摘要：论文的研究目的是为了对时间序列的发展趋势进行预测。采用的方法是对多时间序列进行跨事务关联规则分析,利用关联规则中前件和后件的时间差进行预测。提出了跨事务关联规则挖掘ITARM,该算法采用了基于压缩FP-树的、分而治之的挖掘方法。算法在产生了频繁1-项集之后,分别利用1-项集中的项作为约束条件,建立压缩FP-树,挖掘跨事务关联规则。文中给出了算法的主要设计思想和算法的伪代码,并对算法的性能进行了测试。测试结果表明,ITARM算法是一个时间和空间性能都较高的跨事务关联规则挖掘算法。

摘要：许多属性约简算法建立在整个决策表上,当数据集较大时,效率往往较低。针对这一问题,提出一种基于决策表分解的属性约简算法。结合正域基数和互信息增益来衡量属性的重要性,其求解策略是基于每次迭代后所分解的决策表计算正域基数和互信息增益,以不断减少对象集,降低计算时间。进行时间复杂度分析,通过实验对该算法的效率进行测试,测试结果表明,该算法是正确﹑高效的。

摘要：本文针对油田测井数据的特点,介绍了基于Internet/Intranet结构的测井管理信息系统的设计目标和设计思想,阐述了C/S模式和B/S模式混合的多层结构和COM组件技术在系统中的应用设计方案,最后总结了本系统的主要特点。

摘要：传统的频繁模式挖掘算法往往会得到成百上千的结果模式,面对繁多的频繁模式用户通常要经过“二次挖掘”才能得到有用的目标模式。怎样根据用户需求直接挖掘用户感兴趣的目标模式是该文的研究目标。文章在FP-树的基础上设计了紧缩的、非冗余的TFP-树,它能有效过滤与目标模式无关的项和事务,而仅保留与目标模式相关的信息,缩小TFP-树的大小规模。同时根据TFP-树的规律和特点,笔者设计了最大目标频繁模式挖掘算法,算法的结果模式具有以下两个特点:(1)满足用户需求的目标模式;(2)最大模式。该实验结果验证了TFP-树算法是有效的,而且显著改善了FP-树算法的性能。

摘要：校园一卡通系统是以非接触式IC卡作为载体,结合电子、单片机、计算机网络及数据库等技术,为高校的师生员工提供电子身份识别和电子钱包等功能的综合管理信息系统。它为师生员工在刷卡消费、身份认证、学籍管理等各方面提供了便利,是高校数字校园建设的基础和重点。本文主要介绍了广西职业技术学院校园一卡通系统的总体设计目标和系统架构,并给出了网络组建、卡片选型与设计、系统安全等设计方案。

摘要：基于云模型的分类算法多采用云变换和泛概念树方法,存在分类结果与先验知识不一致的问题。从粒度计算的角度对云模型理论进行了分析,揭示出云模型的粒度原理。提出了一种基于分解云的不同粒度下的云模型分类方法,并给出了分类方法的算法描述。用风云2C气象卫星的数据对算法进行了测试,从实验结果来看该方法具有较好的分类效果。

摘要：元数据在数据仓库中扮演着非常重要的角色 ,对数据仓库的设计、开发、维护和管理具有非常重要的作用。在作者开发的多策略数据挖掘平台 (MSMiner)中将元数据的使用范围从数据仓库拓展到包括ETL和数据挖掘任务等的整个系统 ,使之成为系统的核心和各个子系统之间联系的纽带。文中介绍了MSMiner的体系结构、元数据的主要内容、元数据管理实现的难点及采用的技术。

摘要：为了给数据仓库提供高质量的数据,在数据装载到数据仓库之前必须经过数据的抽取-转换-装载(Extraction-Transformation-loading,ETL)这一系列的预处理工作。复杂性和可用性是制约ETL系统的两大基本问题。为解决这些问题,给出了ETL过程统一的体系结构设计,包括ETL元数据对象建模、ETL转换函数设计、ETL任务建模以及ETL任务模型的描述语言(XTDL)。基于该体系结构和设计思想开发出一个ETL系统—MSETL,目的是为多策略数据挖掘平台(MSMiner)提供高质量的数据。它提供友好界面并对ETL过程进行统一的元数据管理,包括:ETL转换函数的注册和删除;任务模型的生成、执行和删除等功能。

摘要：针对频繁项集挖掘过程中需要消耗较大的内存空间或较多的I/O时间,设计了一种内存消耗少,且能较快找出所有频繁项集的算法.该算法用一维数组存储事务数据库中的事务,通过位运算找出频繁项集.实验验证了该算法有较高的效率和性能.