针对几何谱减算法在处理快速变化的语音时产生语音畸变的缺点,提出一种基于最小均方误差算法估计每帧语音信号的每一个频率分量上的平滑系数,产生自适应帧频率分量平滑系数代替固定值的平滑系数来估计先验信噪比,从
分析了New-Apriori和MWFI(Mining Weighted Frequent Itemsets)算法之不足,提出了一种挖掘加权频繁项集的New-MWFI算法。该算法按属性的权值对事务进行分
基于d-left算法和片内CAM的硬件哈希表解决方案可以通过一次查表操作获得结果,解决了一般哈希表存在的最坏访问时间的问题;利用片内CAM使哈希表的加入失败概率降到可以忽略的程度,同时提高了存储器的利
一篇基于Mapreduce的频繁项集挖掘的综合性论文,很有实用性。
针对从数据集中的正负关联规则挖掘问题,提出一种基于双阈值Apriori算法和非频繁项集的挖掘方法。首先,对通过逆文档频率(IDF)对语料库中的项(项集)进行加权,筛选出前N%的项集;然后,通过提出的双
通常杀毒软件基于静态检测,检测勒索软件时,存在检测率低的问题。对勒索软件行为进行分析时,发现勒索软件有频繁读取、加密和删除文件等特点。根据其特点,提出一种基于行为频繁度的检测方法。该方法基于动态分析,
频繁模式挖掘 常用的概念 事务数据库 时间ID 项集(item set) 重要算法 Apriori 主要思想就是从大小1开始遍历可能频繁集k当满足V所有集合子集都在之前计算过的频繁集k中且出现次数满足
一个数据频繁模式挖掘的算法实现,采用java设计模式中的观察者模式。其中不仅包含java project运行文件,还包括总结的PPT(内部含有我画的类图与时序图)。
基于WEB日志的用法模式挖掘,张啸剑,,WEB是最浩大的数据库,对数据挖掘有极大的挑战性,其中包含海量的WEB数据。基于WEB数据挖掘主要包括三种类型:WEB内容挖掘,WEB结构挖
在分析规则知识条件和结论所在等价类包含关系基础上,提出了一个新的属性相对重要性的定义,并给出一种以决策类为基础的逐渐增加条件属性直接获取最简分类规则方法,同时用实例进行了验证。