一种有效的数据流最大频繁模式挖掘算法

针对频繁项集挖掘存在数据和模式冗余的问题,对数据流最大频繁项集挖掘算法进行了研究。针对目前典型的数据流最大频繁模式挖掘算法DSM-MFI存在消耗大量存储空间及执行效率低等问题,提出了一种挖掘数据流界标窗口内最大频繁项集的算法MMFI-DS,该算法首先采用SEFI-tree存储包含在不断增长的数据流中相关最大频繁项集的重要信息,同时删除SEFI-tree中大量不频繁项目,然后使用自顶向下和自底向上双向搜索策略挖掘界标窗口中一系列的最大频繁项集。理论分析与实验表明,该算法比DSM-MFI算法具有更高的效率,并能节省存储空间。     

一种结合网络编码的路径代价衡量方法

针对无线路由协议中的路径代价衡量问题,结合网络编码改善无线节点信息互换的思想,提出了一种结合网络编码的路径代价衡量方法--RMNC,其核心思想是利用流量参数反映信息流的网络编码"搭乘"程度和逐节点计算路径的代价.通过将传输流流量参数和路径中节点左右链路信息流流量参数进行运算,获得路径上的各个节点的传输代价;网络中某一条路径的代价等于组成这条路径的节点传输代价之和,通过比较不同路径的逐节点计算代价值,获得最短路径.分析和模拟测试结果表明,RMNC可以有效地获得结合网络编码的最短路径,达到提高传输性能的目的.尽管传输延时有所增加,但可以接受,方法可行.     

铜版纸全研磨碳酸钙面涂涂料配方的优化研究

通过在面涂涂料中采用小粒径丁苯胶乳,探讨了铜版纸全研磨碳酸钙(GCC)面涂涂料配方与车间含高岭土涂料配方对涂料性能及铜版纸物理性能与印刷适性的影响。结果表明,优化的全GCC面涂涂料配方在高固含量的情况下,维持了涂料较低的高剪切黏度,使铜版纸获得了理想的光泽度和印刷适性。     

改进遗传算法在试题自动组卷中的应用研究

针对传统的组卷算法具有组卷速度慢、成功率较低、组卷质量不高等缺点。本文提出了一种用改进的遗传算法来求解试题组卷问题的方法。实验结果表明，新方法的组卷成功率和收敛速度都得到明显提高，并且较好地克服了未成熟收敛现象，取得了较满意的组卷效果。     

非一致性数据库关键词非聚集约束查询与性能分析*

在分析非一致性数据库一致性查询方法的基础上,结合非聚集约束条件,以关键词为元数据,利用B-树与二叉树的原理,提出一种新的针对非一致性数据库的查询方法.通过节点分组访问、分层迭代查询的方法,不仅解决非一致性数据库约束条件难写的问题,而且容易组合选择查询条件,有助于提高查询的灵活性与准确性.     

信号扩散算法在计算机硬件仿真实验系统中的实现

为了更加有效的管理在计算机硬件仿真实验系统中的信号扩散，本文提出了一种信号扩散算法。算法在实验准备阶段将实验逻辑图转化成为图结构存储，并计算出各器件的信号处理代价；在实验运行期间，利用优先级队列的调度器件的启动顺序，从而动态规划信号的扩散次序。算法的时间复杂度理论分析及对比实验均证明，该算法有效减少了信号在器件中的无效重复扩散，降低了器件工作函数的启动次数，使信号扩散时的时间复杂度得到了极大的改善，大幅提高了实验的响应速度并降低了对系统资源的占用。     

计算旋转Harr型特征的积分图像算法改进

通过改进计算旋转Harr型特征的积分图像算法,降低了其计算复杂度,实现了遍历原图像一次即可获得图像直立矩形窗口和45旋转矩形窗口的积分图像,实验证明算法的改进是有效的。     

SELinux中策略有效性的形式化模型研究

文章提出了一个形式化模型AMACP（Analyzing Model of SELinux＇Accegs Control Pplicy）,用它来分析SELinux中的策略配置文件的有效性,SELinux中的策略数目是巨大而又复杂的.SELinux系统实现的几个子模型是由配置文件中的规则构成,但却很难全面把握这些规则对系统本身的影响.文章的目的就是根据SELinux中策略配置构建语义并且模型化这些规则之间的关系.在此基础上提出一种算法,用来验证某个主体是否可以利用某种给定的存取模式来访问某个给定的客体对象.     

基于积分图像的快速模板匹配

人脸检测中，模板匹配前往往需要对图像窗口进行灰度分布标准化，而灰度分布标准化则要先算出图像窗口的灰度均值及方差。在积分图像基础上，提出和应用平方积分图像，实现了一种计算速度与图像窗口大小无关的快速灰度均值和方差算法。应用这种快速算法，结合对灰度分布标准化近似计算公式、相关系数和平均偏差计算公式的变换，以厦灰度分布标准化处理时省略拷贝图像窗口及窗口灰度值变换等不必要的步骤，大大提高了模板匹配速度。人脸检测实验证明这种快速模板匹配算法是有效的。