比特化敏捷减枝的KVABS算法

借助于课题实验环境的医疗云平台,利用比特化敏捷减枝方法改进Apriori算法,得到更简单快速的KVABS算法,对医学干预数据进行分析,挖掘出H型高血压病理成因的主要影响因子。实验结果表明,基于比特化敏捷减枝的KVABS算法性能较经典Apriori算法有明显提升,降低了算法的时间复杂度。     

基于Rough集的Web页面信息的提取模型及页面近似度比较

将Rough集理论应用于web信息提取模型,从而将结构含糊的Web资源,转换成了结构化信息,并以“法律”关键词搜索的Web网页为例,量化在特定标签属性上进行全文搜索的结果页面与关键词之间的近似程度。     

基于Rough集从临床数据中提取诊断规则

在医学上,没有正确的诊断就没有正确的治疗.本文提出用简化的分明矩阵方法对临床数据信息表属性约简,并在此基础上提出相应分类和合并诊断规则生成算法.通过对该数据集测试表明,此算法是可行有效的,并缩短了诊断规则长度,有时还能为病人节省不必要的检查.     

基于路径定位的XML数据库存储策略

提出基于路径定位的XML数据库存储策略,是一种从底层设计XML文档存储结构的存储方法,可以做到结构化地存储XML文档的全部信息。该策略有针对性地面向XPath查询语言,有效地提高了数据查询效率。重点介绍了该策略的实现思路和实现方法,并简要分析了使用该策略所带来的优势。