业务规则层与数据访问层的实现

介绍了案例中间逻辑层的设计思路及采用的技术,详细讲解了就诊信息上传模块中业务规则层与数据访问层的实现过程。

非对称荷载对大跨度非规则单层网壳结构性能的影响

以某大跨度非规则单层网壳为研究背景,应用ANSYS通用有限元分析软件对网壳结构进行了建模并重点模拟了风荷载、雪荷载、温度效应等多种非对称荷载作用,进行了静力分析、特征值屈曲分析以及非线性稳定分析。得到了网壳结构在15种典型荷载组合下的内力、位移结果,分析了非对称荷载对网壳结构静力性能的影响;考虑了几何非线性、材料非线性、初始缺陷,得到了网壳结构在非对称荷载作用下的稳定系数,分析了非对称荷载对网壳结构稳定性能的影响。强调指出非对称荷载作用在大跨度单层网壳结构设计中的重要性,为大跨度非规则单层网壳设计提供参考。

一种高效的多层和概化关联规则挖掘方法

通过对分类数据的深入研究,提出了一种高效的多层关联规则挖掘方法:首先,根据分类数据所在的领域知识构建基于领域知识的项相关性模型DICM(domain knowledge-based item correlation model),并通过该模型对分类数据的项进行层次聚类;然后,基于项的聚类结果对事务数据库进行约简划分;最后,将约简划分后的事务数据库映射至一种压缩的AFOPT树形结构,并通过遍历AFOPT树替代原事务数据库来挖掘频繁项集.由于缩小了事务数据库规模,并采用了压缩的AFOPT结构,所提出的方法有效地节省了算法的I/O时间,极大地提升了多层关联规则的挖掘效率.基于该方法,给出了一种自顶向下的多层关联规则挖掘算法TD-CBP-MLARM和一种自底向上的多层关联规则挖掘算法BU-CBP-MLARM.此外,还将该挖掘方法成功扩展至概化关联规则挖掘领域,提出了一种高效的概化关联规则挖掘算法CBP-GARM.通过大量人工随机生成数据的实验证明,所提出的多层和概化关联规则挖掘算法不仅可以确保频繁项集挖掘结果的正确性和完整性,还比现有同类最新算法具有更好的挖掘效率和扩展性.

数据立方体上多维多层关联规则挖掘算法

重点结合联机分析挖掘的思想,讨论了数据立方体上的多维多层关联规则挖掘。基于数据立方体和FP算法提出并构建了体现概念层次的Hib＆Dim FP树和其挖掘算法Hib＆Dim FP算法,并把此算法应用于数据立方体上的多维多层关联规则挖掘。最后的实验证明了该算法的有效性。

并行多层关联规则的挖掘算法研究

在分析了单数据库多层关联规则算法SMAM算法的基础上,为了提高现有算法的效率,改善内存的使用率,提出了两种并行多层关联规则算法PMAM-L和PMAM-LG。在无共享的工作站机群上进行性能测试,证明PMAM算法是有效的。

基于GEP的多层关联规则挖掘算法及其应用

为了在Web使用挖掘中挖掘网站服务器日志数据库的热点Web页面访问集及发现其关联规则,提出了一种新的基于GEP(gene expression programming,基因表达式编程)的适用于挖掘多层关联规则的算法。将泛化技术应用于GEP作为它的适应性函数度量,引入GEP强大的自搜索功能,进化到较优的种群后,再利用传统的支持度-置信度的方法在子数据库的多个层及层间挖掘频繁项及关联规则。该算法改进了传统多层关联规则挖掘框架,实验结果表明了该算法在大数据库中的有效性和高效性。

一种快速有效的分布式开采多层关联规则的算法

关联规则 (association rules)是数据开采的重要研究内容 .建立项目的层次关系可以发现更加有意义的规则 .主要研究分布式环境下开采多层关联规则的问题 .提出了一种快速有效的 ML FDM算法 ,采用的技术包括分布式编码交易表的有效修剪、侯选集的产生及修剪技术、侯选项集的全局支持数的计算方法等 .论述了它的原理、具体实现方法及其几个改进算法 .实验结果表明 ,算法 ML FDM是有效的 ,并对 ML

