一种基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

挖掘最大频繁项目集是许多数据挖掘中的关键问题．为克服早期基于Apriori的最大频繁项目集算法中的缺点,相继有多种挖掘最大频繁项目集方法被提出．其中对基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法比较多,但对FP-tree中的结点的频度计数关注的很少．通过对FP-tree结构进行了仔细分析后,在FP-tree中结点的频度计数和集合理论的基础上,提出了一种新的最大频繁项目集挖掘算法USDMFIA(using set to discover maximum frequent itemsets algorithm)．通过分析比较,显示此算法是有效的．     

LDAP介绍及其编程

本文通过与其他关系数据库进行比较,较为清晰地阐述了LDAP的独有特点,然后通过例子结合图形来分析LDAP的倒立的目录树结构,接着分析对象类(ObjectClass)在数据项中属性的控制,最后通过linux7.3下一段C代码实现对LDAP目录进行查询。     

关于图同构复杂性的一点补充

在图G=(V，E)中，删除其度数最大的顶点及其关联的边，在余下的子图中，如法炮制，直至余下的子图为零图．设所删除的这些顶点x1，x2，…，xi的度数依次为P1，P2，…，Pl，称序列P1，P2，…，Pl为图G的度序列；xi(1≤i≤l)关联的边的另一端点在G中的度数的集合称为顶点五关联的度集合．通过计算、比较两图的度序列、被删除的顶点的度数以及它们关联的度集合，证明两图同构问题的复杂度是多项式的．     

一种从Web日志中挖掘访问模式的新算法

提出了一种用于从Web日志中高效挖掘Web访问模式的新算法．设计了一个新的数据结构WAS树(Web Access Sequence树)来记录Web访问序列和它的计数，避免冗长的支持度计算；开发出一个高效的递归算法，从WAS树中枚举出所有的访问模式，最后对算法的性能进行了分析并给出试验数据加以佐证．这个算法的特点是不需要产生候选模式而直接挖掘出所有的访问模式。     

含复铰平面十杆运动链构件交叉的识别

提出了识别含复铰平面十杆运动链构件交叉的一种新方法，利用能够反映多副杆和复铰特点的构件邻接矩阵。构造运动链的缩减运动链，进而得到缩减运动链的广度优先生成树和三个基本回路。通过回路的公共边界判断网孔的接壤类型，据此建立了构件交叉的识别准则和方法，并在含复铰平面十杆单自由度运动链中成功地识别出有构件交叉的无复铰运动链11种、含复铰运动链341种。     

基于事务线索树的一次扫描关联规则增量挖掘算法

首先将事务数据库压缩存储到一棵事务线索树(TT-tree)的结点上，并建立这些结点的索引表，然后寻找结点索引表的最后结点到根结点的全部路径，这些路径及路径的交集包含了用于挖掘关联规则的频繁集，该算法只需扫描事务数据库一次，由于采用了逆向搜索TT-tree的方法,搜索的时间开销非常少，该算法可以挖掘中短模式的海量数据，具有很好的伸缩性,同时该算法具有增量挖掘的功能，通过大量的实验数据进行比较。该算法的速度约是Apriori算法的10倍。     

柊树品种分类研究

对柊树的观赏品种进行了系统整理,编制了品种分类检索表,并根据国际栽培植物命名法规,对品种名称进行了考证,记载品种12个。     

GLAV集成方法中的模式匹配研究

GLAV是一种新的集成方法,它能为信息集成系统的映射关系提供更具表现力的方式.映射表示源模式与全局模式之间的对应关系,主要研究了GLAV集成方法中产生映射规则的模式匹配方法.首先将SUDAI模型转换为模式树,然后基于树进行匹配.匹配包含语言学和结构匹配两个基本阶段,语言学匹配结合了术语关系和约束进行计算,结构匹配结合了类属性和上下文节点两个方面,并成功解决了模式规模差异带来的负面影响.计算的结果可以判断两个信息类是否是一个映射候选,经过验证后可确定它是否是一个合理的映射.最后定义了一个基本DTD来描述匹配的最终结果.     

多维多层次挖掘关联规则在商品房交易中的应用

讨论了一种在关系数据库中挖掘关联规则的方法．该方法利用关系数据库的特点．有机地组织概念层次树技术、关联规则挖掘技术进行多维多层次挖掘关联规则．挖掘满足要求的多维关联规则、多层次关联规则、交叉层次关联规则。     

基于EZ-USB芯片AN2131Q的USB接口设计

介绍了EZ -USB芯片AN2 131Q的基本特性 ,详细阐述了EZ -USB芯片的枚举与重枚举过程 ;并重点阐述了基于AN2 131Q的USB接口及固件装载驱动程序的设计。