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《計算機應(yīng)用研究》簡介
《計算機應(yīng)用研究》(月刊)曾用刊名：(四川電子科技)1984年創(chuàng)刊，以其新穎性、技術(shù)性、實用性、工具性、知識性于一身，設(shè)置眾多欄目，信息量極大，反映并涵蓋了當(dāng)今國內(nèi)外計算機應(yīng)用研究的主流技術(shù)、熱點技術(shù)及最新發(fā)展趨勢，是一份極具收藏價值的技術(shù)刊物�！队嬎銠C應(yīng)用研究》主管單位：四川省科學(xué)技術(shù)廳，主辦單位：四川省計算機研究院，國內(nèi)統(tǒng)一刊號：51-1196/TP，國際標準刊號：1001-3695
《計算機應(yīng)用研究》讀者對象為從事計算機應(yīng)用、開發(fā)、研究的科技人員，大中專院校師生，各企事業(yè)單位技術(shù)人員，計算機業(yè)余愛好者及相關(guān)管理、情報工作者訂閱、收藏。
《計算機應(yīng)用研究》收錄情況
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《計算機應(yīng)用研究》中文核心期刊：
2000-2011年連續(xù)4屆中文核心期刊(中文核心期刊(2000)、中文核心期刊(2004)、中文核心期刊(2008)、中文核心期刊(2011))
《計算機應(yīng)用研究》影響因子：
截止2014年萬方：影響因子：0.618;總被引頻次：5517
截止2014年知網(wǎng)：復(fù)合影響因子：0.959;綜合影響因子：0.506
《計算機應(yīng)用研究》欄目設(shè)置
綜述評論、研究探討、軟件技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)與通訊、應(yīng)用與開發(fā)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、圖形與圖像技術(shù)、經(jīng)驗技巧等。
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《計算機應(yīng)用研究》2016 年06期雜志投稿論文：
2016年度CCF學(xué)術(shù)活動計劃…………………………………………
現(xiàn)代智能視頻監(jiān)控研究綜述……………………………………… 吳群;王田;王漢武;賴永炫;鐘必能;陳永紅;
并行概率規(guī)劃綜述……………………………………… 饒東寧;李建華;蔣志華;趙淦森;
業(yè)務(wù)量工程中負載均衡與能量效率的折中——基于博弈論的多目標優(yōu)化 ………………………………………趙陽明;章小寧;
面向共享內(nèi)存結(jié)構(gòu)的并行Delaunay網(wǎng)格生成算法 ………………………………………張曉蒙;陸忠華;張鑒;馬文鵬;
基于復(fù)合粒度計算的頻繁模式挖掘研究 ………………………………………方剛;吳躍;
基于相對密度的多耦合文本聚類算法 ………………………………………王洪佳;邢長征;王星;
基于評論的隱式社交關(guān)系在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用……………………………………… 趙亞輝;劉瑞;
基于MDLP-Apriori算法的離散Shannon熵值標簽排序 ………………………………………于磊;王普;趙寒;翁壯;
K線能量計算的股市生命期態(tài)勢預(yù)測方法 ………………………………………姚宏亮;周光輝;李俊照;
基于條件隨機場的網(wǎng)絡(luò)評論與事件中命名實體匹配研究 ………………………………………徐元子;張迎新;劉登第;
基于分支限界的不平衡氣象數(shù)據(jù)晴雨分析 ………………………………………王劍輝;梁路;王彪;
基于PRS元模型的粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用 ………………………………………梁靚;熊會元;揭皓翔;吳義忠;
求解大規(guī)模優(yōu)化問題的正交反向混合差分進化算法……………………………………… 董小剛;鄧長壽;譚毓澄;彭虎;
一種基于并行搜索策略的蒼狼算法……………………………………… 符強;汪鵬君;童楠;
基于廣義投影神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的模型預(yù)測控制……………………………………… 梁肖;崔寶同;樓旭陽;
一種基于高斯過程的行動者評論家算法 ………………………………………陳仕超;凌興宏;劉全;伏玉琛;陳桂興;
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償?shù)霓D(zhuǎn)臺伺服系統(tǒng)控制研究……………………………………… 白國振;俞潔皓;
考慮供應(yīng)不足的應(yīng)急物流車輛路徑優(yōu)化模型及算法 ………………………………………程碧榮;趙曉波;秦進;
考慮交貨期約束的平行機供應(yīng)鏈排序問題 ………………………………………蔣大奎;王君;
發(fā)表論文：基于復(fù)合粒度計算的頻繁模式挖掘研究
【摘要】：針對經(jīng)典頻繁模式挖掘算法存在的不足,提出了一種基于復(fù)合粒度計算的頻繁模式挖掘算法。該算法借助復(fù)合粒度計算方法雙向搜索頻繁模式,即首先通過二進制的按位取反運算獲得復(fù)合粒度內(nèi)涵的像,然后構(gòu)建復(fù)合粒度計算發(fā)現(xiàn)頻繁模式。雖然該算法需要產(chǎn)生候選項,但它只需掃描一次數(shù)據(jù)庫,減少了I/O開銷;算法通過線性數(shù)組存儲復(fù)合信息粒度減少了內(nèi)存使用。理論分析和實驗比較表明,其效率優(yōu)于經(jīng)典的頻繁模式挖掘算法,且內(nèi)存利用率比較高。
【關(guān)鍵詞】： 頻繁模式 關(guān)聯(lián)規(guī)則 數(shù)據(jù)挖掘 復(fù)合粒度 粒度計算
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