一种基于局部重构树的改进频繁子图挖掘算法
APT攻击场景重构方法综述
Abstract: Advanced and persistent threats ( APTs) have become a major threat to cyber security.
Detecting APTs from a large amount of alarms and reconstructing the attack scenario has become an
击行为,通过数据 关 联,构 建 全 局 信 息 视 角 下 的 网
络攻击行为视 图。 攻 击 场 景 重 构 可 辅 助 防 御 者 理
解和掌控网络安全威胁态势,及时弥补网络存在的
漏洞短 板, 有 效 提 升 对 APT 等 新 型 网 络 安 全 威 胁
应对能力。
为了更加有 效 应 对 APT 攻 击, 单 纯 在 数 据 层
消除经验 知 识 和 底 层 数 据 间 的 语 义 鸿 沟 [ 16,24] , 并
过程。 文献[ 15] 通 过 数 据 准 备、 高 层 攻 击 场 景 重
该技术的关键是研究网络攻击经验知识描述方法,
射 4 个步骤,构建层次化攻击场景。 该步骤是依据
设计相应的匹配算法,建立底层数据和攻击知识之
所产生的告警事件及其关联关系组成的有向图,表
示为 G sub = ( V′, E′) 。 其 中, V′表 示 攻 击 子 图 告 警
的完整攻击行为视图的过程。
1. 2 技术流程
攻击场景重构以告警日志数据作为输入,输出
事件数 据 集 合,满 足 V′⊂ V;E′是 攻 击 子 图 中 告 警
包含数据层攻击行 为 证 据 链 和 攻 击 技 术 手 法 以 及
习四类攻击场景重构方法。 最后,对全文进行了总
图数据处理中的图挖掘与关键节点识别技术研究
图数据处理中的图挖掘与关键节点识别技术研究图数据处理是指对图结构的数据进行分析、挖掘和可视化的过程，其中图挖掘和关键节点识别是图数据处理中的重要技术。
一、图挖掘技术图挖掘是指从图数据中发现潜在的模式、规律和知识的过程。
图挖掘技术可以分为图模式挖掘和图分类挖掘两个方面。
1. 图模式挖掘图模式挖掘主要是从图数据中发现频繁出现的子图结构，如图中的子图、路径、圈等。
这些子图结构可能代表了一些重要的模式或特征，在社交网络分析、生物信息学、计算机视觉等领域有广泛的应用。
常用的图模式挖掘算法包括Apriori算法、FP-Growth算法和GSpan算法等。
Apriori算法是一种基于频繁项集的挖掘方法，通过迭代的方式挖掘出频繁子图；FP-Growth算法是一种基于前缀树的挖掘方法，通过构建频繁子图的树形结构来提高挖掘效率；GSpan算法是一种基于图搜索的挖掘方法，通过遍历图数据中的所有可能子图来发现频繁子图。
2. 图分类挖掘图分类挖掘主要是将图数据进行分类，即根据图的属性和拓扑结构将其归类到不同的类别中。
图分类挖掘可应用于推荐系统、网络安全和图像识别等领域。
常用的图分类挖掘算法包括最近邻算法、支持向量机和神经网络等。
最近邻算法通过将待分类图与已知类别图进行相似度计算，将其归类到最相似的类别中；支持向量机采用超平面划分图数据空间，实现分类目标；神经网络通过训练神经元之间的权值来实现图分类。
二、关键节点识别技术关键节点识别是指从图数据中识别出对整个网络结构具有重要影响力的节点。
关键节点的识别对于理解网络的拓扑结构、控制网络的传播过程以及防止网络攻击具有重要意义。
关键节点的识别可以基于节点的度中心性、介数中心性、紧密中心性和特征向量中心性等指标进行。
1. 度中心性度中心性指节点的度数，即与该节点相连接的边的数量。
度中心性高的节点在图中具有很大的影响力，通常被认为是关键节点。
2. 介数中心性介数中心性指节点在所有最短路径中作为中间节点的频率。
2011届毕业设计
19108413 叶远春 19108414 张志雯 19108415 刘力新 19108416 卢英丽 19108417 杨春 19108418 刘颖琪 19108419 李腾 19108420 刘承全 19108421 洪淼 19108422 张燕云 19108423 刘貂 19108424 吴超 19108425 聂俊江 19108426 熊友章 19108427 邓翔宇 19108428 高川 19208101 熊小三 19208102 陈茜 19208103 秦睿杰 19208104 侯峰 19208105 曾富军 19208107 冯聪 19208108 徐梁 19208109 廖乔治 19208110 陈晓宇 19208111 霍玉丹 19208112 熊松 19208113 杨学政 19208114 周金 19208115 范复得 19208116 赵阳 19208117 黄信武 19208118 胡子晋 19208119 胡玉雪 19208120 向浩 19208121 刘佳礼 19208122 肖志松 19208123 胡凯 19208124 周婉君 19208125 孙瑞 19208126 陈春雨 19208127 田源 19208202 徐菁 19208203 杨铁锤 19208204 蒋璐瑶 19208205 李克萌
3157 2684 3235 2643 3446 2819 3350 3077 3088 2961 2747 3447 2917 3195 3218 3448 3462 2925 2650 2797 3463 2881 3070 2755 2666 3221 2627 3464 2882 2816 2893 3232 3465 3466 3027 3467 2804 3468 3142 3469 3051 3035 3014 3160 2675 2891
inpaint_telea算法原理
inpaint_telea算法原理Inpainting是一种图像修复技术，它可以从图像中移除不想要的内容，并用合适的图像信息填补这些区域。
其中，inpaint_telea算法是一种经典的基于偏微分方程的inpainting算法。
本文将详细介绍inpaint_telea算法的原理。
inpaint_telea算法是由Alexandre Telea在2004年提出的。