绿泥石中α=102°的规则一层多型之实际发现

Bailey等从理论上已推导出绿泥石中共有 12种不同的规则一层多型。其中 2种多型的轴角α =10 2° ,其余 10种则均为α =90° .迄今在自然界已发现的仅有α =90°的 3种规则一层绿泥石多型 (Ⅱb - 2 ,Ⅱb - 4和Ⅰa - 4型 ) .根据透射电镜观察 ,在采自山东泗水圣水峪作为镁普通角闪石蚀变产物的辉绿泥石中 ,发现了由两种不同的规则一层绿泥石多型构成的体衍交生体 ,并确认了其中一种为属于α =10 2°的Ⅰb - 3或Ⅱab - 4的规则一层多型 ;另一种则为α =90°的一种未确定的多型。根据对 [10 0 ]晶带选区电子衍射花样测定的结果 ,该Ⅰb - 3(或Ⅱab - 4 )多型的晶胞参数为c0 =1.4 6 0nm ,b0 =0 .92 6nm及α =10 2° ;此外 ,并可推定其 β≈ 90° ,γ≈ 90°以及a0 ≈ 0 .5 35nm ,空间群为C1或C1.

县域科层组织规则与农村网格化管理悖论--以长三角北翼江县为例

撤村并组后,村庄社会和地理空间扩张,利益主体和利益诉求增多,而村干部数量却同步减少,国家主导的农村网格化管理手段试图解决人少事多的问题,从而达到管控全方位、服务精细化的目的。但从县域基层实际来看,农村网格化管理并未有效整合科层组织之间分割的资源和降低基层治理成本,存在着"准村干部"式的参与和科层组织转嫁行政任务相促进的悖论。这种悖论形成的逻辑是科层组织除了GDP增长的政绩目标之外,还有非经济增长的政绩目标追求。为此,他们把城市网格化管理方式简单复制到农村地区,且以管控为实质目的,使村级组织承担了更多自上而下的行政任务,最终产生"行政吸纳社会"现象,导致网格化管理目标与手段偏离、科层组织价值取向与民众实际需求之间出现错位等后果。

多维多层关联规则有效挖掘的新算法

提出根据信息熵划分属性值区间或集合、自动生成与人机交互相结合确定层次结构的方法,将多维多层多数据类型问题转化为受约束的一维单层布尔型问题.在此基础上,对直接生成频繁模式的FPT Gen算法进行了扩展,实现了有效挖掘多维多层关联规则的新算法MDML FPT Gen,其效率与可伸缩性均优于经典方法.

基于FP-tree的多层关联规则快速挖掘算法

研究了多层关联规则挖掘的理论和方法,提出了一种基于FP-tree的快速挖掘算法FAMML_FPT。该算法不仅实现了同层次关联规则的挖掘,也能实现跨层次关联规则的挖掘,其中引入了修补项、跨层修补项的概念,以便从低到高逐层建立FP-tree,有效减少了扫描数据库的次数,且不用产生大量的候选项集,提高了数据挖掘的效率。

基于多维数据模型的交叉层关联规则挖掘

多层关联规则是带有一定概念分层的关联规则,它描述了不同抽象级别上数据项之间的关联性,且不同级别上的关联性具有不同的指导意义.但目前已讨论的多层关联规则,大都局限于挖掘同一抽象层上数据项之间的关联,因而,针对这一问题,本文对已有的FP-Tree算法进行扩充和改进,实现了既能挖掘同一抽象层上也能挖掘不同抽象层上数据项之间关联性的多层关联挖掘算法,即交叉层关联规则挖掘算法FP-Tree*.同时,在算法实施之前,还结合多层关联挖掘本身的特点,对现有的数据存储结构进行改进,提出用字符序列对事务项编码的方法,从而简化了大量的数据预处理工作.

