Apriori算法的一种改进研究

挖掘频繁项集是近年数据挖掘任务中的关键问题,提高频繁项集的生成效率一直是数据挖掘领域研究的热点之一,研究人员从不同的角度对算法进行改进以提高算法的效率。文章通过集合的交集运算,得到一种新的频繁项集挖掘算法-SetFIS算法,该算法能快速、直观地求出事务数据库的频繁项集。     

基于m-相依序列的学习机器相对一致收敛的界

为了研究m-相依序列下学习机器的推广性能,把基于独立同分布的结果推广到m-相依序列,建立采用ERM算法的学习机器的经验风险到它的期望风险相对一致收敛速率的界.并对m-相依序列现有的结论进行改进,得到了m-相依序列下,采用经验风险最小化算法学习机器的推广性能的界.     

蚁群算法及其在TSP中的应用

根据蚂蚁生态学提出的蚁群算法是一种新颖的用于求解复杂组合优化问题的模拟进化算法,具有典型的群体智能特征,表现出较强的学习能力和适应能力。阐述了该算法的基本原理、算法模型和在旅行商问题中的具体应用过程,并对算法进行了总结和展望。     

线粒体DNA的分子遗传学研究进展

有关线粒体ＤＮＡ（ｍｔＤＮＡ）的突变与人类疾病和衰老乃至肿瘤的关系日益受到人们的关注，研究表明，ｍｔＤＮＡ突变的积累与氧化损伤是人类线粒体遗传病与各种退行性疾病的分子基础。同时，在运动医学领域，研究人员也逐渐发现ｍｔＤＮＡ的遗传多态性是人类有氧耐力的一个有价值的遗传标记，其可作为不同反应群体的基因标志，成为科学选材的理想指标。     

一种前馈神经网络算法

神经网络由于其非线性处理能力强。性能稳定等特点得到了广泛应用和研究。主要应用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。神经网络中使用最为广泛的就是前馈神经网络。其网络权值学习算法中影响最大的就是误差反向传播算法(back-propagation简称BP算法)BP算法存在局部极小点。收敛速度慢等缺点。基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项。该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算，进而训练网络。     

计算机网络的加密算法研究

设计了一种基于RSA算法的网络文件加密方法,详细讨论了网络传输源数据的注册加密技术,实现了对文件的数据级底层保护,避免程序文件被破解而产生的网络安全问题。     

苏教版数学实验教材一年级上册教学建议

本册教材的内容相当丰富,涵盖了《数学课程标准》“内容标准”中的四大块内容。教材在整个编排体系上与原来的人教版教材有比较大的区别,教学理念与教学方式上也与原来的教学有根本性的改变。因此,在使用该册教材时,老师们应该思考下面几个问题。     

几种隐私数据挖掘算法研究进展

隐私数据挖掘是数据挖掘的一个重要研究方向,它旨在研究在数据挖掘过程中如何保护私有的和敏感的数据不被泄露。文章阐述几种常用的隐私数据挖掘算法,分析它们的技术特点,文末对几种隐私数据挖掘技术进行总结与展望。     

高性能计算平台中基于云计算的虚拟机优化调度研究

虚拟机资源在云计算环境的分配是云计算的重要技术环节,虚拟资源是否能被高效调用是制约是云计算效率的重要指标.本文提出一种引入蚂蚁相遇机制的改进蚁群算法,并将其应用到云计算虚拟机资源调度中.     

“重组DNA分子模拟操作”的创新改造及教学建议

为了解决学生的疑惑,并提升学生自主探究的能力,将人教版选修3教材中"重组DNA分子的模拟操作"实验进行了创新改造并提出了相关教学建议。改造后的实验具有材料优化、模拟深化、对比强化等优点,并对后续教学具有更强的影响力。