这个算法的核心思想是利用图像区域中的局部信息来重建缺失区域的像素值。
具体来说，它假设缺失区域的像素值可以由其周围已知像素值通过其中一种方式计算得到。
1.初始化：将输入图像拷贝到输出图像中，同时创建一个标记图像，用于标记待修复的像素区域。
2.检测缺失像素：遍历输入图像，将缺失像素的位置标记在标记图像中。
对于RGB图像，可以通过检测像素值是否为0来判断是否缺失。
3.寻找边界像素：在标记图像上进行遍历，找到位于缺失区域与非缺失区域之间的边界像素。
4. 修复像素：对于每个边界像素，计算它的修复值。
inpaint_telea 算法采用了基于偏微分方程的方法来计算修复值。
具体来说，它使用了Poisson方程，该方程可以在已知边界值的情况下，通过最小化梯度的平方和来计算未知像素值。
修复值的计算涉及到求解一个线性方程组，可以通过迭代的方法进行求解。
5.更新标记图像：将修复像素对应的标记图像中的像素值更新为1，表示这些像素已经修复。
6.迭代修复过程：重复进行步骤4和步骤5，直到所有的边界像素都被修复或达到设定的迭代次数。
每次迭代都会增加像素的修复范围，使算法能够利用新修复的像素来计算更多像素的修复值。
7.输出结果：将修复结果输出为最终图像。
inpaint_telea算法的优点是能够产生具有平滑边界的修复结果，并且在边界区域上具有较好的局部一致性。
它在处理小面积缺失以及文本、纹理等复杂结构时表现良好。
然而，该算法在处理大面积缺失以及存在大量细节的图像时，可能会出现一些模糊或失真的问题。
基于图论的按需实时和分布式并行数据处理算法设计与优化
基于图论的按需实时和分布式并行数据处理算法设计与优化随着互联网的迅速发展和数据爆炸式增长，对于大规模数据的处理需求越来越迫切。
但是传统的串行算法已经难以满足这种需求，因此，研究并设计高效的并行数据处理算法成为一项重要的任务。
图论作为一种数学工具，能够自然地描述数据处理中的复杂关系和相互关联。
因此，基于图论的算法设计成为了一种强有力的工具。
在实时数据处理方面，传统的算法依赖于任务的静态划分。
然而，任务之间的依赖关系和数据流动特征使得静态划分方法产生了诸多问题。
相反，基于图论的并行算法设计采用动态划分策略，能够根据实际数据的流动情况，分析和合理划分任务，提高计算的效率。
在分布式数据处理方面，利用图论的并行算法设计可以充分发挥集群计算资源的优势。
通过图论的描述和分析，可以将复杂的数据处理任务划分为多个子任务，并在分布式计算环境中并行地执行。
这样可以大大减小计算时间，提高数据处理的效率。
同时，优化算法的设计也是关键的一环。
基于图论的并行算法设计通常具有复杂的图结构，其中包含大量的节点和边。
传统的优化算法往往难以高效地处理这种复杂结构。
针对这一问题，可采用分阶段的优化策略。
首先，根据实际需求和数据特点，对图进行预处理，去除部分多余的节点和边。
这样可以大大减小算法的复杂度，提高优化的速度和效果。
其次，可以采用迭代优化的方法，通过多次迭代不断优化算法的性能，使得算法能够更好地适应实际的数据处理需求。
此外，在设计并行算法时还需考虑一些其他因素，例如通信代价、负载平衡和容错能力。
通信代价是指在分布式计算环境中，各个节点之间进行数据交换和通信所产生的开销。
合理地设计算法，可以有效减少通信代价，提高并行计算的效率。
负载平衡是指在分布式计算环境中，各个节点的计算任务分配是否合理均衡。
通过图论的划分和优化，可以实现任务的动态调度，使得各个节点的负载较均衡，充分利用集群的计算资源。
容错能力是指在分布式计算环境中，由于节点故障等原因可能会导致计算任务失败。
基于局部特征的SIFT算法改进研究
基于局部特征的SIFT算法改进研究SIFT算法是一种在图像处理领域中非常重要的算法，它是一种基于局部特征的算法，可以用于图像的匹配、识别和检索等方面。
SIFT算法最初是由David Lowe在1999年提出的，在之后的20多年里得到了广泛的研究和应用。
本文将对SIFT算法进行改进研究，主要是通过对其局部特征的改进来提升其性能，使其在更广泛的应用场景中发挥作用。
一、SIFT算法简介SIFT算法是一种基于局部特征的算法，主要用于图像的匹配和识别等方面。
它的特点是具有很好的尺度不变性和旋转不变性，能够在不同尺度和旋转角度下对同一物体进行准确匹配。
SIFT算法主要分为四个步骤：尺度空间极值检测、关键点定位、方向确定和特征描述。
在尺度空间极值检测中，SIFT算法使用了高斯差分金字塔来寻找图像中的极值点，以找出物体的不同尺度的特征点。
在关键点定位中，SIFT算法利用了拉普拉斯算子来确定关键点的位置和尺度。
在方向确定中，SIFT算法首先计算关键点周围的梯度直方图，然后根据这个直方图确定该点的主要方向。
最后，在特征描述中，SIFT算法使用了局部特征描述符来描述每个特征点的特征信息，进而实现图像的匹配和识别。
二、SIFT算法的不足虽然SIFT算法具有很好的尺度不变性和旋转不变性，但在实际应用中还存在一些不足之处。
一方面，SIFT算法在处理大规模图像数据时存在计算量大、时间复杂度高的问题，导致其无法在实时应用中使用。
另一方面，SIFT算法在处理复杂场景时可能会遇到模糊或重叠的问题，导致匹配和识别效果下降。
为了解决这些问题，我们需要对SIFT算法进行改进研究，以提高其性能。
三、基于局部特征的SIFT算法改进在SIFT算法中，局部特征是非常重要的因素。
因此，我们可以通过改进局部特征的方法来提高SIFT算法的性能。
以下是两种基于局部特征的SIFT算法改进方法。
1. 基于深度学习的SIFT算法改进基于深度学习的SIFT算法改进是一种通过引入深度学习技术来提高SIFT算法性能的方法。
2020智慧树知到《大数据算法》章节测试[完整]
![2020智慧树知到《大数据算法》章节测试[完整]](https://img.taocdn.com/s3/m/f5ea6c0481c758f5f71f6728.png)
最新资料欢迎阅读2020 智慧树知到《大数据算法》章节测试[ 完好答案 ]智慧树知到《大数据算法》章节测试答案1.以下对于大数据的特色 , 表达错误的选项是 () 。
