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基于模式树的量子线路模式匹配方法: 本发明公开了基于模式树的量子线路模式匹配方法，涉及量子信息技术领域，包括如下步骤：步骤一、定义量子线路模式、变换规则以及模式树；步骤二、将量子线路变换规则库中的变换规则转换成多个基于模式树的复合变换规则，量子线路模式匹配...; 张昱陈铭瑜

大樱桃设施促成“一根棍”矮密栽培模式树体培养技术: 2024年; 大樱桃设施促成栽培模式下,棚内栽植幼树投产周期长,大冠树体管理难度大。进行矮砧密植栽培,培养“一根棍”状紧凑树形,可有效缩短投资回收期,实现省力化、安全化管理。结合当地生产实践,针对大樱桃设施促成“一根棍”矮密栽培模式,对适宜砧穗组合、苗木质量标准、栽植密度等建园技术要点进行了系统总结,提出了芽前芽后促控结合进行刻芽和点、涂发枝药剂、前端抹芽相结合的促发多条中短枝技术措施,以及生长期采取轻度摘心和调环酸钙控旺等“一根棍”树体培养技术。通过良田、良砧、良种、壮苗、良法等配套技术及模式的综合应用,可实现全株当年均匀促发多条中短枝、适量成花,第2年树体结构基本形成,第3年具有较可观的预期产量。; 赵利军杜卉芳; 关键词：大樱桃矮密栽培

基于频繁模式树的大数据关联规则自动挖掘算法被引量：1: 2023年; 由于传统大数据挖掘算法效率较低,导致挖掘出的规则存在大量冗余,提出基于频繁模式树的大数据关联规则自动挖掘算法。通过扫描数据库生成频繁模式树,作为算法的实现依据,并在频繁模式树上挖掘大数据频繁模式设计关联规则自动挖掘算法。结果表明:本文算法仅需5.24s就能有效挖掘出高校学生缴费数据中的关联规则,验证了该算法运行效率较高。; 王景兰王振; 关键词：数据挖掘频繁模式树关联规则

基于URL模式树的防御方法、装置、电子设备和可读存储介质: 本申请提供一种基于URL模式树的防御方法、装置、电子设备和可读存储介质，通过响应目标域名的访问请求，以获取访问请求中携带的所请求的URL，将URL与预设的正则表达式集合中的各正则表达式进行匹配，正则表达式集合为通过遍历由...; 唐华阳

基于频繁模式树的多来源数据选择性集成算法被引量：3: 2022年; 为解决集成学习算法处理多来源数据集时运算难度大、分类准确率低等问题,提出基于频繁模式树的多来源数据选择性集成算法。比较数据源数据和真值间差异,利用拉依达准则判断多来源数据误差,同时提取多来源数据全部频繁模式,将其转换为压缩形式,创建频繁模式树架构,融合动态选择理念,运用目前数据测试实例从属某个被错误分类数据子集程度,凭借程度多少给予基分类器恰当权重;通过加权调和平均度量调整基分类器间的差异性与准确性,归一化处理频繁项集,最终采用精度高且和其他基分类器差异性大的基分类器组合完成多来源数据选择性集成。仿真结果表明,本文集成学习算法拥有更优的泛化性能和运行效率,分类正确率高。; 方世敏; 关键词：频繁模式树分类器

频繁模式树增长算法在急诊设备压力性损伤评估与管理应对中的价值研究被引量：7: 2022年; 目的:基于频繁模式树增长(FP-Growth)算法构建风险评估模型,探讨其在急诊医疗器械相关压力性损伤(MDRPI)评估和管理应对中的应用价值。方法:选取医院接治的489例急诊患者,根据MDRPI评估与管理模式不同将其分为对照组(237例)和观察组(252例),在患者救治使用的急救设备中对照组采用传统预防模式管理,观察组采用风险评估模式管理,基于FP-Growth算法挖掘临床MDRPI高频诱发因素,从风险评估、设备选用、皮肤监测和健康宣教4个方面进行风险预防和护理管理,对比两组MDRPI发生率、MDRPI临床分期和急诊设备质量的差异性。结果:观察组外伤、心脑血管病、急腹症、妇产、中毒及其他类型急诊患者MDRPI发生率低于对照组,差异有统计学意义(x^(2)=4.200,x^(2)=5.117,x^(2)=6.935,x^(2)=4.636,x^(2)=5.979,x^(2)=5.107;P<0.05);观察组MDRPI患者中1期、2期、3期和4期压力性损伤发生率好于对照组,差异有统计学意义(x^(2)=35.388,x^(2)=4.219,x^(2)=4.450,x^(2)=4.149;P<0.05);观察组相关的急诊科医生、护士和医学工程处工程师及患者对急诊设备临床服务满意度高于对照组,差异有统计学意义(F=7.549,F=24.484,F=8.624,F=6.799;P<0.05)。结论:基于FP-Growth算法的风险评估模型,能够有效检测急诊科MDRPI的高频诱发因素,控制MDRPI发生率和临床分期,提高急诊设备临床服务质量。; 刘红许艳梁妮妮刘瑞凤; 关键词：风险评估

基于约束模式树的Well-designed SPARQL查询优化处理: SPARQL是W3C官方推荐的RDF数据标准查询语言，提供了一整套半结构化图数据查询操作。良设计查询（Well-designed SPARQL）是一类受限的SPARQL查询，该类查询在基本图模式上引入了对变量严格限制的O...; 姬广熙; 关键词：RDF数据 SPARQL查询

基于层次频繁模式树的数据自动挖掘算法被引量：2: 2022年; 在大规模数据中包含过多的冗余信息,当前算法表达事物不够清晰,导致数据信息不能够完全被挖掘,操作效率过低。为此,提出了基于层次频繁模式树设计数据的自动挖掘算法。基于层次频繁模式树定义挖掘任务,以候选集剪枝思想建立数据自动连接矩阵,利用最小支持度裁剪队列自动挖掘数据,完成基于层次频繁模式树的数据自动挖掘算法设计。实验结果表明:动车组的运维数据作为测试样本,分别对不同总量的数据进行挖掘,研究算法能够在规定时间内将数据表达完全,以200万条数据为例本文算法比传统算法的挖掘数量,分别超出了10万条和8万条,提高了其工作效率。; 王景兰方晓; 关键词：数据源

基于紧凑模式树的配电网物资供应链中异常数据挖掘被引量：1: 2022年; 配电网物资中的隐含异常数据难以挖掘,导致异常数据挖掘精度不足,提出一种基于紧凑模式树的配电网物资供应链异常数据挖掘方法。通过约束条件把供应链限定在较小的受限数据立方体多维空间内,并计数统计和降序排列构建数据索引表,添加索引编号。根据索引在知识粒度的等价关联、知识、属性分析配电网物资供应链数据,通过粗糙集来链接知识、等价管理分类,描述物资供应链内每一种数据的异常程度。借索引编号顺序组建左斜树,转换异常集添加至左斜树内,形成紧凑模式树向上累积二次挖掘,防止部分数据未被挖掘。仿真实验证明,所提方法能精准识别异常数据,能够提高挖掘精度与挖掘效率。; 亓红红; 关键词：供应链配电网异常数据数据挖掘

基于频繁模式树的本地化差分隐私保护频繁项集挖掘方法: 本发明公开了一种基于频繁模式树的本地化差分隐私保护的频繁项集挖掘方法，是应用于一个不可信第三方数据聚合者A和n位用户构成场景中，其步骤包括：S1、初始化阶段；S2、数据剪枝阶段；S3、建树阶段；S4、数据挖掘阶段。本发明...; 陈志立王家礼仲红张顺; 文献传递

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