江苏省自然科学基金(BK2009697)
- 作品数：4 被引量：2H指数：1
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 现代物流系统中基于路径的RFID立方体构建方法被引量：1
- 2011年
- 为有效地存储和管理海量数据,提出了一种基于路径的射频识别技术数据立方体构建方法。该方法不受射频识别技术系统的物理分布影响,只与路径数据库的规模有关;在最小兴趣层和观察层之间,选择物化某些立方体单元,以保证能够快速构建立方体结构和较快响应系统不同用户的路径查询。理论分析和实验结果表明了该方法的有效性。
- 丁有伟崔荣青胡孔法陈崚宋爱波
- 关键词：物流射频识别数据立方体路径查询
- 一种高效的基于位图序列模式挖掘算法被引量：1
- 2010年
- 为实现在大型事务数据库中挖掘有价值的序列数据,提出了一种基于位图的高效的序列模式挖掘算法(SMBR)。SMBR算法采用位图表示数据库的方法,提出一种简化的位图表示结构。该算法首先由序列扩展和项扩展产生候选序列,然后通过原序列位图和被扩展项位图位置快速运算生成频繁序列。实验表明,应用于大型事务数据库,该方法不仅能有效地提高挖掘效率,而且挖掘处理过程中产生的临时数据所需的内存大大降低,能够高效地挖掘序列模式。
- 张长海胡孔法陈崚宋爱波
- 关键词：数据挖掘位图
- 基于回归的多层数据立方体中的异常发现算法
- 2009年
- 为了快速有效地挖掘数据立方体中的数据,提出了阈值异常和区间异常两种基于回归分析的异常发现方法,根据回归系数帮助用户快速地找出数据单元内的异常数据。阈值异常方法通过比较数据的规格化残差和用户给定的偏差阈值来发现异常数据。区间异常方法通过比较数据点的残差绝对值和置信区间来发现异常数据。最后,对这些算法的性能进行了分析,理论分析和实验结果验证了这两种算法的有效性。
- 胡孔法丁有伟陈崚宋爱波
- 关键词：数据挖掘数据立方体阈值
- 一种有效的基于密度度量的相交网格划分聚类算法
- 2009年
- 针对高维聚类算法——相交网格划分算法GCOD存在的缺陷,提出了基于密度度量的相交网格划分聚类算法IGCOD。IGCOD算法对相交网格的尺寸进行控制,重新定义更为合理的密度度量方法,根据密度期望值来合并两个相交的网格。理论分析和实验证明,相对于GCOD算法,基于密度度量的相交网格划分聚类算法IGCOD在性能上有显著的提高。
- 刘佳佳胡孔法陈崚宋爱波
- 关键词：聚类高维聚类
