基于改进频繁模式树的最大频繁项目集更新挖掘算法

在挖掘最大频繁项目集的过程中,通过改变最小支持度阈值可以挖掘更有用的最大频繁项目集,为此提出了一种最大频繁项目集更新挖掘算法UAMMFI(Updating Algorithm for Mining Maximal Frequent Itemsets)。算法基于改进后的频繁模式树结构,在更新挖掘过程中,不需产生候选项目集和条件模式树,并且充分利用先前已挖掘的最大频繁项目集中包含的信息,快速更新挖掘出最小支持度阈值变化后的最大频繁项目集。实验结果表明,算法能够高效更新挖掘最大频繁项目集。     

基于改进随机抽样一致的点云分割算法

随着三维点云数据模型在三维建模、测绘、智能城市以及机器视觉等领域的应用,点云数据处理也成为一个研究热点。点云分割就是将三维空间中点云通过一系列算法,将散乱的点云数据划分成更为连贯的子集的过程,可以为后续的数据分析提供数据基础。针对随机抽样一致算法(random sample consensus, RANSAC)对杂乱、无规则点云数据分割效果不佳的问题,提出一种改进的RANSAC点云分割算法。该算法通过构建Kd(K-dimensional)树,利用半径空间密度重新定义初始点的选取方式,进行多次迭代来剔除无特征点,在实现点云分割的同时可以有效去除噪声点;此外,该算法重新设定判断准则,优化面片合并,可以实现点云的精确分割。实验通过对散乱点云数据进行分割,结果表明该改进RANSAC算法的点云特征提取数据量较大,面片分割的准确性较高,是一种有效的点云分割算法。     

SPL家族基因复制及功能分化分析

【目的】基因复制及随后的功能分化是基因组和物种演化的重要驱动力。植物特有的转录因子家族SPL(SQUAMOSA-promoter binding protein like)广泛参与调控植物生长发育及响应逆境胁迫,为研究重复基因的起源方式和进化命运提供了良好的研究系统。本研究对葡萄(Vitis vinifera)、番木瓜(Carica papaya)、毛果杨(Populus trichocarpa)和拟南芥(Arabidopsis thaliana)4种模式植物的SPL基因家族开展基因复制及功能分化分析,为进一步研究SPL基因功能、预测种属特异性的功能基因提供系统进化角度的参考。【方法】利用SBP特征结构域,鉴定葡萄、番木瓜、毛果杨和拟南芥4种模式植物中SPL基因家族成员,并利用最大似然法构建系统进化树。基于物种内、物种间基因组共线性,分析SPL基因家族发生基因复制的方式及差异保留情况,并计算保留的SPL直系和旁系同源基因的同义、非同义替换率,分析功能分化情况。【结果】在4种模式植物中共鉴定出SPL基因73个,其中42个是miR156的靶基因。系统进化分析显示:73个SPL基因聚类为9个主要分支,miR156靶向SPL基因成簇聚集在6个主要分支;Clade I中SPL基因编码的2个锌指结构基序为C4和C₂HC,而其余8个分支中SPL基因的锌指结构基序由C3H和C₂HC组成。大规模基因组复制事件(片段复制或全基因组复制)是SPL基因家族发生基因重复的主要方式。根据基因组复制事件推算,15个古基因位点理论上应复制出的360个位点中,83.6%的重复位点发生丢失或演化成非SPL基因。本研究鉴定出旁系同源基因17对,直系同源基因27对,且所有旁系和直系同源基因的K_a/K_s(非同义替换率和同义替换率之比)值均小于1。【结论】在不同物种中保留下来的SPL直系同源基因受到较强的纯化选择,在功能上具有保守性;同一物种中保留下来的SPL旁系同源基因在进化过程中维持部分功能冗余,但在组织表达偏好性和蛋白功能上已呈现出不同形式的分化。     

基于决策类划分新型多变量决策树算法实例分析

利用"基于决策类划分的新型多变量决策树算法"中的五大步骤,以"气象信息系统表"为实例构造多变量决策树,取得的结果与著名的单变量决策树(ID3)方法和粗糙集多变量决策树方法所获得的结果相同,证明本算法有效。其决策树构造过程简单,易于理解。通过时间复杂度的比较,证明本算法优于粗糙集算法速度更优和ID3算法。     

基于集合的红黑树结点删除算法的实现

通过分析红黑树的定义和结点删除算法的具体步骤及实现细节,针对实际应用中存在的运用前台逻辑删除结点效率低下的问题,采用直接在后台实现删除操作来提高效率;并以面向集合的Transact-SQL语言为工具,在SQL SERVER 2005数据库上实现了红黑树结点删除算法。     

基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘算法研究

目前绝大多数频繁项目集(或最大频繁项目集)挖掘算法并没有考虑相关领域知识,其结果会产生许多无关的模式.因此,发现约束频繁(或约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,然而,这方面的研究工作却很少.为此该文提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree:一种扩展前缀树结构)的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法.实验结果表明该算法是快速有效的.     

基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战,提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法.首先,通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩.其次,对原始数据集进行特征筛选,生成新的特征子集.最终,使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化...     

MC环境下产品族加工时间确定方法研究

为更好地支持面向大规模定制的企业工时定额的制定,以产品族加工时间的快速确定为研究目标,提出了一套全新的面向产品族的加工时间确定方法。在产品族结构分析的基础上,把产品族的共享结构和变型结构分别作为静态工时模块和动态工时模块的构造基础。研究了柔性参数水平对产品族加工时间的影响机理,构建了产品族各工时模块加工时间模型,以柔性参数水平的匹配搜索算法实现定制产品加工时间的估算。通过实例验证了方法的有效性。     

决策树算法的教育应用探讨

简单介绍了数据挖掘的概念和决策树算法技术,尤其是它所牵涉的信息论原理,并结合相关事例简要概述了决策树算法在教育层面上的应用．     

A new family of octocorals (Anthozoa: Octocorallia) from Cameroon waters

Acanthoaxis wirtzi, a new genus and new species of octocoral, is described and depicted for specimens collected in shallow water off Botha Island, Cameroon, West Africa. A new family, Acanthoaxiidae, is proposed to accommodate the new genus. The characters of this family are the total lack of sclerites; the axis having a narrow, hollow, soft, cross-chambered central core; and the axis surface having prominent spines.