答案：速度慢A、速度慢B、多元、异构C、数据规模大D、鉴于高度剖析的新价值2.在《法华经》中 , “那由他”描绘的“大”的数目级是 () 。
答案： 10A 、10B、10C、10D、1083.以下选项中 , 大数据波及的领域中包含 () 。
答案：交际网络计算机艺术医疗数据A、交际网络B、医疗数据C、计算机艺术D、医疗数据4.大数据的应用包含 () 。
答案：介绍科学研究展望商业情报剖析A、展望B、介绍C、商业情报剖析D、科学研究5.当前 , 对于大数据已有公认确实定定义。
×6.大数据种类众多 , 在编码方式、数据格式、应用特色等方面都存在差别。
()√1.大数据求解计算问题过程的第三步一般是() 。
答案：算法设计与剖析A、判断可计算否B、判断能行可计算否C、算法设计与剖析D、用计算机语言实现算法2.在大数据求解计算问题中 , 判断能否为能行可计算的要素包含() 。
答案：资源拘束数据量时间拘束A、数据量B、资源拘束C、速度拘束D、时间拘束3.大数据求解计算问题过程的第一步是确立该问题能否可计算。
√4.大数据计算模型与一般小规模计算模型同样 , 都使用的是图灵机模型。
√1.资源拘束包含 () 。
答案：网络带宽外存 CPU内存A、CPUB、网络带宽C、内存D、外存2.大数据算法能够不是 () 。
答案：精准算法串行算法内存算法A、云计算B、精准算法C、内存算法D、串行算法3.大数据算法是在给定的时间拘束下 , 以大数据为输入 , 在给定资源拘束内能够生成知足给定拘束结果的算法。
×4.MapReduce 是一种比较好实现大数据算法的编程架构 , 在生产中获取宽泛应用。
基于局部子图及其相互作用建模的图神经网络算法和应用
在图结构中，节点之间的相互作用是指它们之间的连接关系和连接强度。通过对局部子图间相互作用进行建模，可以更好地理解节点间的连接方式和连接强度。
相互作用
相互作用模型概述
注意力机制
是一种用于建模局部子图间相互作用的方法，它通过计算每个节点对其他节点的贡献程度来衡量它们之间的连接强度。
点积注意力
点积注意力是一种常用的注意力计算方法，它通过计算两个向量的点积来衡量它们之间的相似度，进而衡量节点间的连接强度。
为图神经网络领域的研究提供了一种新的思路和方法，为未来的研究奠定了基础。
研究不足与展望
谢谢您的观看
THANKS
2023-10-26
《基于局部子图及其相互作用建模的图神经网络算法和应用》
目录
contents
引言基于局部子图的图神经网络模型局部子图间的相互作用建模图神经网络在推荐系统中的应用图神经网络在图像分类中的应用总结与展望
01
引言
图神经网络(GNN)是一种能在图结构上学习节点间关系和属性信息的机器学习算法。随着社交网络、生物信息学、推荐系统等领域的快速发展，GNN在很多应用场景中都发挥了重要作用。
图像分类的定义
图像分类广泛应用于目标检测、图像识别、场景分类等场景，对于自动驾驶、安防监控、智慧城市等领域具有重要意义。
图像分类的应用
图像分类面临着类间相似度高、类内多样性大、数据标注成本高等挑战，如何提高分类准确率是亟待解决的问题。
图像分类的挑战
局部子图建模
通过提取图像的局部子图特征，如纹理、边缘、角点等，对图像进行局部建模，以捕捉图像的局部细节信息。
构建过程
在构建过程中，一些关键技术包括如何选择局部子图的范围和类型、如何设计特征提取和编码方法、如何设计神经网络模型等。这些技术的选择和设计将直接影响模型的性能和应用效果。
【国家自然科学基金】_数据关联算法_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801
科研热词 数据挖掘 关联规则 apriori算法 频繁项集 数据关联 频繁模式树 灰色关联分析 概念格 遗传算法 空间数据挖掘 目标跟踪 故障诊断 多目标跟踪 分布式数据挖掘 关联规则挖掘 频繁模式 聚类 纯方位跟踪 索引数组 粗糙集 粒子滤波 空间关联规则 矩阵 相似度 模糊关联规则 最小支持度 最大频繁项集 最大频繁项目集 散射中心 故障管理 图 包含索引 关联矩阵 关联 入侵检测 优化目标值 交互多模型 云理论 中医诊断 高速公路 饱和关联维数 频繁项目集 频繁集 频繁闭项集 频繁闭合模式 频繁模式增长算法 领域知识 预测 项目集格 雷达目标 雷达测角 雷达成像
空间olap 空气质量 移动机器人 离子通道亚型 离子通道 神经网络 社团结构 社团发现 知识评价 知识表示计算机辅助工艺设计 知识表示 知识网格 知识约简 知识粒度 知识发现 相空间重构 相干极化gtd模型 相关度 相似属性集合矩阵 目标识别 电离层状态 电子商务 电信客户服务需求 电信 用户兴趣模型 生物信息学 生成子 瓦斯危险源 理财商务网站 独立子图 特征值 物流管理系统 燃烧优化 熵 点目标 灰色gm(1,n)算法 混沌吸引子 测试评估 油藏 汽轮机 气象因子 正则化 模糊集合 模糊集 模糊逻辑 模糊系统 模糊神经网络 模糊关联规则挖掘 模拟退火算法 模拟数据集生成 模块度优化 概率数据关联 概率多假设算法 概率加权
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106
一种基于稀疏表示的图像修复算法研究本科毕业论文
本科生毕业论文一种基于稀疏表示的图像修复算法研究院系：信息工程学院专业：通信工程班级： 102学号： 010705202职称（或学位）：博士2014年4月原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文（设计），是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。
除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。
对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
学生签名：年月日指导声明本人指导的同学的毕业论文（设计）题目大小、难度适当，且符合该同学所学专业的培养目标的要求。
本人在指导过程中，通过网上文献搜索及文献比对等方式，对其毕业论文（设计）内容进行了检查，未发现抄袭现象，特此声明。
