基于磁噪声和增量磁导率的塑性变形定量无损评价

针对机械结构在加工、制造和使用过程中常出现的塑性变形损伤,研究了碳素钢材料塑性变形与巴克豪森噪声及增量磁导率之间的关联性。试验结果表明,在小变形时,巴克豪森噪声信号随塑性变形变化明显;增量磁导率值随塑性变形的增大而规律性变化。不同碳素钢材料的试验结果表明,巴克豪森磁噪声和增量磁导率可用于碳素钢材料中塑性变形的定量无损评价。     

基于动态分组的增量式挖掘关联规则更新算法

数据挖掘的一个重要方面是挖掘关联规则，目前已提出了包括经典算法Apriori在内的许多算法，而在实际关联规则的挖掘过程中，用户将需要不断调整用于描述用户兴趣程度的阈值：最小支持度和最小置信度。如何维护已发现的关联规则变得至关重要。该文提出的GIUA算法解决了在数据库D不变的情况下，最小支持度和最小置信度发生变化时关联规则的维护问题，最大效率地利用原有结果，通过动态分组将连接步和修剪步的循环减到最少，并尽可能地将挖掘过程并行化。     

物化视图增量保持的改进算法

对于定义在若干基本表上的物化视图，当基本表发生变化时，物化视图也需要相应地更新，如何有效地进行物化视图的增量保持是一个非常重要的问题。文章提出了一种在O(nlogn)时间内构造最优Delta传播树的二分贪心算法，并给出了算法正确性证明。     

最大频繁项目集的增量式更新算法

发现最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,目前已经提出了许多算法用于发现最大频繁项目集,而对最大频繁项目集维护问题的研究工作却不多,因此,迫切需要设计高效的算法来更新、维护和管理已挖掘出来的最大频繁项目集,为此,该文提出了一种快速的增量式更新最大频繁项目集算法IUAFI,并举例说明了算法的执行过程。     

Incremental construction of minimal deterministic finite cover automata

We present a fast incremental algorithm for constructing minimal Deterministic Finite Cover Automata (DFCA) for a given language. Since it was shown that the minimal DFCA for a language L has less states than the minimal Deterministic Finite Automata (DFA) for the same language L, this technique seems to be the best choice for incrementally building the automaton for a large language, especially when the number of states in the DFCA is significantly less than the number of states in the corresponding minimal DFA. We have implemented the proposed algorithm and have tested it against the best-known DFCA minimization technique.     

Nearest and reverse nearest neighbor queries for moving objects

With the continued proliferation of wireless communications and advances in positioning technologies, algorithms for efficiently answering queries about large populations of moving objects are gaining interest. This paper proposes algorithms for k nearest and reverse k nearest neighbor queries on the current and anticipated future positions of points moving continuously in the plane. The former type of query returns k objects nearest to a query object for each time point during a time interval, while the latter returns the objects that have a specified query object as one of their k closest neighbors, again for each time point during a time interval. In addition, algorithms for so-called persistent and continuous variants of these queries are provided. The algorithms are based on the indexing of object positions represented as linear functions of time. The results of empirical performance experiments are reported.     

树结构在几种特殊签名中的应用研究

树结构的层次性和链式的存储方式使其在数据查找的实现中体现出很高的效率,在数据插入和删除等操作的实现中无需移动大量节点,因而不仅在计算机科学领域具有广泛的应用,在实现特殊的信息安全方面也具有独特的作用。文章研究如何将树结构应用于仅增签名、前向安全签名、递增签名、可修订签名、内容抽取签名等特殊签名方案的问题,比较分析基于树结构的方案与普通方案在功能和效率上的差异。     

一种新的关联规则增量式更新算法

首先提出了一个新的概念－后备频繁项目集，其次给出了一种新的增量式更新算法NEWFUP，最后介绍了在某中小型商业企业的事务数据库中该算法的实现。     

一种基于Mahalanobis距离的增量聚类算法

经典的模糊c均值聚类算法对非球型或椭球型分布的数据集进行聚类效果较差。将经典的模糊c均值聚类中的欧氏距离用Mahalanobis距离替代,利用Mahalanobis距离的优点,将其用于增量学习中,提出一种基于马氏距离的模糊增量聚类学习算法。实验结果表明该算法能较有效地解决模糊聚类方法中的缺陷,提高了训练精度。