基于前缀广义链表的快速关联规则挖掘算法

挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面,而如何快速有效地挖掘出关联规则是当前研究的热点.本文提出了一种前缀广义链表,并应用此结构进行关联规则的挖掘,得到了一种快速的关联规则发现算法,该算法不仅方便、效率高,而且避免了产生组合爆炸问题.

基于广义表结构的OIL配置器设计

分析应用于汽车电子实时操作系统的OSEKOIL规范,以及OIL配置器的工作原理和特点,结合嵌入式实时操作系统AutoOSEK的特点,设计基于广义表结构的OIL配置器。给出AutoOSEK嵌入式实时操作系统配置器的设计方法和说明。实验结果证明,该设计能减少类似OIL配置系统的重复开发,提高符合OSEK标准的不同嵌入式操作系统的开发速度。

基于链表的元规则制导的多维量化关联规则挖掘算法研究

基于栅格的量化关联规则挖掘算法在发现模式上是高效的,但是这些算法本质上面向低维数据,局限了其应用领域。推广基于栅格的概念,提出一个基于广义链表的,元规则制导的,直接从关系表中挖掘多维量化关联规则的算法。结果表明,此算法对数据规模的时间复杂度是线性的,对元规则维度的时间复杂度是对数线性的。

广义表的二叉链式存储表示及其算法设计

在分析广义表(Generalized list)的抽象数据类型定义、特点和存储结构的基础上,提出了广义表的二叉链式存储表示(称之为广义二叉链表,Generalized Binary Linked List,简称GBLL)。广义二叉链表是对广义链表的一种改进,它有利于广义表的推广和应用。此外还给出了若干个基于广义二叉链表的算法设计,并分析了算法的时间复杂性。为减少运行时的内存开销和提高算法的执行效率,大多是采用非递归算法实现。

一种无需重新建模的特征编辑算法

介绍了一种对引用特征进行动态修改的编辑算法，这种算法基于Ｂ－Ｒｅｐ／ＣＳＧ混合表示的特征模型，可以保证存储在模型中的产品信息在特征修改操作完成后不会丢失，并且可以方便地实现修改过程中的约束驱动；提出了广义操作链表的概念和构造方法，实现了对造型操作的详细跟踪；利用索引表方法解决了广义操作链表对造型操作过程跟踪信息量过大的问题。