一种高效的频集挖掘算法

频集挖掘是关联规则挖掘的关键步骤,它对强规则、相关分析和时间序列有着重要的意义.常用的频集算法包括Apriori和FP-G rowth.为了提高算法效率,提出了一种基于D iffset的混合算法———D iffsetHybrid,该算法根据数据集的稀疏程度决定采用D iffset的某种形式来挖掘频集,减少了存储空间,提高了算法效率.试验表明,该算法对于稀疏数据集和稠密数据集都有良好的计算性能.     

一种改进禁忌搜索的K-medoids聚类算法

针对传统K-medoids聚类算法初始聚类中心随机选择、聚类精度不高、全局搜索能力较差以及禁忌搜索算法对初始值随机选取等问题,提出了一种粒计算与最大距离积法相结合的初始化禁忌搜索初始值算法,将改进后的禁忌搜索算法用来优化K-medoids,以提高聚类算法的性能。通过仿真试验论证了该算法具有较高的效率和准确率以及较强的稳定性。     

基于Web的ICAI系统分析与设计

智能化计算机辅助教学(ICAI)系统是计算机应用的重要领域之一.通过对ICAI系统模型的构建、知识库的设计、智能导航原理及导航算法、自适应测试、技术实现等方面的研究,提出了一种基于Web环境下的ICAI系统模型,该系统具有动态组织教学内容、调整教学方法和评价学生学习行为特点的功能,实现了以学生为主体的智能化计算机辅助教学.     

基于Web的ICAI系统分析与设计

智能化计算机辅助教学(ICAI)系统是计算机应用的重要领域之一．通过对ICAI系统模型的构建、知识库的设计、智能导航原理及导航算法、自适应测试、技术实现等方面的研究,提出了一种基于Web环境下的ICAI系统模型,该系统具有动态组织教学内容、调整教学方法和评价学生学习行为特点的功能,实现了以学生为主体的智能化计算机辅助教学。     

基于粗糙集带结论域的关联规则挖掘算法及其优化

针对Apriori-Hybrid算法的瓶颈,提出了一种使用支持度矩阵对频繁2项集快速挖掘的方法,采用改进的Apriori-Hybrid算法来挖掘关联规则,试验证明该算法提高了关联规则挖掘的效率和质量．     

基于Web的ICAI系统分析与设计

智能化计算机辅助教学(ICAI)系统是计算机应用的重要领域之一.通过对ICAI系统模型的构建、知识库的设计、智能导航原理及导航算法、自适应测试、技术实现等方面的研究,提出了一种基于Web环境下的ICAI系统模型,该系统具有动态组织教学内容、调整教学方法和评价学生学习行为特点的功能,实现了以学生为主体的智能化计算机辅助教学.     

600 MW超临界机组采用双压凝汽器的研究

基于传热熵产最小原理对多背压凝汽器进行优化,分析得出各级传热面积相等时熵产最小,并通过比较传热过程中熵产的大小,导出负荷最佳分配公式.并以国内某600 MW超临界机组为例,计算了该机组采用双压凝汽器的优越性.     

用Visual Foxpro实现Apriori算法的研究

采掘关联规则是数据采掘领域的一个重要问题,探讨了Apriori算法,基于该算法,提出了1种用Visual Foxpro求频繁项目集的方法,并编写了求频繁项目集的程序。     

一种打开丢失了FPT文件的数据库的简便方法

通过分析ＦｏｘＰｒｏ数据库文件的内部结构,提出了打开丢失了,ＰＦＴ文件的数据库的可行性,并用ＦｏｘＰｒｏ的低级文件操作实现了上述设想。