指导教师签名：年月日目录1引言 (2)2 图像修复的一般方法 (2)2.1 基于偏微分方程的方法 (2)2.2 基于纹理的方法 (2)2.3 基于混合的方法 (3)2.4 基于稀疏表示的方法 (3)3 图像信号的稀疏表示理论 (3)3.1 稀疏编码................................................... 错误！未定义书签。
3.2 字典的更新 (5)4 结论 (6)5 结束语 (7)致谢 (8)参考文献 (8)附录 (9)一种基于稀疏表示的图像修复算法研究摘要：图像具有直观地表达物体信息的功能，是人们获得信息的重要媒介，当图像受到破损时，图像本身的部分信息就会丢失，因此就需要一项技术对破损的区域进行修补，使其丢失的信息得到大部分的还原，这项技术就是图像修复。
本文主要研究图像信号的稀疏表示方法，求解稀疏系数的匹配追踪算法，对字典原子进行更新的奇异值分解算法，通过对字典每一列原子的更新和对稀疏系数矩阵每一行的更新，减小了图像修复过程中产生的误差。
关键词：图像修复；字典；稀疏表示；匹配追踪；奇异值分解Study of an Image Inpainting Algorithm Based on Sparse Representation Chen Jianghui(College of Information Engineering , Advisor: Chen Shuqing)Abstract: Image has the function of expressing the nformation of objects visually, which is an important medium of gainning information, when the image is damaged, a part of the information is lost, so they need a technology to repair the damaged areas, make the loss information is probably restored, the technology is called image inpainting. This paper mainly studies the sparse representation method of signal, the algorithm for solving sparse coefficient called matching pursuit algorithm and the singular value decomposition algorithm to update the atoms of dictionary , through the atomic learning dictionary each column and each line of sparse matrix is updated, which reduces the error occurring in the process of the image inpainting.Keywords: image inpainting; dictionary; sparse representation; matching1引言图像是人们获取信息的一种重要渠道，利用静态灰度图像验证算法的可行性和有效性，可以减小图像处理过程中的复杂度。
基于多尺度的Marching Cube改进算法
立 方体 宽度为 ３ 立方体 宽度为 ４
立 方 体 宽度 为 ５
４ １０ ４ ６ ６个 ３６４ ０ ０ ０个
２００ ３ ６ ６爪
个 大 间 距 的 立方 体 ， 这 个 大 问距 立 方 体 开始 计 算 。 下 图 ３ 从
为 同一 个 方 向上 的 两 个 顶 点 ａ ， 。求 这 个 两 个 顶 点 组 成 的 边 ｌ２ ａ
即
（） １ ＭＣ 算法 局 限 于通 过 阂值 分 割来 提取 等值 面 ， 而 医 学 图 像 由于 成 像 机 理 不 同 ， 适 用 的分 割 方 法 也 不 同 ， 就 造 成 所 这
了 ＭＣ算 法 适 用 的局 限 性 ；
ＫＩｖ 一ｌ ＝Ｋ（２ｖ ） （３ｖ 、 ｖ 一１／ ２ ＫＩ ＝Ｋ（２ｖ ） （３ｖ ） ｖ －１ ２ｖ －１ － ／ －
表 指 明等 值 面 与 体 素 的 哪 条 边 相 交 。
在原始 数据 （ 比如 Ｃ ＭＲ 三维 图像） ， Ｔ、 ｌ 中 它们 的三维 空 ｆ 数据通常 是离 散的，沿 着立方体边 的方 向数据 场呈连续线 日 Ｊ 性变化 ， 如果立方体 的一条边 的两个 顶点分别大于 、 小于 等值
观 察 （） 和 （） 有 ２式 ３式 Ｋ：（２ａ ） 阈值 一 １ ａ 一１ （ ｖ ）／ （２ｖ ） ｖ 一１ Ｋ１ ａ一１ （ 值 一１ ＝（３ａ ）阂 ｖ ）／ （３ｖ ） ｖ 一１ 其 中 ａ一ｌ ａ一１ ／ ３ａ＝（ ａ ）２ ２
（） ２ （） ３
（） 历三 维 图像 的所 有 体 素 ， 复执 行 （） （） ７遍 重 ２到 ６。
Ｒｅ ｏ ｕ ｉ ｎ ３ Ｓ ｆ ｃ ｎ ｔｕ ｔ ｎ Ａｌ ｏ ｉ ｍ ，９ ７ ｓ ｌ ｔｏ Ｄ ｕｒａ ｅＣｏ ｓ ｒ ｃ ｉ ｇ ｒｔ ｏ ｈ １８
改进的枝切法在相位展开中的应用
改进的枝切法在相位展开中的应用1关于改进的枝切法在相位展开中的应用枝切法（branch-and-bound）是一种优化技术，它主要应用于禁忌搜索，特别适用于最优搜索问题，它能够将无穷多解空间中的极值分解为许多选择，从而减少解空间中搜索解的数量，提高算法的求解效率。
随着计算机科学的发展，枝切法也可以用于多种优化问题。
我们将介绍一种改进的枝切法，它在相位展开问题中的应用。
枝切法从整个变量空间中以一种遍历的方式进行搜索，以寻找整个最优解空间的极值。
改进的枝切法引入了比对的思想，并在搜索时有更多的调整，以提高求解效率。
例如，在相位展开问题中，我们可以利用枝切法来解决多目标最优极值问题。
改进的枝切法包括构建一个整体目标函数，然后以多个子问题的形式来解决这个问题，通过一系列的比对来搜索空间最优解的极值。
