基于图的数据挖掘算法研究

对图数据频繁模式的挖掘是近年的研究热点,而从图数据库中挖掘频繁模式的关键是子图测试和候选子图生成操作。与传统广泛研究的频繁项集、频繁序列、频繁子树挖掘相比较,频繁子图的挖掘更复杂、更有难度,因为图同构问题是一个NP-完全问题。因此,必须有个好的规范化编码和有效的算法来避免子图同构这个难题。     

从文体学角度谈小说文体翻译

文体是否重现是文学翻译评价的重要标准，鉴于不断发展的文体学理论和分析模式，小说翻译研究可以通过文本结构，即词汇、语法、修辞、句间照应和语境这四个层面进行文体分析，以此作为小说翻译评估的判断标准和小说翻译文体重现的指导原则。     

基于特征的机械参数化设计方法的探讨

在特征理论的基础上探讨了机械参数化设计的基本原理,给出了特征的参数化模型及参数化思想.介绍了参数化的特征建模技术,并从面向对象的角度对基于特征的机械参数化设计进行了数据结构分析,建立了特征类的理论数据模型.     

基于Matlab、Excel和Spss的数据通信

以数学建模求解为背景,提出了 Matlab、Excel和Spss互相数据通信的瓶颈同题.利用Excel Link插件和Matlab提供的自动化服务器功能有效地实现了Matlab、Excel和Spss三种软件之间互相数据通信,并通过一个案例展现了三种软件的有机集成在数据处理中的强大功效.     

弦线波振动实验的一种新的数据处理方法

运用Origin软件对弦线波振动实验的数据进行线性拟合与作图,并与传统的最小二乘法进行数据处理结果进行比较,以验证Origin软件对弦线波振动实验数据处理的可行性.实验表明,通过Origin软件拟合的结果与所作图形均与传统的最小二乘法进行数据处理结果相吻合.利用Origin软件处理数据与作图,简洁、快速、直观、精确,可以在教学过程中应用.     

1：10000数字线画图生产流程的探讨

以张家界市桑植县1:1万数字线画图(DLC)的生产为例,探讨了在中小型项目中应用Geoway数据加工平台进行DLC生产的加工流程、质量控制等问题,取得了一定的经验,为测绘部门和相关工作者提供参考。     

基于网络监视器的网络实验设计

本文介绍了网络监视器的基本功能,提供了用网络监视器设计网络实验的基本方法及已开设的网络实验项目,并通过一个具体实例分析实验结果.     

一种基于规则表达式约束的序列模式增量式挖掘算法

序列模式挖掘是数据挖掘中的研究热点之一。在挖掘过程中需要用户的参与日益显得重要。为了提高挖掘过程中的交互性，本文提出了一个基于规则表达式约束的序列模式增量式挖掘算法RE_IncUp。该算法首先利用约束对已经挖掘出的频繁序列模式进行预处理，缩小了搜索范围；然后采用模式扩展方法把规则表达式约束和增量挖掘过程融为一体，并且采用先修剪后计算支持度的方法进一步缩小了搜索范围，降低了支持度的计算量。该算法允许用户不断改变约束条件，实现交互式挖掘而且可将挖掘的目标仅仅聚焦到用户感兴趣的模式上。实验表明该算法对序列模式的维护和满足用户的需求都是十分有效的。     

非线性数据拟合模型结合交叉参考迭代的医学椭圆形状检测

为提高噪声环境下椭圆类物体形状检测算法的稳定性与准确性，本文提出非线性数据拟合模型结合交叉参考迭代的新思路。首先提取噪声环境下椭圆类物体的边缘并进行初始形状拟合，然后参考拟合误差的大小舍弃边缘噪声与毛刺，再进行新的迭代拟合，直到拟合平均误差收敛到设定门限以下，从而得到自然椭圆物体形状参数。仿真实验结果表明本文提出的算法针对噪声环境下椭圆类物体的形状检测具有较高的稳定性和准确性，在实际医学应用中具有重要的参考价值。     

房地产市场分析预测中的数据挖掘技术应用研究

数据挖掘是目前进行房地产市场分析和预测的新技术,本文从数据挖掘的概念、常用方法入手,探讨了其在房地产市场分析中的各种应用,分析了在房地产应用中的数据挖掘流程,并以南京市房地产市场为例,运用数据挖掘技术中的神经网络方法对房地产市场进行了模拟,研究了运用神经网络对房地产市场进行分析和预测的过程和方法,并得出了可靠的结论。文章最后对数据挖掘在房地产领域的应用面临的问题做了分析和展望。