序列模式挖掘简介 序列模式挖掘的应用背景 序列模式挖掘算法概述 GSP算法 PrefixSpan算法 Disc-all算法 支持约束的序列模式挖掘复旦大学：《商务智能（商务数据分析）》学习课件_序列模式挖掘算法

在非结构化数据挖掘结构模型——发现特征子空间模型(DFSSM)——的运行机制下,提出了一种新的Web文本聚类算法——基于DFSSM的Web文本聚类(WTCDFSSM)算法.该算法具有自稳定性,无须外界给出评价函数;能够识别概念空间中最有意义的特征,抗噪声能力强.结合现代远程教育网应用背景实现了WTCDFSSM聚类算法.结果表明:该算法可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行聚类挖掘;采用网格结构模型,帮助人们进行文本信息导航;从海量文本信息源中快速有效地获取重要的知识

2.1 线性表(linear list) 2.1.1 线性表的抽象数据类型 2.1.2 线性表的存储结构 2.1.3 线性表运算分类 2.2 顺序表—向量(sequential list—vector ) 2.2.1 向量的类定义(type definition) 2.2.2 向量的运算 2.3 链表(linked list) 2.3.1单 链 表(singly linked list) 2.3.2 双 链 表(double linked list) 2.3.3 循 环 链 表(circularly linked list) 2.4 线性表实现方法的比较 2.5 栈 2.5.1 顺序栈 2.5.2 链式栈 2.5.3 顺序栈与链式栈的比较 2.5.4 栈的应用——后缀表达式求值 2.5.4 递归的实现 2.6 队列 2.6.1 顺序队列 2.6.2 链式队列 2.2.3 顺序队列与链式队列的比较

针对传统神经网络优化算法易陷入局部最优值的问题,在标准粒子群算法的基础上,对粒子速度与位置更新策略进行改进,提出一种基于改进粒子群优化算法的BP神经网络建模方法.使用sinc函数、波士顿住房数据及某钢厂带钢热镀锌生产的实际数据进行验证.结果表明,与标准的反向传播神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化的神经网络模型可以有效提高预测精度

为了剔除GPS边坡位移监测过程中的噪声干扰,提高监测数据的有效性,特引入随机线性卡尔曼滤波离散数学模型.以水厂铁矿GPS边坡监测数据为依据,利用该数学模型可以计算出各监测点每期变形量的滤波值和位移速度,并对各监测点下一期的变形量进行估算和预测.经实例验证,卡尔曼滤波变形量与实际变形量有较好的一致性

在充分考虑RH平衡碳氧浓度的前提下,建立脱碳反应数学模型.以210 t超低碳钢RH冶炼工艺为背景,详细给出数学模型的建立原则与过程.将模拟结果与实际测量数据进行对比发现,数学模型与实际测量数据有很好的吻合度.碳元素在钢液内存在一定的不均匀性,真空室自由液面下降管上方碳元素质量分数最小,钢渣界面处上升管右侧碳元素质量分数最大,循环20 min后,二者相差0.0025%左右

基于冶金企业设备监测的背景提出了一种无线传感器网络多跳同步时分协议.该协议采用自组织的层次拓扑控制方式,以簇头构成系统的骨干网,通过可靠路由方式传输数据.簇内节点组成局部网络以较小的发射功率采用分时多跳的方式将数据传输到距离较远的簇头,通过同步休眠机制降低功耗、满足传输时延要求.在冶金企业实际设备监测系统中的应用表明该协议具有扩展性强、传输可靠、信号延迟小和功耗低等特点

◼ 5.1 二叉树的概念 ◼ 5.2 二叉树的抽象数据类型 ◼ 5.3 二叉树的存储结构 ◼ 5.4 二叉搜索树 ◼ 5.5 堆与优先队列 ◼ 5.6 Huffman树及其应用 ◼ 5.7 二叉树知识点总结

1) 同一时期不同单位（部门）同一报表的汇 总。此类汇总主要应用于主管部门对基层报表的汇 总工作。对行数固定的报表而言，汇总是指将某月 份所有下属单位的报表数据按固定的格式机械地把 各项目数据相加，形成新的报表

本章执行多、高层建筑结构三维分 析软件TAT-8。掌握在接力 PMCAD生 成的数据文件,利用计算机计算通过前 处理和数据检査,对多层框架进行结构 空间分析,内力和配筋计算,画出结构 施工图