针对数据立方体的结构特点,结合联机分析处理技术,提出了两种基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法.以合肥农河超市实际数据作为测试数据,给出了两种算法的实验结果.结果表明,两种算法在不同支持度情况下执行效率存在明显差异,分别适合在高支持度和低支持度情况下进行关联规则挖掘

工业监控系统所采集到的多元时间序列在利用数据挖掘技术获取内部存在的未知模式的过程中，经常会出现原始数据庞杂、分段结果重复、交集过多和界限不清晰等问题，导致含有突变变量或数据间相关性差的数据集进行模式挖掘结果不理想.针对上述问题，本文提出了一种新的多元时序模糊聚类分段挖掘算法.实验结果表明，该算法克服了Gath-Geva算法聚类精度易受初始值影响的不足，能够较好地反映出原始数据中潜在的过程变化，从而有效地处理时间序列的分段问题并得到理想的挖掘结果

1.实验目的 2. 实验原理 3. 实验内容 4. 实验要求

针对密度聚类算法对邻域参数设置敏感的问题，提出一种基于密度的模糊自适应聚类算法.算法在无需预先设置聚类数以及邻域参数的情况下，可以自适应地根据样本间距离关系确定邻域半径得到样本密度，并根据样本密度逐渐增加聚类中心.为了保障聚类结果的正确性，同时提出一种新的模糊聚类有效性指标以判断最佳聚类数，消除了密度聚类算法对参数的敏感性.用UCI基准数据集进行实验，发现本文算法在对数据进行聚类时，聚类质量较原始密度聚类算法在准确性和自适应性方面均有显著提高

广西工商职业技术学院：《食品分析与检验》课程教学课件（PPT讲稿）第一章 绪论 1.1 溶液浓度的表示 1.2 实验数据的记录和理 1.3 实验室用水 1.4 化学试剂 1.5 实验室安全及防护

一、引言 快速、经济的核酸序列测序方法的出现使包括分子生物学、遗传学以及生物化学在内的许多 科学领域发生了革命。(Gi bert,1981: Sanger,1981)这项技术的发展同时也使人们需 要构建公用数据库来存储在全世界范围的实验室内得到的序列信息(Benson et al.1997 Stoesser et al.1997)。由于提交到数据库中的序列需要进行分析和解释,同时已经存在 的数据库中的条目需要进行辨识和修补以供研究人员进一步研究之用,因此随着公用数据库 的建立,生物信息学和计算生物学逐渐走向成熟

10-1什么是静态索引结构?什么是动态索引结构?它们各有哪些优缺点? 【解答】 静态索引结构指这种索引结构在初始创建数据装入时就已经定型,而且在整个系 运行期间,树的结构不发生变化,只是数据在更新。动态索引结构是指在整个系统运行期 间,树的结构随数据的增删及时调整,以保持最佳的搜索效率。静态索引结构的优点是结 构定型,建立方法简单,存取方便;缺点是不利于更新,插入或删除时效率低

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数组是有序数据的集合 数组中的每一个元素都属于同一个数据类型 用一个统一的数组名和下标来唯一地确定数组中的元素 数组是一个在内存中顺序排列的由若干相同数据类型的元素组成的数据集合

本文首先提出了一个结构简单且易于维护的索引–存根表结构，并基于该结构提出了一个具有隐私保护属性的云存储第三方审计方案，该方案能够有效地支持对外包数据进行各种数据块级的远程动态操作.然后，在随机预言机模型下，对方案提供的数据完整性保证给出了形式化的安全证明，对方案中审计协议的隐私保护属性也给出了形式化的安全分析.最后，针对方案的性能进行了理论分析和相关的实验比较，结果表明该方案是高效的