基于数据挖掘的金融时序频繁模式的快速发现

针对金融时间序列分析中注重快速作出趋势判断的特点,利用数据挖掘的思想和工具,提出一种金融时间序列模式快速发现算法.与传统的预测算法相比较,该算法对数据的分布和平稳性等方面的要求不高,不基于任何假设,能够非常快速地发现时间序列中的频繁模式,经过模式匹配后,可以用于金融时间序列的分析与预测.以实际汇率数据为例,证明了该算法的有效性.     

一种新的规则获取增量式算法

对新增样例给出了新的分类,针对此分类提出了新的规则获取的增量式学习算法DLR I,并就该算法与经典算法的复杂性进行了分析比较,得出增量学习算法较经典算法有较低的时间复杂性,可以有效地提高大型数据库的规则维护效率.     

XML键及推理规则

键是关系数据库和XML文档中重要的语义表达，是XML模式设计的基础。文章在XML树的定义和路径语言的概念的基础上，提出XML键的定义，给出XML键的一组完备推理规则集，最后提出了求解键集合最小覆盖的一般指导原则。     

空间数据挖掘技术

空间数据挖掘是数据挖掘的一个分支,在地理信息系统、遥感、导航、环境研究以及许多使用空间数据的领域中有着广泛的应用。阐述空间数据挖掘的定义、特点、体系结构与一般过程,介绍空间数据挖掘的方法和知识表达方法,指出空间数据挖掘的主要研究方向,提出开发空间数据挖掘系统的几点思考。     

浅析10kV架空线路保护的整定计算及应用

对于县级供电公司来说，主要的管辖范围是城郊配网线路，以10KV电压等级为主，10kV配电线路结构特点是一致性差，如有的为用户专线，只接带一、二个用户，类似于输电线路；有的呈放射状，几十台甚至上百台变压器T接于同一条线路的各个分支上；有的线路短到几百米，有的线路长到几十公里；有的线路由35kV变电所出线，有的线路由110kV变电所出线；有的线路上的配电变压器很小，最大不过100kVA，有的线路上却有几千kVA的变压器；有的线路属于最末级保护，有的线路上设有开关站或有用户变电所等.     

基于Linux的网络流量控制机制

提出了一种基于Linux的流量控制模型,此模型内嵌于Linux内核,利用队列算法分类不同QoS需求的网络流量,可满足不同服务水平的QoS需求.经过多次实验证实,采用流量控制模型后的网络性能明显优于传统网络模型,而且对于后继的网络需求也能充分适应.     

基于项目集的关联规则数据挖掘

为了发现项目集中所有的频繁模式,根据关联规则定义及属性,利用Apriori算法实现关联规则的挖掘,挖掘出新的关联规则。可产生清晰有用的结果;通过项目集的关联规则挖掘研究结果既可以广泛应用于各个领域,也可以检验行业内长期形成的知识模式,同时能够发现隐藏的新规律,成为完成数据挖掘任务的一个重要手段。     

基于轨道根数差的卫星编队自主定轨研究

设计一种应用于卫星编队的自主相对轨道确定方案。不同于目前广泛采用的Hill方程,采用轨道根数差的形式描述编队卫星间的相对运动规律,选择“无线电 激光”的组合测量方法,利用星间距离信息与方位信息作为观测量,设计扩展卡尔曼滤波器实现环绕星相对轨道的自主确定。仿真结果验证了这种导航方案的有效性。     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

基于通用入侵检测轮廓,建立了一个基于数据挖掘技术的异常检测模型,采用关联规则、序列规则对数据进行挖掘,用判定树分类技术对获得的规则进行分类.实验表明,本模型具有较好的效益.     

文本分词的自动校对

讨论和分析了自动分词的现状，并针对分词问题，提出了一种基于规则的中文文本分词自动校对方法。该方法通过对机器分词语料和人工校对语料的对比，自动获取中文文本的分词校对规则，并应用规则对机器分词结果进行自动校对，提高分词语料的质量。