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BDD（binary decision diagram）模型大小严重影响基于BDD的网络可靠性分析方法的性能，而所选定的变量排序又决定着BDD模型大小.然而，选......
针对数据流特殊的数据类型，提出了一种新的数据流挖掘算法．该算法引入了一个全新的优化方法，将边界集和频繁产生集结合起来．频繁产生集......
网络可靠性二元决策图（BDD）分析方法的计算复杂度与BDD的尺度大小密切相关,而BDD的尺度大小取决于边排序策略。由于边排序问题是一个......
本文首先给出了拓扑空间中的一个集合为闭集的充要条件，从而进一步得到拓扑空间中的一个集合的闭包和边界集必为闭集并且它的闭包是......
网络可靠度BDD分析方法的计算性能与BDD尺度紧密相关,而BDD尺度严重依赖边排序质量.因此边排序问题是网络可靠度BDD分析方法的重要......
网络可靠度BDD分析方法的计算复杂度与BDD尺度线性相关,而BDD尺度严重依赖边排序质量.由于求解最优边排序是一个NP问题,在实际应用......
采用边界分区标识网络的思想,实现基于边界分区的自顶向下K端可靠度二叉决策图（BDD）构建算法。针对BDD构建过程中存在的节点冗余问题......
提出了在特性关系下的概率粗糙集模型中的概率近似精度的增量更新机制,通过比较概率近似精度的更新值得到属性核,最后提出了一种在......
针对高维大样本环境下支持向量机训练算法面临的耗时增大与维数灾问题,将序列最小优化算法(SMO)与粗糙集(RS)的数据处理功能相结合......