在相位展开问题中，改进的枝切法可以调整搜索空间来改善求解效率。
首先，将最大问题分解为低维子问题，然后利用改进的枝切法在子问题空间中进行搜索。
枝切法能够比较给定目标函数的最优值，这样可以更有效地对问题最优解空间进行搜索。
改进的枝切法还可以将子问题空间中的解空间和全局解空间进行比较，以查找全局最优解的极值。
此外，在相位展开问题中，改进的枝切法还可以使用最优值解空间中的极值估计函数来提高求解精度。
最优值解空间中的极值估计函数能够更精准地比较目标函数的最优值，从而有助于在子问题空间中查找最优解的极值。
总之，改进的枝切法在相位展开问题中的应用能够很有效地提高求解效率。
因为它可以根据实际情况进行有效的搜索空间去除，然后可以调整搜索排序以寻找最优的解空间中的极值。
此外，改进的枝切法还可以使用最优值解空间中的极值估计函数来提高求解效率，从而实现有效的相位展开。
一种基于SIFT的改进特征点匹配算法
一种基于SIFT 的改进特征点匹配算法摘要本文提出一种改进的特征点匹配算法基于尺度不变特征变换（SIFT）算法，主要解决了SIFT 算法的准确性和速度问题。
改进算法通过改进SIFT 中的特征点匹配，提高了算法匹配准确性，同时采用了基于KD 树和多通道颜色直方图的快速匹配算法，加速了匹配速度。
实验结果表明，该算法在准确性和速度方面都优于传统的SIFT 算法。
关键词：SIFT；特征点匹配；KD 树；多通道颜色直方图引言近年来，计算机视觉技术的研究受到了广泛关注，其中尺度不变特征变换（SIFT）是一种被广泛采用的特征点提取算法。
SIFT 算法具有尺度不变性、旋转不变性和光照不变性等特点，是一种非常有效的特征点提取算法，被广泛应用于计算机视觉领域中的物体识别、图像配准、三维重建等多个领域。
然而，尽管SIFT 算法被广泛采用，但是其在特征点匹配时存在一些问题，例如准确性和匹配速度等问题。
传统的SIFT 算法采用暴力匹配的方式进行特征点匹配，虽然匹配精度较高，但是匹配速度较慢，尤其是对于大规模图像数据集，运算时间呈指数级别增长，导致运算效率较低。
因此，改进SIFT 算法的特征点匹配算法是一项非常必要的任务。
本文提出了一种基于KD 树和多通道颜色直方图的改进特征点匹配算法，旨在提高SIFT 算法的特征点匹配精度和匹配速度。
本文通过实验对SIFT 算法和改进算法进行比较分析，并验证了改进算法的优越性。
基于SIFT 的特征点匹配SIFT 算法是一种基于尺度空间图像的特征点提取算法，旨在提取图像局部特征并对其进行描述。
SIFT 算法主要分为四个步骤：尺度空间极值检测、关键点精确定位、方向赋值以及特征点描述。
在这个过程中，主要通过DOG（差分高斯）算子来构造尺度空间，通过寻找局部最大值来检测图像中的特征点。
接着，使用DoG 空间的极值点，对每个极值点进行精准定位和方向赋值。
尽管SIFT 算法已经被证明是一种非常有效的特征点提取算法，但是它的特征点匹配存在一定的难点。
多目标优化算法NSGA_II的改进
-27 6.89 $ !# %$:!； &$:" ； !"#$%:! ； -27 6.89 ’ !# 5- （$ "’ ） 0961 %$(%$#;’ < ； 6=/6 5- ’ "$ 0961 &$(&$>% ； 5- &$:" 0961 $ ):% ； *%:*%#;$ < ； +:% ； ?95=6 *+$! *+,%:!； -27 6.89 $ !*+ -27 6.89 ’ !%$ &’(&’-% ； &"#$%:&"#$%>!"； 5- &’:" 0961 ’ )(+>% ； *+,%:*+,%#;’ < ； +(+>% ；
周围的密度信息，从而在一定程度上限制了算法的搜索性能， 使得 ./01233 在种群的多样性 保 持 和 收 敛 速 度 方 面 尚 不 能 令 人满意。 在 ./01233 算法的基础上， 针对 ./01233 存在的问题， 该 文 提 出 一 种 改 进 的 ./01233 算 法 — —— 3./01 算 法 （36E(+D)5 ， 在引入算术交叉算 .+425+674’*)5 /+(*748 0)4)*79 1:8+(7*;6） 子的同时， 提出并引入累积排序适应度赋值策略。 最后， 在收敛 速度和种群多样性保持方面进行了实验验证。
%
引言
由 于 多 目 标 进 化 算 法 可 以 在 一 次 运 行 中 得 到 多 个 &’域覆盖 ! # 和 ! $ 的所有邻域， 显然， 该算术交叉算子比 />? 具有更好的全局搜索能 力 ， 能更 好地保持种群的多样性。
小波理论的新进展和发展趋势
小波理论的新进展和发展趋势计研111 李宏涛1、引言传统的信号理论，是建立在Fourier分析基础上的，而Fourier变换作为一种全局性的变化，其有一定的局限性。
在实际应用中人们开始对Fourier变换进行各种改进，小波分析由此产生了。
小波分析是一种新兴的数学分支，它是泛函数、Fourier分析、调和分析、数值分析的最完美的结晶；在应用领域，特别是在信号处理、图像处理、语音处理以及众多非线性科学领域，它被认为是继Fourier分析之后的又一有效的时频分析方法。
小波变换与Fourier变换相比，是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析（Multiscale Analysis），解决了Fourier 变换不能解决的许多困难问题。
小波理论是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet在1974年首先提出的，通过物理的直观和信号处理的实际需要经验的建立了反演公式，当时未能得到数学家的认可。
正如1807年法国的热学工程师J.B.J.Fourier提出任一函数都能展开成三角函数的无穷级数的创新概念未能得到认可一样。
幸运的是，早在七十年代，A.Calderon表示定理的发现、Hardy空间的原子分解和无条件基的深入研究为小波变换的诞生做了理论上的准备，而且J.O.Stromberg还构造了历史上非常类似于现在的小波基；1986年著名数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正的小波基，并与S.Mallat合作建立了构造小波基的统一方法--多尺度分析之后，小波分析才开始蓬勃发展起来，其中比利时女数学家I.Daubechies撰写的《小波十讲（Ten Lectures on Wavelets）》对小波的普及起了重要的推动作用。
