联机增量聚类算法研究

研究了联机数据挖掘系统中的并行和增量聚类算法,并给出了算法伪码。实验表明,联机增量聚类算法相对于传统的Apriori算法具有较大优势,同时证明了增量聚类算法及其联机数据挖掘系统的实用性。     

机群文件系统中一种文件迁移的客户端决策

为降低机群文件系统中文件访问的平均响应时间,提出了一种能反映机群节点上文件访问频繁程度的热量模型,在此模型的基础上给出了一种文件迁移的客户端决策,用于决定在非重负载情况下,单个文件在机群中的理想存放位置.模拟对比实验的结果显示,采用该策略,在总负载恒定的情况下,在4、8节点机群上文件访问的平均响应时间分别降低了21.6%和26.3%,在平均负载恒定的情况下,在4、8节点机群上文件访问的平均响应时间分别降低了22.2%和16.8%,结果表明该策略可以有效地降低文件访问的平均响应时间,提高系统的可扩展性,从而提高机群文件系统的性能.     

金融时间序列的数据挖掘技术与经典统计模型的比较

基于对时间序列的数据挖掘思想与经典建模法的基本思路分析和比较，总结各自的优缺点，并阐述二者是在本质上不同的两类重要的时间序列分析法。     

基于DEA的企业绩效评价方法

以效率观点为切入点，引入数据包络分析（DEA）评价方法对企业经营绩效进行综合评价，提出了基于DEA的绩效评价内容，分析了其评价框架与步骤，为企业绩效评估问题提供了一条新的思路。     

GDSS系统中文件缓存副本策略及其性能研究

首先针对GDSS系统中引入文件缓存副本模型的必要性进行了相关探讨,接着针对域内情况提出了一种基于访问综合评价值的文件缓存副本创建管理策略,并结合Java编写的模拟器测试工具,得到了缓存命中率和数据访问集中度,缓存时间临界值等之间的关系,然后针对该模型,详细说明了其在GDSS系统中的实现方法.     

快速成型制造中基于STL数据模型的分层算法研究

分析了针对快速成型工艺的典型分层方案；研究了针对CAD三维数据模型的典型分层算法；探讨了基于有向加权图的STL件数据模型的分层算法并给出了典型零件的分层切片实例．     

基于动态可调簇的无线传感网络能量感知数据存取算法

针对无线传感网中数据收集、存储和查询的需要,提出了一种基于动态可调簇的能量感知数据存取算法ACEDBA(Adjusted Cluster-based energy-aware Data Brokerage Algorithm).该算法将网络节点分成许多簇结构,簇内节点负责数据采集,簇首节点负责簇内数据的收集、汇聚和转发,数据可以集中存储,也可以分布存储在各簇首节点或本地存储.算法引入能量分级消耗机制,可动态选择和调整簇首节点,保证各簇首节点簇内数据存储和簇间数据转发查询的能量平衡.实验结果表明,与典型数据存取算法相比,该算法的节点能耗均衡、生命周期和查询成功率方面具有优势.     

基于小波蚊子的车联网性能评价方法

数据传输可靠性已成为车联网研究的热点问题,首先给出了车辆之间数据传输可靠性的评价方法,并结合小波变换和群蚊子算法对数据评估模型进行求解,同时通过引入分类机制和决策权来引导搜索方向,以此加快算法收敛速度.最后利用仿真实验平台深入研究了影响该算法的关键因素,并讨论了数据包大小、车辆间距、发送功率和车辆速度与数据成功发送率之间的关系.与其他算法比较,该算法显示出较好适应性.     

基于因果岭回归的多数据源科研主题识别方法

为了有效解决多数据源科研主题的识别问题,基于因果岭回归建立了一种新的多数据源科研主题识别方法.该方法首先给出了多数据源科研主题识别关键参数(如主题词的引用权重、状态密度)的评价指标;同时根据科研主题形态特征建立了特征函数,并基于因果岭回归给出了具体识别方法;最后,通过仿真实验深入研究了影响该识别方法的关键因素.结果显示,与朴素贝叶斯、KNN算法和MGe-LDA算法相比较,该方法在价值引用量、引用权重和前沿主题相似度等方面具有较大优势.     

Flash在动态演示数据结构算法中的应用

随着信息技术的发展，多媒体课件已成为现代教育中一种必不可少的工具，而Flash以其众多优点获得了广泛的应用。本文将数据结构算法中的动态演示过程借助于Flash表达出来，使之更加生动、形象。