剪枝策略相关论文
库存物资的合理分类对企业库存管理活动至关重要,对于每类物资根据其性质有针对性地制定相应的库存控制策略,可以降低库存成本,优......
图的极小顶点覆盖问题（MVCP）在图论中是一个经典的组合优化问题,并且在实际问题中有非常广泛的应用。本文针对大规模图顶点数目增加......
0-1背包问题作为经典的NP完全问题一直得到广泛的关注和研究.研究发现,经典回溯算法在解决0-1背包问题时的算法时间复杂度较高,尤......
随着人们对客观世界认识的不断深入，计算机应用中普遍存在的数据不确定性逐渐得到业界的关注。尽管在传统数据库领域中作为多目标决......
随着数据采集和处理技术的进步,人们对数据的不确定性的认识也逐步深入。在诸如经济、军事、物流、金融、电信等领域的具体应用中,......
近年来,随着对经典集合的研究及应用的不断深入,经典集合的弊病也日益暴露,如信息丢失、边界过于明显等。因而需要寻找一个新的方......
粗糙集理论是一门处理不确定性知识的理论和工具。它非常适用于不完整、含噪声、不确定知识的表达、学习、归纳。它的有效性已在许......
数据库中知识发现是当前涉及人工智能和数据库等学科的一个相当活跃的研究领域，序列模式的发现是其中的一个重要研究课题。 ......
随着决策树归纳学习研究的深入,具有精确描述特征的决策树归纳学习已经不能适应一个系统中不精确的知识表达的要求,同时由于人们所......
社会网络分析(SNA)是数据挖掘研究领域的一个热点，受到越来越多研究学者的关注，而社区挖掘是社会网络分析的一个主要研究方向。当前......
随着软件的规模变得越来越庞大,大量的软件数据随之产生。为了从这些数据中挖掘出感兴趣的知识,帮助软件开发者更好地理解和维护软......
实时数据流挖掘是目前数据挖掘与数据库领域的新兴研究热点,针对实时数据流的聚类分析技术也是该研究中最具有挑战性的难题之一。......
在人工智能(AI)领域,计算机博弈历来都是一个重要的研究方向。对中国象棋计算机博弈的研究始于上世纪八十年代,经过二十多年的努力......
分类算法是数据挖掘中的一种重要技术,算法的计算速度、鲁棒性、可解释性、可扩展性以及分类模型的准确率是评价分类算法的主要指......
Skyline查询是找出一个多维集合中所有不被其它点支配的数据点集，它在实际应用中主要用于多维决策支持。如在只有价格和离海边距离......
频繁子树挖掘是一个重要的数据挖掘问题,其主要任务是从大型数据库中挖掘出频繁子树模式。由于其广泛的应用领域,已涉及到XML数据......
智能规划是人工智能领域一个非常活跃的研究分支。近十几年中，智能规划发展非常迅速，在规划问题的描述和问题求解两方面研究都取得了......
数据流模型是近年来出现的、一种新型的数据模型,广泛应用于网络监测、传感器网络数据分析、Web点击数据流分析、金融行业和商业交......
top-k join查询返回用户最感兴趣的k个连接结果。近来top-k join已经成为一个重要的研究课题,其在Web数据库,信息抽取和数据挖掘中......
随着信息技术的发展,很多应用领域都产生了大量流数据,因此流数据挖掘成为数据挖掘领域的热门研究课题。其中流数据闭合频繁模式挖......
本文研究了有时间间隔的事件的挖掘问题。假设原始数据库由事件序列集构成，其中事件发生在时间间隔内，我们的目的是挖掘出数据库中频......
图数据的不确定性普遍存在,研究不确定图上的高效查询处理与模式挖掘方法具有重要意义。本文研究的不确定图是指边上附带存在概率......
随着信息技术的日益发展,如何处理海量数据成为目前的研究热点。Map Reduce分布式计算框架以其处理数据量大、简单易用、可扩展性......
