论语法教学在高校英语教学中的作用

本文从语法在高校英语教学中的地位,针对我国目前高校学生英语学习的现状,论述了高校英语语教学的必要性、提出了改革英语课堂教学的建议及提高语法教学的有效方法。     

基于规则的分布式集群运算系统研究

在分析分布式集群运算需求的基础上,提出了按操作构件分解、基于规则调度构建分布式集群运算服务方法,实现业务运算的按需服务．并给出了试验系统总体设计和初步验证结果。     

基于专家系统的工程机械故障层次模型

建立故障诊断专家系统的关键问题之一是要解决知识的表达问题,即建立适合的知识模型,针对工程机械故障诊断的特点,建立了基于专家经验的故障层次分类模型,专家优先检查的结点作为专家经验结点首先被搜索,在判断规则中引入了分布式规则集和加权规则的概念：规则不存在于统一的规则库中,而是附着于各结点;对权重较高的规则进行优先判断,并利用诊断结果自动修改权值,利用面向对象程序设计（OOP）技术实现该模型,使工程机械故障诊断专家系统的诊断效率和适应性得到极大的提高。     

基于关联规则的经典Apriori算法研究

关联规则挖掘是数据挖掘中的研究的一个非常重要的分支,主要用于发现隐藏在数据库中数据的联系和一些有趣的规律。本文给出了关联规则概念及相关术语的定义,并阐述了关联规则Apriori算法以及对Apriori算法进行了举例与性能分析。     

一种基于MapReduce的关联规则挖掘算法

本文从减少I/O时间的角度出发,结合云计算Hadoop平台的Map Reduce模型,提出了一种基于Map Reduce的关联规则挖掘算法.算法采用幂集计算候选项集,采用Map Reduce模型在多个节点上并行找出所有频繁项集,只需要扫描事务数据库1次.实验结果表明：在事务的平均项长较小的情况下,算法具有很好的加速比和数据规模增长性.     

数据挖掘中的负关联规则算法

关联规则是数据挖掘的主要研究方面,已往对关联规则的研究主要集中在挖掘征关联规则上,事实上,负关联规则在应用中的地位也是非常重要的     

基于数据挖掘的网络型误用入侵检测系统研究

数据挖掘技术应用于网络型误用入侵检测系统中，比传统的网络型入侵检测有更大优势。数据挖掘是从大量数据中自动寻找规律的过程，它可以自动构建特征，同时提高了检测精确度，为检测未知攻击提供了可能性。介绍了数据挖掘算法以及基于数据挖掘的入侵检测系统的分类，从不同分类的角度介绍了数据挖掘方法在入侵检测系统中的应用，并且从网络层和应用层2个层次得到实现。     

基于规则和约束的多层递阶产品开发过程管理

针对开发过程的动态性和不确定性,研究了基于路由规则和任务约束的柔性工作流模型,该模型与传统的工作流模型最大的差别在于其流程实例的路由需要根据运行时的环境和条件动态决定,提高了开发过程的适应能力和敏捷性;针对开发过程的递阶性、嵌套性和层次性等特点,提出了基于任务分解的任务流管理模型,通过任务逐级分解,采用任务分解和工作流相结合的方法,降低了开发过程管理的复杂性,提高了开发过程管理的可操作性．     

用于数据挖掘的粗集产生多重知识库的方法

提出了一种用于数据挖掘的粗集产生多重知识库的方法．该方法基于粗集理论的简化和决策矩阵．首先从知识表示系统中消除冗余属性,产生简化表,形成简化的知识表示系统,提高学习的有效性和精确性．然后从简化表中推导出决策矩阵,通过决策矩阵获取最小决策规则,计算包括所有必需属性的简化集合,给出计算最小决策规则和计算多重简化的算法．最后由相应的简化对最小决策规则进行分组形成多重知识库,给出产生多重知识库的算法．     

基于模式树的关联规则快速算法研究

关联规则算法已成为数据挖掘算法中的重要课题。通过对关联规则挖掘算法Apriori进行分析,指出了该算法存在的三个主要问题。在此基础上,提出一种快速算法来压缩数据存储空间,减小时间复杂度。