基于多支持度的增量式关联规则挖掘算法

传统的基于关联规则的挖掘算法采用的是统一的最小支持度,但是在实际的事务数据库中数据项的重要性是不同的。针对目前多支持度和增量式关联规则更新维护的局限性,提出一种基于多支持度的增量式关联规则挖掘算法。允许用户根据不同项的重要性设置权值,有利于发现更多有趣的规则。采用矩阵的向量内积策略,结合动态剪枝,无需多次扫描事务数据库,不生成庞大候选集。实验结果验证了算法的有效性。更多还原     

基于散列技术的高效剪枝关联规则挖掘算法

该算法结合项集的有序特性有效压缩了频繁项集的数量,提高了算法效率,但是频繁2-项集的产生仍需要占用大量的存储空间,本文利用散列函数对候选频繁2-项集进行剪枝,这样频繁集的数目大大减少,不仅节省了存储空间、减少了计算开销,而且又保持了频繁项集的完整性。     

基于相关性度量的关联规则挖掘

传统的关联规则挖掘方法容易生成一些无用规则,甚至生成误导规则,也不能区分正负关联规则.通过相关性度量,建立了基于相关性度量的兴趣度模型,并利用兴趣度模型改进了关联规则算法,最后,通过实例验证了此算法不仅能够避免生成无用规则和误导规则,还能生成一些感兴趣的负关联规则.     

一种基于模糊逻辑的数据关联规则挖掘方法

分析了模糊逻辑规则的形成过程，介绍了模糊推理方法，提出了基于模糊规则化的数据挖掘方法。由分析可以看出，基于模糊逻辑规则的方法能从大量的数据集合中有效地发现有价值但不明显的信息并挖掘出有价值的信息。在实际系统中有着一定的意义。     

基于模式矩阵的P_Matrix算法

Apriori算法是关联规则挖掘中最经典的算法,该算法需多次扫描数据库并产生海量的候选项目集.利用模式矩阵对Apriori算法进行改进,提出一种P_Matrix算法,它使扫描数据库的次数降为一次,同时不产生候选项目集而直接产生频繁项目集,从而使算法的时间复杂度和空间复杂度大大降低.     

关联规则增量式更新的改进算法

关联规则是数据挖掘中的重要研究内容之一,对在事务数据库不变,只对最小支持度和最小可信度进行改变的情况下,针对关联规则的维护问题,设计了一个增量式更新的改进算法AIUA。     

一种基于Hash_tree的产生关联规则的方法

介绍了一种基于Hash-tree的产生关联规则的方法。在此方法中通过在候选集排序和在获得项集出现次数的时候采用了Hash-tree的方法大大提高了算法实现的速度,并在实际应用中也取得了很好的效果。     

基于改进兴趣度度量与Apriori算法的交通事故多发点成因分析

人、车、路、环境和交通管理构成了道路交通系统,造成道路交通事故的原因是综合、复杂的。正确快速地分析事故成因,有助于提升交通管理水平,减少交通事故的发生。近年来,关联规则模型及其扩展在事故多发点成因分析中备受关注。针对关联规则分析中传统的兴趣度度量方法和Apriori算法的局限,考虑小概率因子对交通事故的影响,提出了改进的交通事故多发点成因分析方法,明确评价因素和结果之间的关联程度,提高挖掘效率。基于浙江省某市交通事故数据,结合人、车、环境与时空因素对方法进行了验证,并对方法的分析效率和结果的有效性进行了讨论。     

基于粒的二进制运算的关联规则提取方法

讨论了信息粒及其实例。建立了粒与二进制数的对应关系。定义了粒计算与二进制数计算的相似性和互换性，因此用粒计算方法作决策被转换为用二进制计算方法来提取关联规则。这样不仅是速度快，而且效率高。     

基于事务压缩的频繁项集挖掘和更新算法

频繁项集挖掘是挖掘关联规则的关键。为了得到用户感兴趣的关联规则,要不断调整最小支持度,这必将引起频繁项集的更新。基于事务压缩思想,提出一种挖掘和更新算法,挖掘频繁项集时扫描压缩的数据库,更新时能减少新产生的k-项集的数量,从而加快了更新速度。     

挖掘泛化序列模式的一种有效方法

针对有时间约束的泛化序列模式的挖掘问题，提出了一种有效的挖掘方法，与已有的算法相比，主要通过采取两种技术来提高效率，一是事先找出每个数据序列支持的序列模式，从而去除了时间因素，用一个快速算法求解决匹配问题；二是在数据序列重复较多时采用直接求交的方法，在此基础上提出了一个基于数据库划分的挖掘算法。     

土地监察移动数据库技术及其应用

近年来,基于移动数据库的移动GIS技术发展呈加速趋势,并在越来越多领域的应用中取得成功.在土地监察工作中采用移动GIS手段,有利于实现实时、快速执行土地违法勘察、执法动态监察等工作,为建立完善的土地管理长效机制提供技术支持,保障人民群众的利益和社会的稳定.本文先介绍移动数据库的原理和架构,然后结合土地监察实际需求,重点探讨移动数据库在土地监察中需要解决的数据同步、数据复制与缓存和数据安全存储等关键技术问题.     

