基于对gSpan改进的有向频繁子图挖掘算法

提出的新算法对gSpan算法做了适用性改进,算法所采用的图编码技术与传统的频繁子图挖掘（FSG）,快速频繁子图挖掘（FFSM）,基于先验的图挖掘（AGM）等算法对图结构的编码均不同,由于对有向图进行了新的二维特征定义,因此可使算法适用范围有效地扩展至对有向图的学习,称之为基于对gSpan改进的有向频繁子图挖掘算法（DF...     

一种基于特征子图的不确定图分类算法

采用频繁子图作为特征子图,对不确定图进行分类.提出AGF频繁子图挖掘算法,该算法将频繁子图挖掘问题转换为频繁项挖掘问题,可有效提高频繁子图生成效率.利用频繁子图构造分类模型,首次应用于不确定图,通过实验证明,给出的分类算法具有良好的分类正确率.     

硒化合物毒性的自由基机理

本文认为在类似生理PH条件下,在谷胱甘肽和氧或过氧化氢都过量时,微量的亚硒酸钠能使鲁米诺产生稳定的化学发光.SeO_8~(2-),Ebselen和Lambda-硒化角叉菜胶都能催化产生活性氧.实验结果表明,硒化合物的毒性可能与其在体内催化产生活性氧自由基有关.本文还用ESR方法进一步证实上述体系产生了活性氧自由基.     

逐步最佑扩展的频繁子图挖掘算法

gSpan算法是一种高效的频繁子图挖掘算法,它通过最右扩展图的标准编码得到图集中的所有频繁子图,但它需要通过子图同构判断来计算支持度,由于子图同构问题是NP完全问题,其计算比较复杂.针对上述问题提出一种优化的算法IgSpan,通过改进的ADI++存储结构将图的最右扩展和支持度的计算相结合,避免直接的子图同构判断,经实验...     

硝基芳烃化合物对大型蚤的联合毒性

分别测定了2，4-二硝基甲苯(2，4-DNT)与5种硝基芳烃化合物对大型蚤的单一毒性及二元混合物的联合毒性，采用毒性单位法评价了硝基芳烃化合物对大型蚤的联合毒性效应．结果表明，5种二元混合物的联合毒性以相加作用为主，说明此类化合物可能是以相似的方式作用于大型蚤．     

应用多维标度法预测硝基苯化合物的生物毒性

将6种基团参数用于硝基苯化合物取代基结构参数化,应用林知己夫多维标度法,从一组对象之间的相似性度量或非相似性度量出发,求出这组对象在某低维空间中的标度对它们进行了定量构效关系研究,同时将所得的结果映射到二维空间以得到更直观的图像．研究结果表明,该方法能将样本数分成明显的高活性区、中活性区及低活性区三个部分,与实验结果完全吻合．     

单图中的近似频繁子图挖掘算法

图数据的挖掘工作是数据挖掘工作中的重要组成部分,已经有许多人在这个领域进行了深入的研究.由于数据获取不可避免噪音数据,故在挖掘频繁图时考虑近似十分重要.然而许多此前的工作只考虑了子图间编辑距离(Graph Edit Distance,GED)的绝对值,而没有考虑子图间编辑距离与子图大小的相对关系.提出了一种在单图中进行近似频繁子图挖掘的新算法,并在计算近似程度时考虑当前子图的大小.该算法通过对近似频繁子图的大小上限进行预测,并通过局部反单调性进行剪枝,提高了算法的效率.实验表明,该算法能够挖掘出传统算法无法发现的近似频繁子图,且相比对比算法具有更好的时间性能.     

基于图的挖掘关联规则改进算法

关联知识挖掘算法中一种广为人知的算法就是Aprior算法,之后所有关联规则挖掘算法的基本思想都是基于频繁项目集发现算法的基础上进行了改进.为了提高关联规则挖掘效率,首先回顾了基于图的关联规则挖掘算法;然后,在此基础上进行了改进,把关联规则挖掘中寻找频繁项集的问题转换为图中寻找完全子图的问题,通过在图中查找完全子图来寻找频繁项集.提出了一种基于图的关联规则挖掘改进算法,并且对原算法和改进的算法从时间和空间的性能进行了比较分析,得出改进的算法是有效可行的.最后从实验结果得出结论GenerateItemsets算法比DGBFIG算法优.     

取代嘧啶基硫脲类化合物的合成及生物活性

目的合成新的广谱、高效优良硫脲类杀菌剂。方法以氯甲酸酯与含不同取代基的嘧啶胺为原料,回流反应。结果合成了14个取代嘧啶基硫脲类化合物,其中12个化合物为首次报道的新化合物。结构组成经元素分析、IR及1H NMR确认,并测定了其对5种植物病菌的室内毒力作用。结论合成方法简便、易行,且大部分化合物具有良好的抑菌和杀菌活性。     

基于频繁模式矩阵的改进挖掘算法研究

提出了对基于频繁模式矩阵Fp-array的挖掘的改进算法。首先对各项的投影矩阵预处理划分成若干同维矩阵,并根据同维矩阵的权值对剩余未搜索项进行预先判断,进而对搜索最大频繁项目集进行有效剪枝,减少了搜索范围。经过实验和算法分析,证明了改进算法具有明显的优越性。     

基于FP-Tree的最大频繁项目集更新挖掘算法

发现最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的重要问题．在应用中用户需要调整最小支持度,以发现更有用的最大频繁项目集．为此提出了一种最大频繁项目集更新算法(UMFPA),该算法通过对频繁模式树(FP-Tree)中的频繁项目头表(H Table)增加两个域,从而将减少在数据库不变而最小支持度变化的情况下的更新挖掘最大频繁项目集的费用．实验结果表明,算法在进行最大频繁项目集更新挖掘时具有很好的性能．     

基于关联规则的文档智能查寻算法研究

针对经典关联规则在解决与其他应用领域相关的概念、完备频繁项目集和高效算法的定义等问题上的缺陷,提出了一种关联规则算法,在文档智能查询的应用问题上,此算法有效地解决了这些问题,实验表明此关联规则算法在文档智能查询项目中,得到了良好的应用效果.     

基于数组的关联规则挖掘算法的研究

频繁项集的挖掘效率是关联规则产生的关键.针对经典Apriori算法的瓶颈,提出一种改进算法,通过数组结构来保存项集信息,只须扫描一遍数据库减少了时间开销.在自连接前进行项目计数,减少参加连接的项集数量,减少了候选项集的数量.通过实例证明,改进算法的效率更高.     

基于候选最大频繁项目集的关联规则挖掘算法

提高频繁项目集算法的效率是关联规则挖掘研究的一个重点领域 ,就此提出了基于候选最大频繁项目集的关联规则挖掘算法 ,通过实例说明了算法的执行过程 ,并与FP -Tree等其他算法作了比较