基于语义划分的多层关联规则冗余处理方法

针对多层次关联规则的冗余问题,提出基于语义划分的多层关联规则冗余处理方法.该方法根据语义描述信息将冗余规则划分为三类:子规则冗余、同义规则冗余、可规约规则冗余.冗余处理的时候删掉冗余子规则,对同义规则进行归类视为具有相同意义的规则,把只表述了部分信息的可归约规则规约到更高层次.使用某手机订阅服务的真实数据进行实验,实验表明该方法能有效地对规则进行冗余处理.

一种基于多层关联规则的推荐算法研究

提出一种基于多层关联规则(MAR)的推荐算法,着重解决目前推荐算法的稀疏性问题和可扩展性问题。该算法采用多层关联规则挖掘用户对商品的偏好,并建立用户偏好预测模型。实验表明该算法性能优于其他推荐算法。

多层规则排列圆形铝蜂窝共面缓冲优化

目的在不同速度的共面冲击载荷条件下,实现多层规则排列圆形铝蜂窝缓冲性能的优化。方法建立有限元分析模型以得到缓冲力学参数,并通过简化的能量吸收模型来评估其缓冲性能。结果多层规则排列圆形铝蜂窝缓冲性能与动态峰应力和动态密实化应变有关,是由冲击速度、变形模式和相关结构参数共同决定的。结论通过数值结果分析,得到模型变形的临界速度、动态密实化应变和动态峰应力的经验公式,并详细地介绍了可行的缓冲优化方法。

一种改进的多层关联规则挖掘算法

在传统的多层关联挖掘算法中,概念层次树只提供项目的概念分层信息,导致项目查找效率不高。为此,提出一种改进的多层关联规则挖掘算法。在概念层次树的节点中增加2个域,以获取各层的频繁1-项集,通过增加1个基于Hash表的辅助存储结构,以提高项目的查找效率。实验结果表明,与传统算法相比,改进算法的挖掘时间能缩短10%左右。

从大型数据库中分布式挖掘多层关联规则的算法

关联规则 (Association Rules)是数据挖掘的重要研究内容。随着 OLAP与数据仓库技术的日益成熟 ,从巨量数据库中挖掘多层关联规则的问题越来越迫切且具有较高的实用价值。本文主要研究分布式环境下挖掘多层关联规则的问题。提出了一种快速有效的 DMML A算法 ,论述了它的原理及具体实现方法。实验结果表明 ,算法

分布式数据库多层关联规则挖掘算法研究

对分布式数据库多层关联规则挖掘的理论和方法进行了研究,提出了一种基于频繁模式树FP-tree(FreguentPatterntree)的快速挖掘算法DMAML_FPT(DistributedMiningAlgorithmofMultipleLevelbasedonFP-tree)。与类Apriori算法相比较,该算法最多只需扫描数据库三遍,不需产生和传输大量的候选项集,减少了数据通信量,从而提高了数据挖掘的效率。实验结果表明算法DMAML_FPT是可行和有效的。

基于SQL的多值多层关联规则挖掘

在分析研究关系数据库上关联规则挖掘现有方法的基础上,提出了一种基于结构化查询语言SQL的多值多层关联规则挖掘新方法。采用了一种新的根据概念分层的编码方法对多值属性进行离散化,然后利用SQL的查询语句,结合多值属性的编码,实现了关系数据库上的多层关联规则挖掘。实验表明,该算法具有快速、有效、易开发等优点。

保护层分析应用规则研究

为了确保保护层分析(LOPA)结果的客观性和可靠性,对LOPA的应用规则进行了探讨。按照LOPA应用的基本程序,对场景筛选、确定初始事件、独立保护层评估、场景频率计算、风险决策及后续跟踪等的相关规则进行了阐述。企业在应用LOPA时,应严格按照这些规则进行。