与Fourier变换、视窗Fourier变换（Gabor变换）相比，具有良好的时频局部化特性，因而能有效的从信号中提取资讯，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析（Multiscale Analysis），解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题，因而小波变化被誉为“数学显微镜”，它是调和分析发展史上里程碑式的进展。
逻辑综合理论
关于RM逻辑介绍逻辑综合与优化是一类用逻辑门实现电路功能或描述的完整过程，而逻辑优化的关键内容之一是电路表达式或函数的化简。
这是由于电路的面积，功耗，速度和可验证性与电路结构直接相关，而具体的电路结构可由表达式或函数的繁简程度反映。
因此，函数表达式的化简是很有必要的，IC 设计者可根据需求对电路表达式进行改善，以实现理想的面积、速度和功耗等性能。
对于运算电路、通信电路、奇偶检测电路等特定电路，使用 RM 逻辑往往能够实现更好的面积、速度和功耗等性能RM 逻辑电路主要包括 XOR/AND 和XNOR/OR 这两种表示形式，依据极性分为固定极性 Reed-Muller(FPRM)表达式、混合极性 Reed-Muller(MPRM)表达式； fixed polarity固定；mixedpolarity 混合；XOR——异或门，符号标志为“⊕”；XNOR——同或门，数学符号为“⊙”；Boolean 逻辑仍是当前电路设计的主流逻辑形式，为了更好的使用 RM 逻辑并进行相关优化，首先就需要实现从 Boolean 逻辑函数到 RM 逻辑函数的转换。
极性转换方法提供了 Boolean 逻辑到RM 逻辑以及 RM 逻辑中极性间的转换。
FPRM 电路相较于MPRM 电路实现更简单，其极性转换方法更简便适用；FPRM 电路相关的极性转换方法较多，主要有：列表法、系数矩阵法、不相交乘积项等；MPRM 电路的极性转换方法主要有：图形变换法、OKFDDs(Ordered Kronecker Functional Decision Diagrams)法。
逻辑综合概述认识逻辑综合用Verilog之类的程序设计语言将硬件的高级描述转换成一个优化的数字电路网表，一个由相互连接的布尔逻辑门组成的网络，从而实现该功能。
逻辑综合设计流程大型数字电路设计流程如下：EDA是用来完成芯片的功能设计、综合、验证、物理设计等流程的设计方式，其中，逻辑级自动综合与优化属于EDA前端设计技术；逻辑综合完成就进入后端设计阶段；布局：就是将综合后的门级电路网表的每个工艺单元合理的摆放到芯片的各个位置；布局的任务是确定每个单元的位置，尽可能减小布线的开销。
樽海鞘算法
樽海鞘算法樽海鞘算法是一种用于解决多目标优化问题的新型算法，它是樽海鞘算法发明者山村丰之以及他的博士生谷内洋太所创造的算法，该算法思想源于多工厂调度问题。
樽海鞘算法具有良好的全局搜索能力，可以有效地探测整个搜索空间，在一定程度上提高搜索精度，节约计算时间。
樽海鞘算法的主要思想是在多目标优化问题中，通过不断的多次模拟迭代来解决问题，具体步骤如下：1.第一步是通过建立一个初始的模拟迭代群体，将一组多目标优化问题的参数输入该群体，开始模拟迭代。
2.第二步是根据多目标优化问题的目标函数计算模拟迭代群体中各个个体的适应度，根据适应度对群体中各个个体进行排序，最适应的个体优先参与交叉淘汰。
3.第三步是对群体中排序靠前的个体采用樽海鞘算法，根据不同目标函数间的相对重要性，将多目标函数组合成一个单目标函数，根据樽海鞘算法的思想进行单目标函数的模拟退火优化。
4.第四步是根据单目标优化的结果，对群体中排序靠前的个体进行交叉淘汰，生成新一轮迭代群体，重复第二步，第三步，第四步，直到满足收敛条件为止。
总结而言，樽海鞘算法的思想基于多目标优化问题，通过将多目标函数组合成单目标函数，然后采用模拟退火优化的思想，最终得到多目标优化问题的最优解。
樽海鞘算法一直非常受欢迎，因为它具有很强的全局搜索能力，可以有效地扩大搜索范围，以期获取更准确的最优解。
它还可以有效地避免局部最优解，提高搜索精度，节省计算时间。
由于目前樽海鞘算法是最新发明的算法，因此尚未实现完全的商业化应用，仍处于技术研究和开发阶段。
其应用范围主要包括调度问题、最优路径求解、求解最优组合等，这些问题在社会经济、科技、工程中尤为普遍。
因此，樽海鞘算法一定会受到广泛关注，承担越来越多的应用任务，成为多目标优化领域的有力工具。
综上所述，樽海鞘算法具有很强的全局搜索能力，可有效地避免局部最优解，提高搜索精度，并且节约计算时间，因而被广泛应用于多目标优化领域。
在今后的研究过程中，将继续深入研究其他的优化算法，以满足多目标优化问题的一系列深层次发展。
基于流程规整矩阵的流程推荐技术
基于流程规整矩阵的流程推荐技术叶岩明;尹建伟;曹斌【摘要】为了解决企业流程建模智能领域中现有流程推荐技术在模糊推荐方面的不足,提出一种基于流程规整矩阵的流程推荐技术.首先对流程图的广度优先搜索序列(BFS序列)进行标准化；然后利用推荐流程片断BFS序列和流程资源库流程BFS 序列形成流程匹配规整矩阵,计算流程相似度,确立候选流程,最终形成推荐路径集.通过对比现有相关研究结果表明,所提方法能够支持实际应用中的复杂流程结构和模糊推荐需求,其效率也能够满足实际应用.