序列模式挖掘算法在生物序列的应用研究

生物序列相对于传统序列来说具有自己的特征。不同的序列模式挖掘算法应用到生物序列中有不同的特点和效率。本文分析目前比较流行的五种模式挖掘算法的运行过程,当应用到生物序列中时,分析了各个算法的性能,从而可以得出哪种算法更适应于不同类型的生物序列频繁模式挖掘。     

改进的频繁和高效用项集挖掘算法

提出一种基于局部效用质量值的上界剪枝新方法,引入伪投影技术避免真实地构造物理投影,基于二者提出改进的FHIMA-P算法.在提出的FHIMA-P算法中引入事务合并和投影事务合并技术,提出最终的FHIMA-MP算法,并在mushroom和accident数据集上进行实验.结果表明:FHIMA-P算法的运行时间相比FHIMA-ALL算法缩短,而FHIMA-MP算法则较前两者效率有非常大的提高;在不同参数下,mushroom和accident数据集中大量可合并事务(投影事务)数目也很好地证明了事务(投影事务)合并的有效性.     

基于ESCS剪枝策略的闭频繁项集挖掘算法

由于在现有的闭频繁项集挖掘算法中,剪枝策略相对单一,大都是针对1-项集进行剪枝,对2-项集和n-项集(n≥3)的剪枝策略相对匮乏,而有效的剪枝策略可以提前发现并剪掉大量没有希望的项集,因此改进闭频繁项集的剪枝策略对此类算法效率的提升具有很大的帮助。为此在ESCS(Estimated Support Co-occurrence Structure)结构基础上,提出针对2-项集的ESCS剪枝策略,并应用其将经典闭频繁项集挖掘算法DCI＿Closed(Direct Count Intersect Closed)改进为DCI＿ESCS(Direct Count Intersect Estimated Support Co-occurrence Structure)算法,同时对ESCS剪枝策略的效果加以验证。在多个公开数据集上、不同最小支持度阈值下,对改进前后算法时间性能进行比较实验。实验结果表明,改进的DCI＿ESCS算法在事务和项集较长的、较稠密的数据集上表现良好,时间效率均有一定程度的提高。     

基于Apriori和IUA的改进算法

在数据库中挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个重要的研究课题,在应用中具有非常重要的意义.在分析Apriori算法和IUA算法经典关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种基于最近挖掘结果的更新算法称为IIUA.IIUA算法吸收了Apriori算法和IUA算法的优点,在改变最小支持度和基于最近挖掘结果的条件下,从生成尽可能少的候选项集考虑,得到完整的新频繁项集,从而提高算法的效率.     

基于简单双矩阵的关联规则算法研究

针对关联规则挖掘中传统Apriori算法需要通过多次扫描数据库来发现频繁项集的问题,提出一种基于简单双矩阵的方法来实现频繁项集的发现．该方法仅需要扫描数据库一次,并充分利用项集的出现次数和是否出现逻辑值来获取频繁项集．实验表明,该方法比Apriori算法更高效．     

越野车辆AMT消除意外换挡及频繁换挡策略研究

提出了油门钝化方法,用于解决装备AMT变速器的越野车辆经常出现车辆意外换挡及频繁换挡的问题.讨论了油门钝化控制策略对解决意外换挡及频繁换挡问题的可行性及其影响因素,通过采用步进的方式对油门信号进行处理,可以有效屏蔽短时间内油门剧烈变换对车辆换挡的影响.设计了油门钝化控制策略及控制软件.实车试验结果表明,采用油门钝化控制策略的越野车辆意外换挡及频繁换挡的现象得到了有效控制.     

基于二维数组的序列模式挖掘方法研究

本文介绍了两种主要的序列模式挖掘方法,在已有二进制算法的基础上提出了一种基于二维数组与二进制形式的频繁序列的计算方法.该方法通过二维数组实现事务数据库的存储,利用 "或"、"与"、"异或"等逻辑运算计算序列的支持度计数和确定频繁序列模式,减少了数据库的扫描次数,降低了算法实现的难度,提高了挖掘效率,具有较好的创新性和理论价值.     

快速更新最小频繁概念格

更新挖掘最大频繁项目集是研究动态数据库挖掘的重要方面;文章在量化概念格的基础上,引进最小频繁概念格的概念,提出了一种快速的更新挖掘最大频繁项目集的算法,该算法能够在原有挖掘结果的基础上,快速有效地挖掘出更新后的数据库中隐含的新最大频繁项目集.     

数据挖掘中关联规则的改进算法

关联规则是数据挖掘中的重要研究内容之一,本文针对关联规则的维护问题,在事务数据库不变前提条件下对最小支持度和最小可信度进行改变,设计实现了一个增量式更新的改进算法AIUA。     

Apriori算法在消费市场价格分析中的研究与应用

在介绍关联规则基本原理的基础上,对Apriori算法进行了详细的分析和研究,并将Apriori算法应用于消费市场价格数据中,挖掘出了各种农副产品价格之间的关联关系,即从大量的农副产品价格数据中挖掘出了大米、玉米、大麦和羊肉、牛肉价格之间的关联规律.