数据流是随着时间顺序快速变化的和连续的,对其进行频繁模式挖掘时会出现概念漂移现象.在一些数据流应用中,通常认为最新的数据具有最大的价值.数据流挖掘会产生大量无用的模式,为了减少无用模式且保证无损压缩,需要挖掘闭合模式.因此,...数据流是随着时间顺序快速变化的和连续的,对其进行频繁模式挖掘时会出现概念漂移现象.在一些数据流应用中,通常认为最新的数据具有最大的价值.数据流挖掘会产生大量无用的模式,为了减少无用模式且保证无损压缩,需要挖掘闭合模式.因此,提出了一种基于时间衰减模型和闭合算子的数据流闭合模式挖掘方式TDMCS(Time-Decay-Model-based Closed frequent pattern mining on data Stream).该算法采用时间衰减模型来区分滑动窗口内的历史和新近事务权重,使用闭合算子提高闭合模式挖掘的效率,设计使用最小支持度-最大误差率-衰减因子的三层架构避免概念漂移,设计一种均值衰减因子平衡算法的高查全率和高查准率.实验分析表明该算法适用于挖掘高密度、长模式的数据流;且具有较高的效率,在不同大小的滑动窗口条件下性能表现是稳态的,同时也优于其他同类算法.展开更多
基于动三轴试验,研究了不同围压、不同胶凝含量下胶凝堆石料的动本构关系及动模量衰减规律。结果表明,胶凝堆石料动本构关系仍可用Kondner R L双曲线模型进行描述,围压、胶凝含量对动本构关系均有影响,但围压对其影响较大;胶凝堆石料动...基于动三轴试验,研究了不同围压、不同胶凝含量下胶凝堆石料的动本构关系及动模量衰减规律。结果表明,胶凝堆石料动本构关系仍可用Kondner R L双曲线模型进行描述,围压、胶凝含量对动本构关系均有影响,但围压对其影响较大;胶凝堆石料动模量随动应变的增大而非线性减小,且具有明显的应变软化特征,同等条件下动模量随围压和胶凝含量的增大而增大。根据动模量衰减曲线,提出了动模量衰减模型,通过线性回归分析,得到了胶凝堆石料动模量衰减模型参数表达式,为胶凝堆石坝的动力分析提供了参考。展开更多
文摘数据流是随着时间顺序快速变化的和连续的,对其进行频繁模式挖掘时会出现概念漂移现象.在一些数据流应用中,通常认为最新的数据具有最大的价值.数据流挖掘会产生大量无用的模式,为了减少无用模式且保证无损压缩,需要挖掘闭合模式.因此,提出了一种基于时间衰减模型和闭合算子的数据流闭合模式挖掘方式TDMCS(Time-Decay-Model-based Closed frequent pattern mining on data Stream).该算法采用时间衰减模型来区分滑动窗口内的历史和新近事务权重,使用闭合算子提高闭合模式挖掘的效率,设计使用最小支持度-最大误差率-衰减因子的三层架构避免概念漂移,设计一种均值衰减因子平衡算法的高查全率和高查准率.实验分析表明该算法适用于挖掘高密度、长模式的数据流;且具有较高的效率,在不同大小的滑动窗口条件下性能表现是稳态的,同时也优于其他同类算法.
文摘基于动三轴试验,研究了不同围压、不同胶凝含量下胶凝堆石料的动本构关系及动模量衰减规律。结果表明,胶凝堆石料动本构关系仍可用Kondner R L双曲线模型进行描述,围压、胶凝含量对动本构关系均有影响,但围压对其影响较大;胶凝堆石料动模量随动应变的增大而非线性减小,且具有明显的应变软化特征,同等条件下动模量随围压和胶凝含量的增大而增大。根据动模量衰减曲线,提出了动模量衰减模型,通过线性回归分析,得到了胶凝堆石料动模量衰减模型参数表达式,为胶凝堆石坝的动力分析提供了参考。
