1) fuzzy sequential pattern
模糊序列模式
1.
Therefore it gets very important to study how we can mine the fuzzy sequential patterns efficiently.
因此,研究如何有效地挖掘模糊序列模式变得尤为重要。
2) fuzzy sub-sequence pattern
模糊子序列模式
1.
Genetic algorithm is employed to extract optimal fuzzy sub-sequence patterns with different lengths to find the structure of promoters.
采用遗传算法对启动子序列数据集抽取不同长度的最优模糊子序列模式,以此分析启动子的结构。
3) sequence pattern
序列模式
1.
Application of association rules and sequence patterns algorithm to IDS;
关联规则和序列模式算法在入侵检测系统中的应用
2.
Performance shows that the proposed one can decrease time and space overhead while searching for Web accessing sequence pattern when compared with classical algorithm.
性能分析表明,与经典算法相比,这种基于Markov链的Web访问序列模式挖掘新算法能够通过较少的计算量和空间复杂度获得较优的W e b访问序列模式。
3.
This paper puts forward a similarity measurement of Web access sequence pattern based on the resource similarity, and takes the time factor of user’s resource access into the consideration, and testifies that the similarity measurement can reflect the actual situation effectively and factually through the inspection.
提出了一种基于资源相似性的Web访问序列模式的相似度量方法,并且考虑了用户访问资源的时间因素,经过检验,证明其能够有效真实地反映实际情况。
4) sequential pattern
序列模式
1.
Clustering sequences using sequential patterns;
基于已发现序列模式的序列聚类研究
2.
An incremental updating algorithm for mining sequential patterns;
一种挖掘序列模式的增量式更新算法
3.
An incremental mining algorithm for sequential pattern based on regular expression constraints;
一种基于规则表达式约束的序列模式增量式挖掘算法
5) sequence patterns
序列模式
1.
Incremental updating algorithm for sequence patterns mining based on projected database;
基于投影数据库的序列模式挖掘增量式更新算法
2.
Based on the concept of time interval sequence pattern which was introduced by Chen,Jiang and Ko,an algorithm of using digraph to discover time interval sequence patterns is proposed.
在Chen等人提出的时间间隔序列模式概念的基础上,给出了一种利用有向图搜索时间间隔序列模式的算法。
6) Sequential Patterns
序列模式
1.
The Studying And Optimizing Of Association Rules Apriori algorithm Based On Sequential Patterns;
基于序列模式的关联规则Apriori算法的研究与优化
2.
Study of incremental updating for mining sequential patterns;
序列模式增量式更新的研究
3.
Applying Apriori Algorithm to Sequential Patterns Mining;
利用Apriori算法进行序列模式挖掘
补充资料：模糊模式识别
分子式：
CAS号：
性质： 应用模糊数学方法进行的模式识别。模式识别是事先人为地规定一个标准模式，再根据已有的模式正确地判断对象应属于哪一模式。模糊模式识别方法分直接和间接识别法两种。直接识别法按最大隶属原则归类。若已有n个模糊子集，要对某一具体对象u0进行归类，若隶属度，则将u0归属于模糊子集Ak。间接识别法是按择近原则归类。要对某一模糊子集B进行归类，若B和Ai的贴近度最大（B，Ak）=，则将B属于模糊子集Ai。
CAS号：
性质： 应用模糊数学方法进行的模式识别。模式识别是事先人为地规定一个标准模式，再根据已有的模式正确地判断对象应属于哪一模式。模糊模式识别方法分直接和间接识别法两种。直接识别法按最大隶属原则归类。若已有n个模糊子集，要对某一具体对象u0进行归类，若隶属度，则将u0归属于模糊子集Ak。间接识别法是按择近原则归类。要对某一模糊子集B进行归类，若B和Ai的贴近度最大（B，Ak）=，则将B属于模糊子集Ai。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条