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

02-01-05一级考试选择题(B) 1、智能机器人不属于计算机在()方面的应用。 A)科学计算B)计算机辅助制造C)过程控制D)人工智能 2、运算器中的运算结果可直接传送到() A)RAMB)软盘C)ROMD)硬盘 3、对软盘进行全面格式化后() A)就不能往软盘上写数据 B)软盘中原有的数据将全部丢失 C)软盘中原有的数据将部分丢失 D)软盘就不会感染计算机病毒 4、键入计算机的汉字需要转换成机内的统一()

为能彻底解决群体智能算法早熟问题的同时保持原算法主体不变且可与现有优化理论协同优化，在前期仿真实验和理论证明的基础上，提出了一种逐层演化的改进策略.利用在原算法中构建基于搜索空间压缩理论的自适应系统，通过逐层的压缩、选择、再初始化的操作，以包括压缩后搜索空间在内的社会信息作为遗传知识，指导寻优过程，从而实现最终解精度的提升、避免早熟问题的出现.对基准函数进行仿真实验可以看出该策略在提升算法精度，增强后期个体活性方面具有良好的表现

将语义Web技术引入发布/订阅系统中,结合领域本体,提出一种智能匹配算法.以双索引哈希邻接表,结合谓词表、变量约束表和变量类型表作为订阅条件RDF图模式的数据结构,采用元语句级匹配计数方法,使原子订阅条件仅匹配一次,原子订阅条件间\与关系\的顺序匹配.定量和定性分析了算法的时间和空间复杂度.实验结果比较表明,所设计的智能匹配算法具有较高的订阅匹配效率,适合于大规模发布/订阅系统

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