%To solve insufficiency in fuzzy recommendation of existing process recommendation technologies in the field of intelligent business process modeling,a Process Warping Matrix (PWM) based process recommendation technology was proposed.Breadth First Search (BFS) sequence of flow graph was first standardized,and the process matching structured matrix was formed by using reference process BFS sequence and process pattern BFS sequence.The process similarity was calculated to determine the candidate process,and nodes set for recommendation was generated pared with the existing related technologies,the proposed method could support the complex process structure and fuzzy recommendation in practical application,and its efficiency also could satisfy the actual demand.【期刊名称】《计算机集成制造系统》【年(卷),期】2013(019)008【总页数】8页(P1868-1875)【关键词】流程推荐;广度优先搜索序列;业务流程建模;流程匹配【作者】叶岩明;尹建伟;曹斌【作者单位】浙江大学计算机科学与技术学院,浙江杭州310027;杭州电子科技大学信息工程学院,浙江杭州 310018;浙江大学计算机科学与技术学院,浙江杭州310027;浙江大学计算机科学与技术学院,浙江杭州310027【正文语种】中文【中图分类】TP319;TP3910 引言业务流程是企业信息化管理的重点内容，一直受到学术界和工业界的广泛关注，其中绝大部分采用 Web服务流语言（Web Services Flow Lan－guange，WSFL）、业务过程执行语言（Business Process Execution Language，BPEL）等服务流程语言来辅助建模过程［1－2］。
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是一种高效的经典算 法 ， 然而两遍数据库扫描不
能 适应 数据 流 的无 限性 和流 动性 的特 点 。为了克
服该局限性 ， 需要设计一种有效的全局数据结构 ， 通过一次扫描就能包含所有数据库信息。 笔 者提 出 了一种 新 的一 次 扫 描前 缀 树 结 构 ， 称为局部重构 Ｏ Ｐ Ｆ 。该 结构是一种类 似于 Ｆ Ｐ—
根， 路径 上所 有能 与 Ｏ连通 的节 点或 者 能 与 Ｏ连 Ｌ ｔ 通 的节 点 将 构 成 Ｏ条 件 图库 中 的一 个 图 。这 样 Ｌ 可 以剔 除 那 些 既 不 与 连 通 ， 不 与 Ｏ连 通 的 又 ｌ 点 。也 可 以避 免 同 时 考 虑 与 连 通 的边 和 与
含一个点的频繁图集 的标号顶点表 ， 笔者 引入 了
为 ［ Ｉ ］其中 ｔ Ｔ ｔ， 为第一个元素 ， 为剩余元素 而
的表 ， 递归调用 Ｉ ｅ —ｒｅ（ Ｉ ，ｒ ） ｎ ｒ ｔ Ｔｅ 函数实现 ｓｔ ｅ Ｔ ｅ 将元 组对 应 的信 息加 入 到 Ｔｅ ｒ ｅ中， 成 树 的 完
Ｄｅ ２ １ ｃ． ０１
文章编号 ：０ ７—１４ ２ １ ）６— ８ ４— ４ １０ ４ Ｘ（ ０ １ ０ ０６ ０
文献标志码 ： Ａ
一
种 基 于局 部 重 构 树 的 改进 频 繁 子 图挖 掘算 法
蒋廷耀 ， 廖 强
（ 三峡大学 计算机与信息学 院， 湖北 宜昌 ４３ ０ ） ４ ０ ２
关键词 ： 频繁 子图 ； 图挖掘 ； ｓ 表 ； Ｐ—ｔ ｅ Ｈａｈ Ｆ ｒ ｅ
中 图分 类 号 ：Ｐ ９ Ｔ ３１ Ｄ Ｉ１ ．９３ ｊｉ ｎ １０ Ｏ ：０ ３ ６ ／．ｓ ．０７—１４ ２ １．６ Ｏ ４ ｓ ４ Ｘ．０ １０ ．０
在数 据 挖掘 领 域 ， 图数 据 中频 繁 子 图模 式 挖 掘… 已引起研究 学者们极大 的关 注。图数据挖
输入 ： 局部重构 Ｆ ｔｅ最小支持度 ｒｎｓｐ Ｐ—ｒ 、 ｅ ａ ＿ｕ ； ｉ 输 出 ： 繁连通 图集 ； 频 方 法 ： 归 调 用 Ｏ Ｓ Ｍｉｉｇ过 程 ， 始 调 用 递 Ｆ Ｐ ｎｎ 初
为 Ｏ Ｓ Ｍｉｉｇ Ｔ Ｎ Ｌ ） Ｆ Ｐ ｎｎ （ ， Ｕ Ｌ ；
通性无用 的边 。 当前的重构 Ｆ — ｒ 是前缀模式 Ｐ ｔｅ ｅ 的条件 Ｆ Ｐ树， 因此 ， 对于当前树 中每一个标号 为 的节点 ， 自该节点沿树 的分 支一直 向上到
ｔｅ ｒ 进行重构 ， ｅ 重构结果显示新 生成的 Ｆ ｔ ｅ Ｐ— ｒ ｅ 分支明显减少 ， 随着插入 的事务数量逐渐增加 ， 重 构树 比原始 Ｆ — ｒ Ｐ ｔ ｅ的局部操作效果明显更好 。 ｅ
８６ ６
武汉理工大学学报 ・ 信息与管理工程版
２１ 年 １ 月 ０１ ２
高了局部重构 Ｆ — ｒ 的创建效率 。 Ｐ ｔｅ ｅ （ ） 局 部 重 构 树 Ｏ Ｐ中 获 取 频 繁 连 通 子 ２从 Ｆ 图。算法 Ｏ Ｓ 描述如下 ： ＦＰ
所示 。接着 ， Ｉ ｓ ｔ 按 — ｏ 的项 目顺序执行 插入 阶 ｒ 段， 插人 ３个事务后 ， 又执行重构阶段 ， 重构后 的 树如 图 ３所示 。如 此反 复直 到所 有 的事 务都 插入
到Ｆ Ｐ—ｔ ｅ中 。 ｒ ｅ
储结构。顺序存储结构的查询效率较低 ， 其查找 时间复杂度为 Ｏ ／ ， （ ） 但可以进行随机读取。 ７ ， 当需要从项 目头表 中查询项 目时 ， 以该项 先 目 为键在辅助存储结构 中查找 ， 取出该项 目的值 ，
用 Ｈ ｓ 表作为临时存储和排序的存储结构 ， ａｈ 提高 项 目查询 效 率 。 由 于 在 执 行 重 构 Ｆ Ｐ—ｔ ｅ的过 ｒ ｅ
程中会频繁地在项 目头表 中查询项 目， 目头表 项 需要实时更新局部项 目支持数 ， 动态实现项 目的 降序存储 ， 因此只能采用基 于数组这样 的顺序存
