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。     

高密度电法的原理及工程应用

介绍了高密度电法的发展、原理及应用.高密度电法具有设备简单、使用方便、准确度高、对工程无破损等特点.经比较分析,其结果与地质资料吻合较好,这为推广应用高密度电法提供了科学合理的依据.     

地矿工程可视化仿真中品位与储量的计算实现

通过品位与储量等矿石属性计算的实现,为矿床的三维可视化仿真提供体素处理手段. 首先对原始采样数据进行预处理,以构造满足需要的规则体数据;其次,提供了泰森多边形法、距离幂次反比法、克立格法等三种插值方案,供用户结合矿山实际选择适合的计算方法;最后基于不同插值方法下的规则体素信息计算任意指定范围下的矿石品位、储量等属性.     

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。     

数学建模教育与金融学科人才培养

数学建模在科技与教育发展中具有重要作用，能深化教学改革和提高教育教学质量。将数学建模教育模式应用到金融学科人才培养过程中，为金融学科人才的培养提供了一种有效的途径。     

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。     

挖掘Web日志中连续可重复频繁访问路径的新算法

提出了一种从Web日志中快速挖掘连续可重复频繁访问路径的新算法ICAP.该算法通过构造以频繁项目p为根的SAP树,能一次挖掘出所有以p为前缀的连续可重复频繁访问路径.最后通过实验验证了算法的正确性和有效性.     

基于J2EE的Web应用系统新架构

针对J2EE架构功能强大而设计复杂的现实,分析了设计模式在Web程序设计中的作用,研究了J2EE设计模式的应用环境,提出了适合中小型Web应用的微架构模型,该模型综合考虑了系统的安全性和可操作性,给出了有效利用J2EE设计模式进行程序设计的方法.     

19世纪吉尔吉斯北部多民族居住格局的形成及影响

19世纪中期沙俄征服吉尔吉斯人之后,将大批俄罗斯、乌克兰农民迁入吉尔吉斯地区.19世纪70、80年代中国西北陕甘回民起义失败后逃入中亚东干人和一部分被迁入中亚的德意志人最终也大部分在吉尔吉斯北部定居下来.大量移民迁居到吉尔吉斯北部地区改变了吉尔吉斯斯坦民族成分和物质文化的构成,打破了吉尔吉斯旧的社会结构,改变了吉尔吉斯斯坦的民族分布格局.     

关于高校多校区办学模式的研究与探索——以江苏科技大学张家港校区办学模式的研究为例

江苏科技大学张家港校区,已于2005年开始招生。该校区如何定位、采用何种管理模式,是全体教职工关心的问题。通过对国内外多校区办学的案例介绍与分析,探索一种的管理体制和办学模式,能对上述问题的解决提供借鉴。