摘要：为从半结构化和结构化数据集中避免挖掘大量冗余候选模式,提高在大型图数据集中挖掘完整频繁子图的效率,提出基于极大频繁子树挖掘的算法。挖掘图数据集中所有极大频繁子树,在此基础上添加频繁边,进一步扩展操作得到所有极大频繁子图。提出定理证明极大频繁子图挖掘算法的正确性,并证明其时间复杂度优于同类挖掘算法。通过化学分子数据集、模拟数据集和大型数据集的实验验证了该算法的正确性和有效性。

摘要：针对传统遗传算法的缺陷,提出一种基于基因位置分布差异而进行演化的改进算法。该算法利用2进制编码位置的差异性,在评价机制的基础上对种群进行动态的划分,并针对各个不同子种群的特点,使用动态的演化参数进行独立的演化操作,使得算法种群的构成类型能够保持多样性的发展,有效地抑制了"早熟"现象的发生。通过后续多个测试函数的对比实验结果表明,该算法在收敛速度、精度及稳定性上有所提高。该算法简单、易于实现、具有较强的通用性,是一种有效解决优化问题的方法。

摘要：为了提高信息安全专业复合型、前瞻型和创新型能力,本文从课程教学方法改革的角度,并从实践教学体系建设入手提出了信息安全专业电子商务安全课程教学方法。该方法着重阐述了信息安全专业人才培养过程中遇到的基本技能、课堂设计和课程实践三个突出问题,该教学方法在实际应用中取得了突出成效,极具推广价值。

摘要：近年来,对犯罪预测方法进行了很多研究,这些方法在犯罪预测中存在高度非线性关系、冗余和多个数据集之间的依赖关系等问题。为了提高犯罪预测模型正确率,设计一种多模态信息特征融合的犯罪预测算法。将空间、时间、环境和上下文信息特征融合提高群集聚类正确率,充分利用特征目标函数计算逻辑损失,从而提高全局特征的正确率和局部特征的精确率。实验结果表明,在不同比例数据训练集条件下,该算法比现有方法的正确率和精确率分别提高了约12%和4%。

摘要：信息素质教育是公安教育事业发展的需要,选择合适的手段构建知识共享平台是警察信息素质教育的关键。微博是网络化学习时代提升学习者个人核心竞争力的主要手段,构建基于微博的知识共享平台模型对公安高等教育实现"科技强警"目标起着重要作用。

摘要：传统的视频监控系统数据挖掘缺乏高层语义信息之间的映射关系,已不能很好地满足公安部门的要求。把视频监控系统视频数据转化为图的模型,将图表达的丰富语义应用到监控系统数据挖掘中,提出公安网络视频监控系统数据挖掘模型,最后验证该模型的可行性和正确性,可为公安信息系统的设计者提供思路。

摘要：由于低层特征描述到高层语义知识存在"语义鸿沟"等关键问题,传统的视频监控系统数据挖掘算法已不能很好地满足公安部门的要求。把视频监控系统视频数据转化为图的模型,提出一种新的基于多模态特征融合的语义挖掘算法。在此基础上开发出系统原型,成功验证了该模型的可行性和正确性,可为公安信息系统的设计者提供思路。

摘要：针对标签SNP选择过程中存在时间复杂度高、重构准确度低以及缺乏生物含义等不足,本文提出了一种基于多位点连锁不平衡的标签SNP选择方法,该方法首先利用最小等位基因频率等指标对数据集进行预处理,排除噪声位点等,然后根据标签SNP选择过程的特点设计并改进了蚁群算法,以获取候选标签子集,最后,为了进一步提高重构准确度,本文以重构准确度为目标,利用支持向量机作为学习模型,采用后向淘汰策略对候选标签子集进行精选.实验结果表明,先过滤再精选的策略,不仅降低了时间复杂度,而且在样本重构准确度也有一定程度优势.

摘要：目前精准扶贫工作重点仍然集中在山区县的边远农村,利用互联网技术对乡村生态旅游项目进行开发,在能够有力地推进新农村的建设的同时探索更适宜农村绿色可持续发展且高效的发展新模式。互联网+时代下,急需统一标准、统一归档、统一管理的农副业生态旅游精准扶贫信息管理系统,系统设计上达到精准的目标,提高扶贫效率。