大型数据库中的高效序列模式增量式更新算法

提出一种称为FIMS（fast incremental mining of sequential patterns)的序列模式增量式更新算法，处理因数据库的更新而引起的序列模式的维护问题。主要思想是利用原先的序列模式挖掘结果，通过建立一个投影数据库来减少对整个数据库的扫描次数和侯选序列的生成，从而提高挖掘的效率。实验结果显示在更新数据量远小于整个数据库的大小时，FIMS算法的性能优于GSP算法4－7倍。     

高速公路汽车目标检测

用动态图像序列分析减背景方法检测出了高速公路上的汽车目标，得到流量，速度等参数。初始背景用卡尔曼滤波更新，能自适应环境光的漫变，给出了目标检测跟踪算法的及实现算法ＴＭＳ３２０Ｃ２５脱机硬件系统结构。跟踪实际交通图像结果表明，算法性能良好，处理速度为－３４次／ｓ，满足了交通管理的实时性要求。     

一种改进的关联规则增量式更新算法

在支持度和置信度不变的情况下,随机或偶然向数据集添加数据记录会导致关联规则的变化.在FUP算法的基础上给出了一个改进的增量式更新算法,本算法在充分利用先前关联规则的基础上极大的减少了扫描原数据集的次数,与FUP算法相比极大的减少了算法运行时间,并实验验证了算法的优越性.     

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.     

应用遥感影像更新地理信息若干问题的探讨

首先，针对高空间分辨率卫星遥感影像用于地理信息更新的特点，对信息融合、变化检测、数据挖掘、影像检索等问题进行了研究。遥感影像用于地理信息更新时，一方面应对多源遥感信息进行融合，特别是发展决策层融合算法，另一方面应进行多时相遥感信息融合和变化检测。其次，针对多时相遥感信息融合，提出了一种新的多时相融合处理方法体系，并针对自动信息更新的要求，探讨了遥感数据挖掘应重点解决的问题及其在地理信息自动更新中的应用。最后，面向快速影像提取和检索的需求，研究了基于内容的遥感影像检索技术，并重点分析了检索中能够应用的影像特征。     

离散Hopfield神经网络的动态行为分析

离散Hopfield神经网络的稳定性不仅本身有重要的理论意义，而且也是网络应用的基础。主要研究非对称离散Hopfield神经网络在并行演化模式下的动力学行为，得到了一些新的稳定性条件，所获结果进一步推广了一些已有的结论。     

超市消费行为分析中的增量挖掘系统原型

介绍了一个应用增量更新技术开发的超市消费分析系统原型，源数据库已有的分析模型，对新数据进行增量挖掘，减少了对数据库扫描的次数，提高运行效率，加快了系统的反映速度，符合CRISR-DM模型的要求，具有一个实用的数据挖掘系统的特征．     

基于图形的网络演化博弈的拓扑结构

对基于图形的网络演化博弈,首先求出典型结点策略演化方程,进而给出将结点方程组合成网络局势演化方程的方法。利用局势演化方程,将计算逻辑动态系统不动点与极限环的公式推广用于图形的网络演化博弈。然后,介绍某玩家单独更新的局势演化方程,并依此给出网络演化博弈纯纳什均衡点计算公式。     

Effect of updating training on fluid intelligence in children

Recent studies have indicated that working memory (WM) training can improve fluid intelligence.However,these earlier studies confused the impact of WM storage and central executive function on the effects of training.The current study used the running memory task to train the updating ability of 9-11 year-old children using a double-blind controlled design.The results revealed that children’s fluid intelligence was significantly improved by memory-updating training.Overall,our findings suggest that the increase in fluid intelligence achieved with WM training is related to improving central executive function.     

QGrid:一种空间移动对象并行索引结构

为提高空间移动对象数据更新效率和查询准确率,提出了一种空间移动对象并行索引结构.利用主索引和辅助索引支持对空间对象进行基于范围的查询和基于对象标识的查询,还通过查询索引将更新操作和可能受其影响的查询操作相连接,在满足并行操作时间片语义的同时,避免了传统方法进行范围查询时对查询范围内相关对象及相关索引结构全部进行锁定的需求.实验结果表明:高负载环境下,该索引结构不但能保证查询准确率,其处理能力也明显优于传统索引结构.该索引通过提高系统并行度,使同一范围内的更新和查询操作可以并行执行,提升了系统整体运行效率.