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在密码函数识别的基础上，采用九元组的形式定义了加解密过程依赖图，提出了基于动态数据流分析的函数依赖图构建框架，并设计了构建算法；采用垃圾调用删除、循环归约的方式对依赖图进行化简；基于标准密码算法依赖图
发现数据流间异步偶合模式，陈安龙，唐常杰，挖掘数据流的异步偶合模式是具有挑战性的工作，本文主要研究工作包括:(1)融合Haar小波滤波技术和数据流处理技术，研究了流数据的�
基于属性加权的ML-KNN算法改进，高文鹏，张彬，ML-KNN是应用朴素贝叶斯分类到KNN算法中解决多标记学习问题的一种算法，算法简洁、分类准确率高，相较其他成熟的多标记算法性能更优
为提高K-means聚类效果，采用Fisher线性判别率的方法确定特征在聚类中的贡献度并依此对特征进行加权聚类。在人工和实际数据集上所做的实验表明，本方法在聚类效果上优于其他同类加权K-means聚类
针对面向聚类的特征选择算法效率和效果无法兼顾，并且对高维数据适用度不高的问题，提出了一种基于邻域分析的加权特征选择算法ENFSA。该算法首先基于信息熵构建候选特征集，降低加权特征选择的候选特征维度，在
基于加权模糊C均值聚类的遥感图像增强，汤晓春，，针对遥感图像在成像过程中受传感器性能下降、大气扰动等因素影响,遥感信息提取困难以及精度不高等问题,本文提出了一种基于加权模�
模糊聚类是一种应用广泛的数据分析和建模的无监督方法，但该算法受离群点影响较大，并且没有考虑样本数据中各维特征对聚类贡献程度的不同。针对这两个问题，提出了基于两种加权方式的聚类算法，该算法定义了一种新的
国防科大一篇研究论文。数据流分析在编译优化过程中起着重要的作用。本文结合GCC编译器对数据流分析的基本概念和原理介绍,并提出一种有建设性意义的解决方案。学习编译时,值得一读!
基于贝叶斯和规则的混合情感分析研究，王淼，孟洛明，朴素贝叶斯分类基于独立假设，对双重否定等词句不能准确分类。规则模型对网络新词等不能及时捕获，需要手动添加。本文在对各种分
数据流适配层协议在supanet中的研究
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