概率后缀树相关论文
深层碳酸盐岩本身具有的较强非均质性与位置深度,均使储存空间预测难度有所上升,为此,引入概率后缀树模型,面向深层碳酸盐岩提出一......
随着科技的进步和经济的发展，计算机和计算机网络在人们的工作和生活中日趋普及。同时社会上的各个领域对计算机的依赖越来越强，随之......
随着人类基因组计划的完成，人类进入了后基因组时代，基因组研究的重心转向基因组信息分析，而基因剪接是真核基因组信息分析中的一项重......
RFID(RadioFrequencyIdentification)技术是基于电磁信号检测的无线电通信技术，利用无线射频方式进行非接触的双向通信，以达到识别移......
ICU患者的死亡风险评估对确定后续治疗方案、降低抢救成本具有重要意义。以往工作主要基于疾病严重程度评分系统和一些机器学习算......
蛋白质序列的分类是预测新蛋白质序列的结构和功能的重要方法。已有的方法主要基于序列比对或概率后缀树。本文设计了一种基于频繁......
序列数据广泛存在于实际应用中,因此关于序列数据挖掘的算法研究一直都是热点。序列数据的质量关系到挖掘结果的可靠性,传统的数据......
系统调用序列能够反映系统进程的行为特征。而系统调用序列中每个调用的出现都与它之前出现的若干个调用相关。因此可以利用概率后......
随着序列数据在实际中的广泛应用，序列数据质量评价成为学术、工业等众多领域的热门研究问题。目前主流的序列数据质量评价方法是基......
用于生物序列比对的经典动态规划算法是用一个固定的替换矩阵来逐点计算生物序列间的代价。这些方法可用来发现具有最大计分值的比......
信息集成是消除信息孤岛,实现信息共享,为企业决策提供支持的核心技术,而数据获取过程是信息集成系统的基础.在数据同步更新研究中......
针对物联网原始告警数量庞大、告警语义级别低、数据孤立、关联分析薄弱所导致的误报率过高的问题,提出一种基于告警语义分析的物......
为了提高空间网络上移动对象密度预测的准确性,提出了基于零历史（O-History）信息的预测方案。分析了空间网络（以城市道路网为例）上移动......
MicroRNA(miRNA)是一类重要的基因表达调控因子，准确预测miRNA的靶基因对研究miRNA的功能和作用机制至关重要。目前发现了大量的miR......
对医疗数据进行挖掘分析生成疾病治疗的标准过程模型,或者为治疗方案制定提供决策支持,是当前研究热点之一。基于历史患者的用药数......
变阶马尔可夫模型是对事件序列建模的一种简单且有效的模型，但经典变阶马尔可夫模型只考虑转移概率，未关注子序列本身出现的频率。为......
数据集成往往会形成一些近似重复记录,如何检测重复信息是数据质量研究中的一个热门课题.文中提出了一种高效的基于条件概率分布的......
用户的行为序列具有的连续性特征能够很好地反映用户的购买习惯或者用户的购物偏好,而这种特性在利用显式反馈算法进行商品推荐时......
近年来,针对互联网金融产品的黑色产业链泛滥,客户欺诈事件频出,据统计2016年网络欺诈事件共发生2万余例,涉及资金1.95亿元。基于......
在时间序列符号化基础上,本文引入概率后缀树PST模型,构建基于时间序列符号化和概率后缀树相结合的股票预测模型.本文选择在沪深30......
随着移动互联网时代的到来和校园无线局域网的普及,越来越多的学校在校园内覆盖了无线网络,以满足在校师生能够随时随地接入无线网......
序列异常检测旨在发现偏离正常模式的序列数据,在某些场景下对异常数据的发现能带给人们更多有价值的信息。近年来随着计算机技术......
在移动对象轨迹预测中,针对低阶马尔可夫模型预测准确率不高、高阶模型状态空间膨胀的问题,提出一种基于概率后缀树(PST)的动态自......
随着无线通信业务的迅速发展，固定频谱分配策略引起的大量频谱资源的浪费与频谱资源紧缺之间的矛盾日趋明显，由此认知无线电技术应运......
标准临床路径对于规范治疗流程、提高治疗效果具有重要作用,但当前的临床路径是面向同一病种的所有患者制定的,无法体现患者或者医......
期刊
在移动用户轨迹异常检测中,针对传统的马尔可夫模型准确率不高、效率低的问题,提出了基于后缀树的异常用户轨迹检测模型。首先,结......
