摘要：基于算法Lossy Counting,提出了数据流频繁闭集的在线挖掘算法LC_Closed(Lossy Counting_Closed).设计了基于前缀树的频繁闭集压缩存储结构CI-forest(Closed Itemsets-forest),利用该数据结构可以快速的插入和查询闭集模式,且在处理新的事务数据时能够快速定位相关的历史闭集模式.该算法采用在线的处理方式,提高了算法的实时性.实验的结果证明该算法是有效的.

摘要：随着无人机、地理信息系统、建筑信息模型等技术的快速发展,倾斜摄影测量及三维建模技术被广泛应用于国土、城市规划,智慧城市建设等领域。传统的生态修复治理设计一般借助于地理信息系统、计算机辅助设计等二维设计软件进行设计,无法将修复实施方案成果展示出来,虽然现在已有基于建模软件草图大师、地理信息系统等软件进行成果三维可视化的研究,但其仍有三维效果不理想、模型制作工作量较大、设计方案没有集成性等缺点。本次以重庆某矿山生态修复为研究对象,提出了一种生态修复工程三维立体化设计的方案,通过无人机倾斜摄影技术和实景三维建模软件快速建立研究区现状三维实景模型,并应用生态修复4D可视化平台软件(4D EcoPlan)进行快速三维立体化设计和植被恢复效果模拟。该方案不仅具有直观、真实的表现效果,还可以辅助实施方案的编制。本次研究为生态修复项目三维成果可视化提供了新的设计思路和实现途径,为生态修复工程的三维可视化设计有一定的参考意义。

摘要：一条关联规则是有趣的如果它满足最小支持度和可信度的限制。这导致大量平凡的规则产生。设计一个算法挖掘这样的有趣规刚,它的前件和后件分别属于不同的概念类,称这种规则为类间桥。类间桥在行销中的交叉销售,生物工程中的嫁接,化学中的合成等应用中有重要的应用价值。

摘要：提出基于用户查询行为和查询扩展的信息检索模型,给出了设计思想及其算法和实现的关键技术。实验结果表明,该模型能有效提高信息检索性能,有很高的实际应用价值和广阔的前景。

摘要：针对传统查询扩展存在的缺陷,设计了一种基于关联语义的概念查询扩展模型,从概念语义层次上阐述了模型的设计思想及其各组成模块的功能。在分析提取用户查询语义机制的基础上提出一种计算用户查询语义与文档的语义关联权重的新方法。理论分析和实例验证表明这种查询扩展方法可以改善查全率和查准率。

摘要：结合库存管理提出反期望模式的设计思想:①通过库存分析得到反期望项集;②通过最近邻居图[3]和相关分析两种方法挖掘反期望模式。同时引入模糊集提高挖掘出的模式识的精确性、有效性和实用性,实验证明这种方法是有意义的。

摘要：针对信息检索中存在的词不匹配问题,提出了基于频繁项集和负关联规则挖掘的局部反馈查询扩展模型及其算法。该算法对前列n篇初检文档挖掘频繁项集和非频繁项集,并从频繁项集中提取关联词;从频繁项集和非频繁项集中挖掘负关联规则,提取负关联规则后件作为负关联词,计算负关联词与整个原查询词的相关性;根据相关性删除关联词库中与负关联词相同的词项,将余下的关联词项作为最终扩展词,并与原查询组合成新查询,实现查询扩展。实验结果表明,该算法能发现虚假的负关联词,有效地提高和改善信息检索性能。

摘要：在交易数据库的挖掘研究中,模式未来行为的预测已成为用户关注的焦点。通常是通过分析和挖掘历史交易数据库中的数据得到模式未来行为——频繁出现程度,以便帮助用户决策。为解决这类问题,设计一个基于回归法的算法挖掘一类新模型超期望模式。实验结果表明这种模式在模式评价和模式预测方面很有效,它同时为减少冗余规则提供了一种可行的方法。

摘要：传统的联结规则挖掘算法依赖于一个不现实的假设:用户可以指定最小支持度。如果用户不了解他们的数据库,指定的最小支持度是肯定不适合的。在此设计了一个基于遗传算法的挖掘策略,它具有两个显然的优点:①高性能且自动化的规则挖掘;②不要求用户指定最小支持度。

摘要：定义了间断区间时态逻辑中的一些基本概念：真值联结、公理、分离原则、证明、定律．这些概念与传统逻辑中相应的概念有较大的差异．