高效液相色谱手性固定相法拆分BETTI碱及其衍生物对映体

在纤维素三（3,5-二甲基苯基氨基甲酸酯）（Chiralcel OD-H）和Pirkle型(R, R)-Whelk-O1手性柱上对手性氨基酚1-(α-氨基苄基)-2-萘酚（Betti 碱）及其衍生物1-(α-苄氨基苄基)-2-萘酚和1-(α-哌啶基苄基)-2-萘酚对映体分离进行了研究,分别考察了在正己烷流动相中,碱性添加剂、醇类添加剂的种类和浓度对手性拆分的影响。结果表明：溶质在Chiralcel OD-H柱上的分离效果好,而在(R, R)-Whelk-O1手性柱上只有1-(α-苄氨基苄基)-2-萘酚部分分离。研究了空间立体结构因素对手性分离的影响,初步探讨和比较了溶质在这2种手性柱上的手性识别机理。发现对(R, R)-Whelk-O1柱,溶质与固定相之间的吸引作用很小,而对于Chiralcel OD-H柱,溶质在手性空腔中的空间适应性很可能是手性识别的关键。     

饮用水中三氯甲烷与其他氯消毒副产物在活性炭上的吸附竞争研究

通过等温吸附实验,探究了三氯甲烷（CHCl₃）与二氯一溴甲烷（CHBrCl₂）、二氯乙酸（Cl₂CHCOOH）在活性炭上的竞争吸附关系,同时探究了在低浓度条件下CHBrCl₂和Cl₂CHCOOH浓度变化对活性炭吸附CHCl₃的影响。实验结果表明,活性炭吸附CHCl₃和CHBrCl₂符合Freundlich模型,对Cl₂CHCOOH的吸附符合Langmuir模型;活性炭对3种消毒副产物均为优先吸附,吸附能力由大到小依次为CHBrCl₂、CHCl₃、Cl₂CHCOOH;低浓度条件下,活性炭对消毒副产物的吸附效果随体系中物质种类的增加而降低;低浓度条件下,Cl₂CHCOOH的浓度变化对CHCl₃的吸附效果影响不大,但吸附效果随水体中CHBrCl₂浓度的升高而降低。     

基于OEM模型与XML的异构土地利用数据库集成方法

随着国土资源管理部门电子化、信息化建设的快速发展,先前建设的多个土地利用数据库,遇上了数据统一管理和共享互通的难题．通过分析这些数据库中的数据组织和存储方式及其特点,提出了一种基于OEM模型和XML的土地利用异构数据库集成的方法,此法可以将各个土地利用系统的异构数据库资源进行整合,并结合实例说明了方法的实用性．     

基于OEM模型与XML的异构土地利用数据库集成方法

随着国土资源管理部门电子化、信息化建设的快速发展,先前建设的多个土地利用数据库,遇上了数据统一管理和共享互通的难题.通过分析这些数据库中的数据组织和存储方式及其特点,提出了一种基于OEM模型和XML的土地利用异构数据库集成的方法,此法可以将各个土地利用系统的异构数据库资源进行整合,并结合实例说明了方法的实用性.     

基于大型对象关系型数据库的无缝时空图库集研究

海量时空数据组织是下一代GIS平台所要解决的关键技术．突破了传统地图库的数据管理模式,提出了基于大型对象关系型数据库的时空图库集模型,实现了海量时空数据的逻辑与物理无缝数据组织与存储．首先分析了新技术背景下地图库概念的存亡问题,然后秉承继承与发展的思想,提出了新一代时空图库集模型,并分空间无缝数据组织和时态无缝数据组织两方面对数据组织方式进行了讨论．采用20GB的时空数据测试表明,系统实现了面向实体的无缝海量时空数据组织与管理,以及高效的数据查询与分析等主要目标,同时也验证了图库集模型的正确性．     

基于混合日志的内存数据库恢复子系统

介绍了一个基于混合日志（即逻辑日志与物理日志相结合）的内存数据库恢复子系统MDMRS的设计,MDMRS有效地减少了事务日志信息量,缩短了系统恢复时间。文中详细阐述了MDMRS的事务处理、日志管理、基于分区的检查点,以及数据库恢复处理,最后对MDMRS进行了性能分析。