一种基于权值的序列模式更新算法

针对原始数据库中增加数据时如何更新规则的问题,提出并应用了一种基于权值的序列模式更新算法UW IUA。该算法利用权值来归约子序列集和利用知识数据库中保留的最小非大序列集产生新的候选序列集,避免了重复遍历原始信息库而造成数据量太大的问题,从而缩短程序运行时间和节约数据存储空间,较好地改进了算法性能。实验结果证明UW IUA算法的效率高于IUA算法。     

通信网告警加权关联规则挖掘算法的研究

关联规则挖掘算法是通信网告警相关性分析中的重要方法。在处理数量庞大的告警数据库时,算法的效率显得至关重要,而经典的FP-growth算法会产生大量的条件模式树,加权算法MINWAL(O)则需要多次扫描数据库,使得在通信网环境下挖掘关联规则的难度非常大。该文提出了一种高效的基于加权频繁模式树的通信网告警关联规则挖掘算法,算法性能测试表明,该算法与已有的加权关联规则挖掘算法相比较,节约了大量的存储空间,提高了算法的挖掘速度,对通信网的故障诊断和故障定位有着积极的意义。     

入侵检测中基于序列模式的告警关联分析

提出一种基于序列模式的告警关联分析模型,实现对攻击告警的分析。该模型预处理部分利用网络拓扑信息和告警属性相似度隶属函数对原始告警进行过滤和融合;在WINEPI算法的基础上,考虑告警数据库增长的情况,提出一种告警的增量式序列模式挖掘算法,用于关联规则发现;在线关联模块匹配规则库形成攻击场景图,并预测未知攻击事件。使用2000 DARPA攻击数据集测试表明,该模型能够明显改善入侵检测系统的性能,验证了模型和算法的有效性。     

基于自动机模型数据关联性能评估算法

提出了一种基于自动机理论的性能评估方法,通过在有限自动机模型中增加描述观测的时间序列,来扩展其对数据关联过程的表达能力;使用时序有限自动机模型来描述关联处理算法的模型;使用带时间属性的字符串表示目标航迹。对数据关联的时序有限自动机模型进行一致性和可达性分析,并在此基础上给出了性能评估算法。实验结果证明该方法可以有效地评价关联算法的性能。     

一种改进的θ-PSO算法

基于相位角的粒子群优化算法θ-PSO在处理一些标准测试函数时比基本的PSO算法有着更好的寻优性能,但该算法在处理一些复杂函数时,也存在不易跳出局部最小的困惑。本文在基本θ-PSO的基础上改进了相位角的更新策略,当粒子相位在到达边界时进行反弹,而不是限制在边界。为进一步提高算法的性能,对改进的算法进行了变异扰动操作,使得该算法在处理一些复杂的测试函数时,有着更好的寻优性能,能在有限步的迭代过程中,克服局部最小,到达优化目标的设定值。     

入侵检测技术中Apriori算法的应用与改进

采用关联规则挖掘网络数据包可以发现数据包中各属性字段间的频繁关系，通过模式的学习与训练可以发现网络用户的异常行为模式。采用作用度的Apriori-lift算法削减了Apriori算法的挖掘结果规则，使网络入侵检测系统可以快速的发现用户的行为模式，而且能够快速的锁定攻击者。Apnori—li蹲法提高了基于关联规则的入侵检测系统的检测性能。     

基于数据挖掘的金融时序频繁模式的快速发现

针对金融时间序列分析中注重快速作出趋势判断的特点,利用数据挖掘的思想和工具,提出一种金融时间序列模式快速发现算法.与传统的预测算法相比较,该算法对数据的分布和平稳性等方面的要求不高,不基于任何假设,能够非常快速地发现时间序列中的频繁模式,经过模式匹配后,可以用于金融时间序列的分析与预测.以实际汇率数据为例,证明了该算法的有效性.     

数据降维与K-均值聚类的质量评估

聚类分析在大数据时代应用广泛,但缺乏直观评价聚类质量的有效方法。为此,提出一种具有数据降维和搜寻数据固有聚类数量的处理模式。在数据散射矩阵基础上构造一个增广矩阵,利用线性辨别分析将高维数据变换到最具辨别性的低维特征子空间以实现数据降维。为解决分区聚类算法的随机初始化问题,提出最小-最大规则,避免出现空聚类并确保数据的可分性。对于聚类的结果,计算每个聚类的轮廓系数,通过比较轮廓的尺寸以评价不同聚类数量情况下的聚类质量。对K-均值算法的仿真结果说明,这种处理模式不仅能够可视化确定未知数据所固有的聚类数量,而且能为高维数据提供有效的分析方法。     

分布式数据挖掘计算过程——DDCP算法研究

提出了一种关联规则挖掘大项集生成的并行和分布式处理的计算框架的算法,该算法以大规模事务数据库为基础,将数据有效地分片后作分布或者并行处理,通过节点之间的通信降低了节点间传输的数据量。通过算法实例验证了算法的正确性和可行性,可以在分布式或者并行环境里实现高效的数据挖掘。     