先 对单个 项 的频 繁模 式 生 成 工 作 扩 展 到 双 项 对 的领 域上 。 由于在建 树时 还 临时保 留生成 只包
第二次扫描数据库 ， 对数据库 中的每个事务 Ｔａ ｒ ｎ 执 行 如 下 操 作 ：对 单 个 Ｔａ 中的 各 项 按 照 Ｌｓ ｒｎ ｉ ｔ 中的顺序排序 ， 事务 中未 出现在 Ｌｓ中的项直接 ｉ ｔ 删除过滤 ， 到排序后新 的事务记 录 Ｔ—ｌｔ记 得 ｉ， ｓ
第３卷 ３
第６ 期
蒋廷耀 ， ： 等 一种基于局部重构树的改进频繁子 图挖掘算法
ＴＩ Ｄ Ｔｒ ｎ ａ￥
８５ ６
２ 改进算 法 Ｏ Ｆ ＳＰ
２ １ 局 部重构 树 ＯＦ ． Ｐ
ＳＰ Ｆ 算法在 Ｆ ｔ ｅ Ｐ— ｒ 的构建过程 中， ｅ 当把事 务记录看成是树枝插入到 Ｔｅ 里时 ， ｒ ｅ 虽然事先扫 描事务数据库时形成 了频 繁项 头表 Ｌｓ 如果把 ｉ， ｔ 事务 记 录 按 照 Ｌｓ顺 序 按 部 就 班 逐个 插 入 Ｆ ｉ ｔ Ｐ—
以交 互 的方 式 动 态 地 执 行 重 构 和 插 入 这 两 个 过 程 ， 后再 执行 一次 重构 过程 。 最
图 ３ 插人事务 ４—６ Ｆ ，Ｐ—ｔ ｅ 左 ） ｒ （ 与重构 ｅ Ｆ Ｐ—ｔ ｅ 右 ） 比 ｒ （ 对 ｅ
由于回溯路径没有变化 ， 按照原始 Ｆ ｔｅ Ｐ—ｒ 结构 ， ｅ 在程序遍历过程中的回溯深度会比重构树大得多， 即重构树节省了程序运行时间 ， 提高了遍历效率。
ｔ ｅ 的树 结 构 ， 要 思 想 是 按 频 繁 递 减 的项 目 ｒ ｅ 主 顺 序定期 重构 树 ， 过反 复重 构 ， 重构树 具有 尽 通 使
持度从大到小排序。另外 ， 建树 时还临时保 留生 成只包含一个点的频繁图集的标号顶点表。 ＳＰ Ｆ 算法 中构建 Ｓ Ｐ树为包 含结构信 息 的 Ｆ
２ １年 ０ １
．
第３ 卷 第６ ３ 期 １月 ２
武 汉 理 工 大 学 学 报 ・ 息 与 管 理 工 程 版 信 ＪＵ Ｎ ＬＯ ＴＩＦ Ｒ Ａ １Ｎ＆Ｍ Ｎ Ｇ Ｍ Ｎ Ｎ ＩＥ ＲＮ ） Ｏ Ｒ Ａ ＦＷＵ （ Ｏ Ｍ Ｔ０ Ｎ Ａ Ａ Ｅ Ｅ ＴＥ ＧＮ Ｅ ＩＧ
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ ６ １３ ．
这个值即为该项 目在项 目头表 中的位置 ， 根据这 个位置再从项 目 头表中随机读 出。通过这样的改 进， 既保证 了项 目头 表 的顺 序 结 构， 利用 了 又 Ｈ ｓ 表的优点 ， 以快速查找频繁项 目， 而提 ａ ｈ 可 从
如图 ２ 和图 ３所示 ， 当根据初始项集序列执 行插入操作 ３条事务记 录后 ， 根据这个局部得 到 新的 Ｉ ｓ ｔ然后根据新 的 Ｉ ｏ 顺 序对 Ｆ —ｏ， ｒ —ｓ ｔ ｒ Ｐ—
２２ ＯＳ Ｐ算 法 ． Ｆ
举例说明局部 重构 Ｆ Ｐ—ｔ ｅ的过程。图 １ ｒ ｅ 为一个事务数据库 Ｄ 、 Ｂ 初始项集序 列和一棵空
树， 为简单起见 ， 假定每插入 ３个事务就执行重构 操作 。首先 ， 行插 入 阶段 ， 人 前 ３个 事 务 ， 执 插 接
着执行重构阶段 。先把 Ｉ ｏ 的项 目按频繁递 —ｓ ｔ ｒ
构建。
种基于 Ｈ ｓ ａ ｈ散列表 的数据结构 ， 用于辅助 存储频繁项集¨ 。 。“ 和唯一标号图 ， 以节省局部重
一
构树构造 的时间和提高算法执行效率。
收稿 日期 ：０ １～０ ０ ． ２１ ７— ２
作者简介 ： 蒋廷耀 （９ ９ ， ， １６ ～） 男 湖北宜昌人 ， 三峡大学计算机与信息学院教授 ； 博士
（） ２ 局部重 构过 程 。按 频 繁 递 减 的 项 目顺 序
图 ２ 插入事务 １ ３Ｆ —ｒ （ ） ～ ，Ｐ ｔｅ左 与重构 ｅ
Ｆ Ｐ—ｔ ｅ 右 ） 比 ｒ （ 对 ｅ
重新安排 Ｉ ｓ ｔ根据最新的 Ｉ ｓ 重构树。首 —ｏ ， ｒ —ｏ ｔ ｒ 先执行插入过程 ， 根据定义好 的顺序将数据库 中 的事务 逐条插 入到 初始 为 空 的 Ｆ Ｐ—ｔ ｅ中 ， ｒ ｅ 然后
为了解决上述问题 ， 第一次扫描数据库的 将 过程归并到第二次扫描数据库过程 中， 即不用单 独执行扫描得到 １ 频繁项 ， 一 同时还提 出一种 改 进 的局部重构 Ｆ ｔｅ Ｐ— ｒ 结构 ， ｅ 该树记பைடு நூலகம் Ｆ ｔ ｅ Ｐ— ｅ ｒ 在构建过程 中产生 的新 的频繁项 ， 动态更新 Ｌ ｔ ｉ ｓ 频繁项表 ， 即对 Ｆ ｒ ｅ Ｐ—ｔ 进行局部重 构 ， ｅ 得到一 种基于 Ｆ ｔ ｅ的快速构建算法。 Ｐ—ｒ ｅ 局部重构树 Ｏ Ｐ的构建过程如下 ： Ｆ （ ） 入事 务过 程 。建 立 根节 点 ｒｏ， 描事 １插 ｏｔ扫 务数据库 ， 建立有序项表 Ｉ ｓ ｔ — ｏ 存储各个项 ， ｒ 记 录项 的频繁度 ， 并按降序排列。然后根据项 目表 Ｉ ｓ 的项 目顺序逐一将它们插入到树 ， 动态 —ｏ ｔ ｒ 并 更新 Ｉ ｓ ｔ — ｏ 中项 目的频繁计数 。 ｒ
近 年来 ， 图结 构 数据 流 上 发 现子 图频 繁 模 从 式 已成 为一个 具有 挑 战 性 的课 题 。Ｆ Ｐ—ｇ ｗｈ６ ｒ ｔｌ ｏ Ｊ
ＳＰ Ｆ 算法 ， 算法的工作分为两步 ： 构建 Ｓ Ｐ树和从 Ｆ Ｓ Ｐ 中获取频繁连通图。 Ｆ树 Ｓ Ｐ树 是 一 种 具 有 新 增 结 构 信 息 的 Ｆ Ｆ Ｐ— ｔ ｅ在树的每个节点上 ， ｒ ， ｅ 不仅记录下该节点所代 表 的标号边及其支持度 ， 还记录该节点与该节 点 所在的树分支中其他节点的连接信息。与 Ｆ Ｐ树 样， 算法用于维护索引树中标号头表 ， 该表按支
摘
要： 针对 Ｓ Ｐ算法在其构造频繁模式树 时需扫描数 据库两 次 ， 法效率 较低 的问题 ， Ｆ 算 首先提 出了一种 局
部重构树结构 Ｏ Ｐ该结构在构 造频 繁模式 时只需 要扫 描一次数 据库 即可 获取所 需信 息 ， 时采 用 了基 于 Ｆ， 同 Ｈ ｓ 表 的辅助存储结构来改进唯一标号 图， 了子 图重构 时间。然后基于 Ｏ Ｐ ａｈ 节省 Ｆ 树结构 ， 出了一种改进的 提 高效频繁模式挖掘算法 Ｏ Ｆ 。实验结果表 明，Ｓ Ｐ 法在 内 占用和执行时间上均优 于 ＳＰ ＳＰ ＯＦ 算 存 Ｆ 算法 。