基于层次的最大频繁项集挖掘算法

关联规则的研究是数据挖掘中的重要问题,如何高效地发现频繁项集是关联规则研究中的关键问题.根据数据库事务的统计性规律,在最大频繁项集发现算法Apriori及其变种算法的基础上,提出一种新的基于层次的最大频繁项集的发现算法.首先从整体上判断候选集的频繁性,然后在发现最大频繁项集的过程中,通过引入整体性策略、排序策略、最小策略有效地减少了候选集与数据库事务之间的比较次数.实验结果表明,采用该算法处理数据库事务数量大的最大频繁项集的发现任务,其效率相比Apriori算法有显著的提高.     

模糊环境下的优化决策

运用模糊集合论的方法对系统的可靠性和开发费用之间进行平衡,提出了基于模糊论的优化决策算法。该算法能更好地解决由于系统可靠性(目标)和开发费用(约束条件)是模糊的而带来的问题。从运算结果看,该算法比普通算法更灵活,也更合理。     

系统的可靠性及其参数解分析

1　引　　言系统运行过程中常常会发生各种难以预料的故障 ,因而对系统的可靠性的分析是了解系统目前运行情况的唯一途径 .本文通过运用非齐次 Poisson过程 ,建立了系统可靠性模型 ,对系统模型中参数的求解进行了分析 ,通过在有完全故障数据和不完全故障数据时模型参数的分析 ,     

基于模糊集和灰色关联的P2P信任模型

针对P2P应用环境中的系统安全和可用性低的问题,提出一种基于模糊集和灰色关联的新型信任模型FGTrust。用模糊集来刻画信任值,用灰色关联度来表达推荐的正确度,并据此调整推荐者的权值,引入风险的机制,用信息熵来量化风险。实验和分析结果表明,该信任模型能精确评估节点的信任度,有效提高系统的交互成功率。     

商业银行信贷管理系统的设计与实现

多数商业银行现行信贷系统将业务和流程控制紧密耦合，没有进行很好的分层隔离，在需要对业务流程进行调整的时候就会对程序代码硬性改动，影响系统的稳定性。由于二者的紧密结合，导致整个应用系统无法实施，阻碍了业务发展。各地区之间的系统差异，使得相互之间的业务交互处理不容易兼容。系统不灵活，对一些复杂流程的处理也存在一定的困难。该文通过对商业银行信贷业务的分析，较好地实现了业务和流程控制的分离，并将其成功运用于某商业银行信贷管理系统中。     

基于层次的最大频繁项集挖掘算法

关联规则的研究是数据挖掘中的重要问题,如何高效地发现频繁项集是关联规则研究中的关键问题。根据数据库事务的统计性规律,在最大频繁项集发现算法Apriori及其变种算法的基础上,提出一种新的基于层次的最大频繁项集的发现算法。首先从整体上判断候选集的频繁性,然后在发现最大频繁项集的过程中,通过引入整体性策略、排序策略、最小策略有效地减少了候选集与数据库事务之间的比较次数。实验结果表明,采用该算法处理数据库事务数量大的最大频繁项集的发现任务．其效率相比Aoriori算法有显著的提高。     

基于改进型神经网络的软件可靠性模型

针对传统软件可靠性模型需要分析软件体系结构的可行性问题,提出使用改进型神经网络计算可靠性的模型。采用自组织算法,优化设计隐含层神经网络,并使用测试数据训练网络,得到可靠性模型。实验结果证明,该模型能够在缺乏对软件内部结构分析的情况下作出与传统模型同样精确的预测。     

无状态地址配置协议中EUI-64接口标识符的改进

移动IPV6中使用无状态地址自动配置协议,自动生成新地址.但是由于配置出的新地址,可能与其它节点正在使用的地址相同,发生地址冲突,因此每次均需要进行重复地址检测,占用了大量时间,降低了切换效率.本文提出对无状态地址自动配置协议中EUI-64接口ID的生成方式进行改进,原协议中是在48位MAC地址中间插入4位十六进制字符FF-FE生成64位EUI-64接口ID,改进之处是将原协议中插入的4位十六进制字符FF-FE,更换为移动节点切换前所在子网的16位子网ID.通过这个改进,减少了地址冲突,确保了地址唯一性.     

网络报文信息隐藏的理论安全性研究

根据网络报文隐写分析的特点,对网络报文信息隐藏过程所引起的载体结构特征和统计特征变化,尤其是高阶统计特征的变化进行约束,改进并丰富了信息隐藏系统理论安全的经典模型--假设检验模型,并将其应用于具体的网络报文信息隐藏检测算法的分析中.     

基于STRUTS框架的SRM系统设计

介绍了构建基于Struts框架的SRM系统，给出了系统的结构和总体设计方案，进行了系统功能的划分，给出了系统总体流程和总体框架设计；分析了J2EE设计模式下的SRM 系统实现以及数据与表现的分离问题、SRM系统Web层的权限管理、SRM系统客户端设计等问题。