关联规则的增量更新策略研究

关联规则增量更新算法可以减少对交易数据库的访问。根据最小支持度和交易数据库的不同变化情况,可以将增量更新问题分为若干类。已有的研究只针对某一类具体的增量更新问题,而且没有考虑多次增量更新的情形。本文将增量更新问题归约为三个基本的子问题,从而为各种不同的增量更新问题提供了统一的解决框架。在此基础上,研究了 了多次增量更新事务情况下的增量更新策略问题,通过对增量更新事务进行合理的排列,可以显著地降低对原始交易数据库的访问量。     

基于数学形态学的突发性故障快速定位方法

针对于突发性故障的特点,提出了一种基于数学形态学的故障定位方法,通过选择适当的结构元素,根据腐蚀和膨胀运算的特点设置适当的组合形态运算,借鉴软阈值计算中的消噪方法,设计高效的故障定位算法,仿真实验证明了数学形态学在故障定位中所具有的优越性。