近几年孤立点检测研究已经成为数据挖掘的热点。孤立点检测的作用是扩展人们的感官功能,来发现那些不能被人们容易发现的知识,识别......
数据流模型在许多应用中广泛出现，其特征是数据速度快、规模大、实时性强且数据单遍访问。同时由于设备精度、传输丢失、周围环境干......
数据挖掘通过从大量数据中提取感兴趣的知识、规律或更高层次的信息，可以有效的解决“数据爆炸而信息匮乏”问题。关联规则是数据挖......
数据挖掘技术是当今处理“数据爆炸、知识贫乏”的一种行之有效的方式，而关联规则又是数据挖掘的一个重要的研究方向，它描述了两个或......
在信息技术快速发展的时代,各种企业数据也在爆炸式的增长,如何准确、高效地从中发现有潜在价值的信息是人们一直关注的问题。数据......
随着航天科技的飞速发展,逐渐出现了由多种异构卫星组成的卫星集群。相比于传统的卫星系统,卫星集群具有规模大、平台多、载荷异构......
本论文研究新疆地区非母语说话人汉语普通话的语音识别技术,新疆非母语说话人汉语普通话语音识别的研究不仅具有理论意义,而且还具......
随着全球智能化的不断发展,计算机软件在人们生活中发挥越来越重要的作用,各行各业的软件产品应运而生,由此也产生大量冗余的软件......
在图像和视频处理等实际应用中,常需要处理大量的高维数据。这种数据通常可以由多个低维流形很好地近似表示,其中每个流形对应一个......
随着信息时代的发展,人类需要处理信息的量级激增且应用场景复杂化,传统采样定理的应用遇到瓶颈。压缩感知能以较低采样率对具有稀......
随着信息时代的发展,大数据的应用日益广泛,数据规模呈指数级速度增长,越来越多的复杂结构数据需要用图数据结构模型来表示。其中......
高效用项集挖掘是通过效用值来衡量项集的重要性、反应用户的兴趣度,能较好的解决用户的问题,是数据挖掘研究领域的一个热门话题。......
现实生活中往往存在一些计算机难以处理或者处理效果不佳的问题,如给图像打标签、判断两个记录是不是同一个实体等。众包直接将这......
空间同位(co-location)模式是指其实例在空间中频繁并置出现的一组空间特征的集合,其挖掘旨在寻找邻近域中具有频繁关联性的空间特......
Web2.0的出现改变了传统的信息传播和共享方式,导致了互联网上用户产生和发布的数据呈爆炸式增长。微博是Web2.0时代最受欢迎的网......
现实生活中会存在很多约束,需要在所有约束被满足或尽量满足的情况下制定出一种最优解决方案,这一类问题被称为约束满足问题(Const......
粗糙集理论是一种处理不确定性问题的数学工具,它与以往的模糊集、概率论等方法的显著区别在于不需要提供任何先验信息,因此受到众......
随着软件产业的不断繁荣和发展,软件的功能变得越来越丰富,给人们的生活带来极大的方便,同时也引发了软件安全问题。运用复杂网络......
物流配送行业的发展,使得物流配送网络的规模增加,配送路径越来越复杂。最短路径问题作为物流配送运输网络的基本问题,受到极大重......
人工智能的核心问题在于如何表达现有的事物以及在对现有事物的理解上进行对外来的事物进行分析或推理。而贝叶斯网络(Bayesian ne......
辨识不同行业的典型负荷曲线对于配售电公司的运行调度、售电决策和风险管理均有重要意义.鉴于此,提出了一种基于剪枝策略和密度峰......
随着信息化技术的迅猛发展,人们的行为越来越多地被记录在相关计算机系统中。例如,证券交易系统,信用卡消费系统和医疗保障系统等......
学位
本文对频繁项集挖掘问题进行了深入的研究和探索，主要研究工作内容和贡献如下： 1、对频繁项集挖掘中搜索空间剪枝问题进行深入研......
