Apriori算法的一种变形

关联规则是数据挖掘的主要技术之一.本文针对目前最经典的关联规则挖掘Apriori算法的局限性,提出了一种只扫描一遍事务数据库的效率较高的Apriori_Tid-1算法,并给出了一个具体的实例,最后给出了该算法的实现.     

分类规则挖掘的免疫算法

为了高效地从数据库中挖掘分类规则，提出了一种基于免疫算法的分类算法．该算法的核心思想为：对规则的前件进行固定长度编码，适应度函数的计算由分类规则的较小分类错误率、简洁性、一致性和训练实例的覆盖性构成，通过把适应度最小的个体作为先验知识来修改个体的某些分量的方法进行疫苗接种，并通过检测个体是否出现退化和模拟退火来实现免疫选择，同时还采用了基于信息增益的规则剪枝策略．在美国加州大学标准数据集中的5个数据集上将该算法与RISE和OCEC算法进行了实验比较，结果表明该算法不仅具有更快的收敛速度，而且获得了更高的预测准确率及更小的规则集。     

爆破应力波中远区破岩作用分析

应用断裂与损伤力学理论，分析了爆破应力波远区破岩作用机理认为爆破应力波在远区的破坏效应是基于该区域内局部岩体强度和断裂韧度降低，使衰减后的弱应力波作用强度仍可能大于该点处的岩石极限强度所致。提出岩石损伤与缺陷的存在，会产生应力集中或放大效应的依据，并阐述爆破应力波作用下远区原生裂纹扩展的理论分析，给出了基于岩石损伤的裂纹扩展长度估算模型。     

基于相关系数的正、负关联规则挖掘算法

负关联规则描述的是项目之间的互斥关系，它与传统的正关联规则有着同样重要的作用。然而，大多规则挖掘算法只能挖掘正规则而忽略了负规则的挖掘。本文利用统计学中相关系数的理论，提出一个能同时挖掘正、负关联规则的算法，实验表明该算法是有效的。     

多维频繁项集计算方法及应用

对多维关联规则中混合维关联规则数据挖掘技术进行了探索，实现了基于多维频繁项集进行多维关联规则数据挖掘的一种实用高效的方法，文中基于多维的频繁项集的挖掘算法主要分为2个步骤，并在高校学生信息系统中给予具体运用．     

从噬菌体展示七肽肽库筛选α-淀粉酶特异性配体

为了建立蛋白质亲和配基的高效筛选方法，以淀粉酶为靶分子，利用交替洗脱法从七肽噬茵体展示库中筛选具有高亲和力的噬茵体配体．结果表明，交替洗脱法筛选出的特异性配体的回收率和ELISA信号值均优于酸洗脱法；采用交替洗脱法能够更加有效和迅速地筛选到淀粉酶的高亲和力配体．分析筛选得到的不同噬茵体克隆DNA插入片断的氨基酸序列，发现了可能与配体高亲和性有关的氨基酸残基．     

串匹配型入侵检测系统的改进

针对当前串匹配型入侵检测系统普遍面临的误报率漏报率高、自身的性能难以适应快速增长的网络流量需求等问题，本文以提高检测的速度和准确率为目的对串匹配型入侵检测系统进行分析，从串匹配算法、规则库结构等方面对其进行改进，并提出了具体的方案。     

网络时代合同法的最新发展

目前，联合国贸法会电子商务工作组的核心工作是在合同法领域起草一个有关电子订约的公约。电子合同的规则集中反映了网络时代合同法的最新发展。在信息技术的推动下，网络时代的合同法发生了巨大的演变，电子合同产生了许多不同于传统合同的法律规则，其中典型的电子合同法律规则有：电子形式规则、电子意思表示规则、电子签名与认证规则以及计算机信息交易合同中的电子错误规则和电子自助规则等。     

业绩管理系统是现代管理的有效载体

在现代管理中，企业所面临的环境越来越不确定，变化越来越快，领导者需要借助一定的栽体来对整个企业进行适时掌握、监督、管理和推进，而业绩管理系统是现代管理的有效栽体。     

一种基于关联规则的数据挖掘算法实现与应用

对Apriori算法加以改进,提出了一种更高效的关联规则挖掘算法,在扫描数据库的同时把支持每个项目的事务都标记出来,采用一种新的方法来计算候选项目集的支持度.该算法只需对源数据库进行一次扫描,就可以找出所有的频繁集,具有很高的效率.