关于排序效率的数值估计

为了在排序算法复杂性的数据拟合和估计时，能从多种候选的拟舍形式中更有理由地进行选择，而不是简单地以吻合良好来取舍，提出了拟合准确性和拟合不变性相结合的拟合观点，并以采用Hibbard序列和Knuth序列的希尔排序算法为例，进行了新的复杂性估计。     

呵护心灵的惊异与渴望——符号世界的发现及对语文教育的启示

说语言是一种符号系统,乃是一种人学的重要理论发现。“惊异”是符号本身带给人的一种无形的思想力量,是人类真正思索的开端,也是人类创造力的源泉。语文教育,应当开启语言文字作为符号世界的惊异力量,唤醒人自身的创造精神和意志自由,激发人们对于未知世界与神秘事物的无限渴望。     

李商隐“非儒”思想及原因

李商隐＂非儒＂思想表现在四个方面：一是合非儒家祖师周公孔丘及学说;二是单非孔丘及学说;三是非儒家圣贤;四是非韩愈。第一、第二是李商隐向儒家先师和学问发起的挑战,第三是对儒学根基产生的质疑,第四是实践应用。李商隐＂非儒＂思想的出现与唐代教育体制和宽松学术氛围有关,与本人学养来源和坎坷经历有关,与青少年时代个人的学道经历有关。     

基于委托代理理论的企业内部激励有效性分析

基于委托代理理论,将信息不对称条件下的企业内部代理成本和监督成本等同于激励成本,并构造出一个企业内部激励成本理论模型,在对模型分析的基础上,给出了激励有效性边界条件,并得出结论:对风险厌恶型代理人来说,激励一般是无效的;对风险偏好型代理人,只有监督程度较高、可置信的惩罚力度较大,代理人自身成本较低,激励才可能是有效的;同时要避免激励的无效,必须给定代理人一定的固定报酬。     

"人之死"的路径与归宿:福柯与庄子的比较

"人死了"是福柯的重要命题,而庄子也有类似的思想.二者并不完全对应,福柯的涵又是"主体性"的瓦解,庄子的重点是人的"自然性"的扭曲.但他们批判的目标是一致的"人"被制造和规训.而使人异化的力量,对福柯来说,是权力/知识,对庄子来说,是有为/礼教.这违背了人的本性,所以福柯与庄子都鼓励从中脱逃,变成自由的个体.但福柯的个体是无主的欲望,庄子的个体却回归了自然.     

素质教育进课堂要做到“五个优化“

落实素质教育 ,关键是狠抓课堂教学过程 ,做到“五个优化”。在教学过程中 ,优化教学目标是前提 ,优化教学结构是核心 ,优化教学策略是根本 ,优化教学环境是保障 ,优化教学评价是关键。这五个方面相辅相成 ,缺一不可     

荣辱的确定性问题研究——读黑格尔《法哲学原理》

荣辱标准确定与否的问题是荣辱观建设的首要问题。荣辱是对思想或行为的价值评判与情感体验，价值评判的根据在于善恶。黑格尔指出，善是特殊性与普遍性的统一，是确定的与客观的。善的具体展开即为义务，义务具体表现为弃恶从善的义务，以及善与善冲突时加以抉择的义务。义务履行恰当与否的标准是确定的。善与义务的主观性环节即为良心。形式的良心是主观任意的，真实的良心是有其客观效准性的。     

论英语语言使用中的时空美学意义

时间概念和空间概念,与语言的使用有着千丝万缕的联系。就英语语言而论,它在表达、反映现实的过程中,会利用时空上的概念,与现实拉开距离,使人产生种种联想和思维跨越,从而实现相应的美学意义。语言在实现表达功能的同时,传达着重要的美学信息。     

公正与善政

人类最高的政治理想是通往善治,而通往善治必须经过善政,善政是善治的必经之途.善政的关键是公平的关键要素,没有公平任何善政都不可能.这是因为公平既是人类社会的根本政治价值,同时也是社会主义制度的核心要素.实现社会公平是任何合法政府都必须肩负的职责,而政府要实现社会公平则必须建立民主法治的治理体制.     

义的道德形而上学研究

义是路,是现象的有。有是假,故义有假。路有理,理的反映便是合理性,义是合理、陈述。陈述不真故作为陈述的义没有确定性。普遍道德原则因此是不可能的。所以,孟子提出义内:道德原则只能是某种价值判断,具有主体性。义是善。善有虚名。因此,善、真、有都应当接受批判。真正的义是发自内心的真诚的道德行为。这才是道德的本体。对于本体,人们保持沉默。故圣人体无。     

东汉至宋代汉语相似比类形比句句式研究

形比句是比较句的一个类别，指谓语是形容词及形容词性成分的比较句。从调查的语料来看，东汉至宋这一阶段，相似比类形比句句式的肯定形式主要有九种类型：X与YA、X如YA、X似YA、X似Y样A、XA如Y、XA若Y、XA似Y、XA如似Y、X比YA，否定形式主要有两种类型：X不与YA、X与Y不A，否定形式的用量要远远小于肯定形式。肯定形式中，XA如Y型句式的用量和使用比例最大，其他几种多见于唐宋时期。