IUD频繁脱落者放置吉妮IUD186例临床观察

目的：寻找宫内节育器频繁脱落者，采用吉妮宫内节育器宫内独特的固定方式，以解决宫内节育器反复落脱问题。方法：受术妇女在月经干净3～7d内放置，用专用放置器将丝线小结植入子宫底肌层10mm，使吉妮悬吊于宫腔内，剪除多余尾丝，放置后于1、3、6、12月跟踪随访。结果：放置186例，1例放置后首次月经期脱落，1例为放置6个月带器妊娠，1例因疼痛、出血，放置后3个月取出。其余跟踪随访1年无异常，1年续用率为98．39％。结论：吉妮宫内节育器是安全、高效、副作用少的新型宫内节育器，特别适用于宫内节育器频繁脱落者使用，值得临床推广。     

Discovering Frequent Subtrees from XML Data Using Neural Networks

By rapid progress of network and storage technologies, a huge amount of electronic data such as Web pages and XML has been available on Internet. In this paper, we study a data-mining problem of discovering frequent ordered sub-trees in a large collection of XML data, where both of the patterns and the data are modeled by labeled ordered trees. We present an efficient algorithm of Ordered Subtree Miner （OSTMiner） based on two- layer neural networks with Hebb rule, that computes all ordered sub-trees appearing in a collection of XML trees with frequent above a user-specified threshold using a special structure EM-tree. In this algo- rithm, EM-tree is used as an extended merging tree to supply scheme information for efficient pruning and mining frequent sub-trees. Experiments results showed that OSTMiner has good response time and scales well.     

Apriori算法的一种变形

关联规则是数据挖掘的主要技术之一.本文针对目前最经典的关联规则挖掘Apriori算法的局限性,提出了一种只扫描一遍事务数据库的效率较高的Apriori_Tid-1算法,并给出了一个具体的实例,最后给出了该算法的实现.     

多维频繁项集计算方法及应用

对多维关联规则中混合维关联规则数据挖掘技术进行了探索，实现了基于多维频繁项集进行多维关联规则数据挖掘的一种实用高效的方法，文中基于多维的频繁项集的挖掘算法主要分为2个步骤，并在高校学生信息系统中给予具体运用．     

一种基于关联规则的数据挖掘算法实现与应用

对Apriori算法加以改进,提出了一种更高效的关联规则挖掘算法,在扫描数据库的同时把支持每个项目的事务都标记出来,采用一种新的方法来计算候选项目集的支持度.该算法只需对源数据库进行一次扫描,就可以找出所有的频繁集,具有很高的效率.     

用随机矩阵理论计算常规超导金属纳米粒子的磁化率

从约化BCS哈密顿量出发，考虑随机矩阵理论中高斯正交系综和高斯辛系综所对应的电子能级分布，用配分函数的静态路径积分表示方法，计算了常规超导金属纳米粒子正常-超导相变临界区域附近的磁化率，得到了量子效应、奇偶效应、小尺寸效应导致超导金属纳米粒子的磁化率偏离块状超导体的磁化率的性质曲线。     

挖掘大型数据库中的Apriori算法及其改进

指出了Apriori算法是一种有效的关联规则挖掘算法，分析和探讨了Apriori算法，并给出了该算法的实现思想，通过实例说明了算法的执行过程，提出了对Apriori算法进行改进的一些方法：散列、事务压缩、划分、选样及动态项集计数。使用这些技术提高了算法的效率。     

两种二叉树深度求解非递归算法的实现

二叉树深度求解是一个有多解的问题，从算法的时间复杂度和空间复杂度着眼，采用追踪栈顶指针，层次遍历的两种算法实现二叉树深度的求解，并对算法进行了分析和比较。     

基于数据流的频繁集挖掘

针对数据流特殊的数据类型,提出了一种新的数据流挖掘算法.该算法引入了一个全新的优化方法,将边界集和频繁产生集结合起来.频繁产生集是频繁集的一种无损简缩表达方式.它所包含的模式数量比频繁集所包含的模式数量小若干数量级.边界集是频繁产生模式和其他模式之间的边界,通过观察边界集的变化可以生成新的频繁产生模式.实验结果表明,该算法的性能有明显的提高.     

基于数据挖掘的金融时序频繁模式的快速发现

针对金融时间序列分析中注重快速作出趋势判断的特点,利用数据挖掘的思想和工具,提出一种金融时间序列模式快速发现算法.与传统的预测算法相比较,该算法对数据的分布和平稳性等方面的要求不高,不基于任何假设,能够非常快速地发现时间序列中的频繁模式,经过模式匹配后,可以用于金融时间序列的分析与预测.以实际汇率数据为例,证明了该算法的有效性.