公开密钥体制与Euler-Fermat定理通俗证明

随着计算机的广泛使用，文件加密解密已成为相当频繁的工作．本文叙述了公开密钥体制中的一种方法，并对其使用的数学工具给出一个通俗证明，以使加密解密工作更加方便、有效．     

KDD中的数据清理技术研究

数据清理是KDD的首要步骤;没有好的数据环境,就不会有理想的挖掘结果.介绍了数据的一般特征,讨论了KDD中数据清理技术的清除空缺、噪声处理及不一致数据等问题,指出通用性和自适应性差是目前数据清理工具存在的主要问题.     

基本概念格的关联规则挖掘算法

在已有的基于概念格的关联规则挖掘算法中,搜索频繁结点的范围太大,从而导致花费大量的时间来产生关联规则.针对这一不足,利用"索引链表"数据结构来辅助快速地找到所有的频繁结点,缩小了结点的搜索范围,降低了概念格中挖掘关联规则算法的复杂度.     

概念格并行构造算法研究

对已有并行算法进行详细对比,提出一种基于闭包系统划分的概念格并行构造算法--Para_Prun算法,它将概念集合看作初始闭包系统,迭代生成相互独立的多个子闭包系统,然后在每个子闭包系统中独立生成概念,有效提高了运算效率.     

再论关系数据流中增减型及循环型知识的发现

继续研究在以关系为单位的数据流中发现"增加"、"减少"等增减型知识以及"良性循环"、"恶性循环"、等循环型知识的方法.这些方法可以发现事物间发展的联系及发展的趋势,为决策者提供更强有力的支持.特别是发现各种循环,将为决策者加强"良性循环",增加效益与成功,摆脱"恶性循环",避免亏损与失败,提供了重要的依据.     

二次整数规划问题的分枝定界法

应用分枝定界技术将二次整数规划问题变量X =(x1,x2 ,… ,xn)分开 ,选取一个分量xi 固定 ,然后求解具有n-1个变量的整数规划问题 ,并应用分枝定界技巧 ,使节点 ( [xi]±k)的个数最少 ,并找出判断节点个数最少的条件     

数据挖掘中聚类算法比较研究

聚类算法是数据挖掘中的核心技术,虽然聚类算法已被广泛深入的研究,但其应用在数据挖掘领域时间不长,其间产生了许多不同的适用于数据挖掘的聚类算法,但这些算法仅适用于特定的问题及用户.为了更好的使用这些算法,综合提出了评价聚类算法好坏的5个标准,基于这5个标准,对数据挖掘中近几年提出的常用聚类方法作了比较分析,以利于人们更容易、更快速的找到一种适用于特定问题的聚类算法.     

概念格最简子直接分解概念及算法

对概念格进行分解处理便于解决数据量庞大情况下的数据分析和规则提取.为了减少概念格分解时可能会产生的冗余,在满足子直接分解定义的基础上进一步明确的去掉那些多余的同余关系,定义了最简子直接分解的概念.利用同余关系之间的泛化和例化关系给出了相应的求最简子直接分解的算法,对算法进行证明,并且给出了应用实例.     

一种基于函数依赖的分类规则挖掘算法

给出了一个函数依赖概念的推广,提出了函数依赖作用域的概念,讨论并证明了作用域的性质,基于函数依赖的作用域提出了一种分类规则的挖掘算法,并用实例证明了该算法的有效性.     

分子计算机的诞生与现状

介绍了计算机领域的一项最新成果--分子计算机.分子计算机利用脱氧核糖核酸(DNA)来进行计算.腺嘌呤、鸟嘌呤、胞密啶、胸腺密啶(核苷酸)在计算中起了重要的作用.使用限制内切酶、接合酶、转移酶、外切核酸酶、修饰酶来实现计算所需要的各种操作.介绍了分子计算机完成的第1个计算--解哈密顿通路问题的方法,用这种方法使NP完全问题在很短的时间内就得到解决.