳闸事故的处理与改进

通过对4#泵组2#泵运行过程中电器控制系统频繁跳闸问题进行故障分析，找出故障原因，并针对相应的结构进行改进，满足了正常生产的需要，达到了预期的效果。     

基于C++向量运算的Apriori算法程序设计与实现

用C++向量表示集合、候选集、频繁项目集,结合C++向量的操作特点,设计和实现了基于Apriori算法的关联规则产生程序,该程序用于物资管理系统中易耗物品关联信息的挖掘,运行结果证明了正确性.     

500kV HGIS液压操动机构频繁打压原因分析及对策

以某公司生产的 CTY-10型液压弹簧操动机构为研究对象,介绍其结构组成及原理,对该型号液压碟簧操动机构的频繁打压原因进行分析并给出相应的处理对策,为500kV HGIS设备的运维及检修提供参考.     

基于视频数据和传递熵的鱼群信息传递网络构建

鱼群中的个体如何通过信息传递从而达到一致的群体运动状态,至今还没有刻画这一现象的统一数学模型.本文阐述了一种利用视频数据和传递熵构建鱼群中个体间信息传递网络的方法.首先用实验获取斑马鱼集群的视频数据,并采用计算机视觉跟踪的方法获取鱼群中每个个体的位置和运动速度,然后利用传递熵计算个体两两之间的信息传递关系,在此基础上构建了鱼群信息传递网络.通过网络分析,揭示了鱼群中个体间的信息交互个数与信息传播速度之间的关系,进一步发现了鱼群信息传递网络中的频繁子结构.本文提供了一种利用探测时间序列间因果关系建立鱼群信息传递网络的方法,为鱼群信息传递研究提供了一种新的思路.     

读写频繁云存储网络应用的数据备份方法

文章根据读写频繁的云存储网络应用的数据存储特点,提出了一种新的数据备份方法,旨在最优化地利用已有的系统资源,为用户提供更好的用户体验。文章中的数据备份方法包括基于数据节点废弃度计算与用户访问预测的副本创建机制和基于存储平衡预测算法与副本健康度计算的负载调整机制。文章的数据备份方法与现有技术相比针对日益流行的社交类云存储网络应用进行了优化,将多种数据参数加权计算作为衡量数据节点优劣和副本文件价值的标准,在保证用户使用体验的前提下使各数据节点达到负载的均衡,并且避免了云服务器端将有限的计算资源浪费在频繁的副本调整过程中。