基于nested-loop的大数据集快速离群点检测算法

针对已有的多数离群点检测算法存在扩展性差,不能有效应用于大数据集的问题,在已有的基于距离的离群点检测算法的基础上,设计模信息表存储结构,利用向量内积不等式关系以及合理的存储分配和调度策略,提出一种高效离群点检测算法DBoda.该算法通过在预处理中存储每个点的模信息,减少点间距离的计算量,并对嵌套循环方法进行优化,进一步减少I/O的开销.理论分析和试验结果表明,所提算法具有时间消耗小和适用于处理大数据集的特点,可以有效地解决离群点检测中的算法时间复杂性和算法扩展性问题.     

基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘算法研究

目前绝大多数频繁项目集(或最大频繁项目集)挖掘算法并没有考虑相关领域知识,其结果会产生许多无关的模式.因此,发现约束频繁(或约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,然而,这方面的研究工作却很少.为此该文提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree:一种扩展前缀树结构)的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法.实验结果表明该算法是快速有效的.     

分布式多层Web应用系统的实现

随着Internet/Intranet的高速发展 ,基于Web的应用系统的开发越来越受到人们的重视 “Web+数据库”的两层系统结构是目前Web系统开发中使用的主要方式 ,但实践证明 :以此开发出的应用系统存在着Web服务器负荷过重、执行效率不高以及缺乏延展性等一些缺陷 ,难以应付中大型应用的需求 文中结合现今流行的COM/DCOM、CORBA组件技术 ,从系统构成、负载平衡、核心技术几方面介绍了分布式组件技术在Web系统中的应用 ,着重论述了“中间层”对提高Web系统性能的重要作用 ,并在此基础上实现了一个分布式多层Web应用系统 与两层结构的Web应用系统相比 ,该系统具有较高的灵活性、安全性和执行效率     

基于OBE理念的高职知识产权管理专业教学改革研究

高职知识产权管理是应用性较强的专业，基于OBE教学理念，分析专业课程教学过程中存在的问题，从教学目标、教学方法、考核评价等方面，开展高职知识产权管理专业的教学改革研究，提出改革措施，提高知识产权管理专业教学质量，提升学生素养，探索以学生核心能力培养为导向的教学方法。     

基于关联分析的高维空间异常点发现

异常点发现是从大量数据对象中挖掘少量具有异常行为模式的数据对象,很多情况下,这些数据对象较之正常行为模式包含了更多用户感兴趣的信息.该文针对某些具体应用领域中的数据对象具有高维性的特点,利用关联分析知识,提出一种高维空间异常点发现算法,理论分析和实验表明,算法是有效可行的.     

分布式多层Ｗeb应用系统的实现

随着Internet/Intranet的高速发展,基于Web的应用系统的开发越来越受到人们的重视。“Web＋数据库”的两层系统的结构是目前Web系统开发中使用的主要方式,但实践证明：以此开发出的应用系统存在着Web服务器负荷过重、执行效率不高以及缺乏延展性等一些缺陷,难以应付中大型应用的需求,文中结合现今流行的COM／DCOM、CORBA组件技术,从系统构成、负载平衡、核心技术几个方面介绍了分布式组件技术在Web系统中的应用,着重论述了“中间层”对提高Web系统性能的重要作用,并在此基础上实现了一个分布式多层Web应用系统,与两层结构的Web应用系统相比,该系统具有较高的灵活性、安全性和执行效率。     

基于PrefixSpan的快速交互序列模式挖掘算法

为了克服序列模式挖掘过程中重复运行挖掘算法而产生的时空消耗,提出了一个快速、简单而有效序列模式的交互式算法FISPM,利用前次挖掘得到的序列构造序列模式数据库用来存储挖掘出来的所有序列, 通过缩减本次挖掘所要构造投影数据库的频繁项的数量来减少构造投影数据库所需的时间以及投影数据库的大小,从而减少时间和空间消耗,提高挖掘效率.通过设置全局最小支持度来减少算法迭代次数. 实验结果证明在交互挖掘过程中FISPM效率优于PrefixSpan.     

基于投影数据库的序列模式挖掘增量式更新算法

针对序列模式挖掘中的增量挖掘问题,提出一种序列模式更新算法ISPBP.算法引入序列数据库结构来存储从原始数据库中挖掘出的所有项、最大频繁模式以及它们的支持数,采用间接拼接方法,只需处理增量数据库,避免了对更新后数据库的重新计算.对于因增量数据库新产生的频繁模式,利用了在增量数据库中出现的频繁项集来减小投影数据库,进一步提高了算法的效率.理论分析和实验表明,算法是有效可行的,并且增量数据库越大,算法在效率上的优越性越明显,算法ISPBP优于传统增量式更新算法.     

改进的模糊Min-Max神经网络与模糊系统建模

应用改进的广义模糊Min—Max神经网络进行样本分类，并以此分类结果确定模糊系统所需的模糊规则数，再运用TSK模糊系统实现函数建模，该方法的优势在于，改进的广义模糊Min—Max神经网络具有较好的自适应分类能力，可用来初步确定模糊规则数和规则空间的划分。有效避免了模糊建模时常见的规则数选取之随意性，实验结果证明，该方法实用有效。