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1)  Cross Level Frequent Patterns
跨层频繁模式
1.
Directly Generating Cross Level Frequent Patterns;
一种直接生成跨层频繁模式的算法
2)  frequent patterns
频繁模式
1.
Weighted frequent patterns mining algorithm based on global graph traversals;
基于全局图遍历的加权频繁模式挖掘算法
2.
Classification of protein sequences based on frequent patterns;
基于频繁模式的蛋白质序列分类
3.
Algorithm of frequent patterns mining based on FS-tree;
基于FS-tree的频繁模式挖掘算法
3)  frequent pattern
频繁模式
1.
Fast discovering frequent patterns in financial time series data based on data mining;
基于数据挖掘的金融时序频繁模式的快速发现
2.
Fast mining frequent patterns in semi-structured data stream;
半结构化文档数据流的快速频繁模式挖掘
3.
A pattern growth algorithm for frequent patterns mining;
一种基于模式增长的频繁模式挖掘算法
4)  Inprove Hierarchy FP_tree(IHFP_tree)
改进的层次频繁模式树
1.
In order to improve the efficiency of constructing the FP_tree,a new fast algorithm called Inprove Hierarchy FP_tree(IHFP_tree)was proposed.
为了提高创建树的效率,提出了一种新型快速的方法——改进的层次频繁模式树(IHFP_tree)。
5)  frequent pattern tree
频繁模式树
1.
An improved frequent pattern tree growth algorithm;
一种改进的频繁模式树生长算法
2.
Algorithm for mining associative classification rules based on frequent pattern tree;
基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法
3.
Mining frequent pattern tree in Web data;
Web数据中频繁模式树的挖掘
6)  FP-Tree
频繁模式树
1.
An Algorithm for Mining Connected Closed Frequent Subgraphs Based on FP-Tree
基于频繁模式树的频繁连通闭图集挖掘算法
2.
Aiming at the problem that traditional methods with only one minsup can not completely reflect different appearing frequencies and natures of different data items,based on FP-Tree,a new algorithm is proposed called MSDMFIA(Multiple minimum Supports for Discover Maximum Frequent Item sets Algorithm).
针对单一最小支持度挖掘关联规则不能反应不同数据项出现频度与性质的问题,提出了一个基于频繁模式树的多重支持度关联规则挖掘算法MSDMFIA(Multiple minimum Supports for Discover Maximum Fre-quent Item sets Algorithm),根据不同数据项的特点定义多重支持度,通过挖掘数据库中的最大频繁项目集,计算最大频繁候选项目集在数据库中的支持度来发现关联规则。
3.
This paper proposes an efficient FP-tree based algorithm,MMFP(Mining Maxim.
通过对最大频繁模式挖掘的问题描述 ,以及关键问题的分析 ,针对频繁模式树 (FP- tree)和最大频繁模式的特点 ,给出了基于频繁模式树的最大频繁模式挖掘算法 (MMFP) ,采取先挖掘候选最大频繁模式再判断子集的方法 ,经示例分析表明该算法是有效的。
补充资料:电离层模式
      电离层的电子密度、离子密度、电子温度、离子温度和离子成分等参量随时间和空间变化规律的数学描述。对不同的参量,有其相应的模式,如电子密度模式、电子温度模式等。其中,电子密度模式最常用,也研究得最充分。
  
  电子密度模式  自20世纪30年代英国S.查普曼提出电离层形成理论及查普曼模式以来,相继出现了各种初等函数描述的电子密度模式。最常用的有:
  
  查普曼模式(见电离层的形成)。
  
  抛物线层模式
  
  
  
  指数模式
  
  
  
  线性模式
  
   式中F和α为常数,h0为起算高度,N(h)为离地面高度h处的电子密度,Nm为该层的电子密度峰值,hm为Nm对应的高度,α为层的半厚度。此外,还有双曲正割平方层(简称正割层)模式、余弦层模式、多项式层模式等。然而,所有这些模式都只能描述电离层电子密度剖面的某一部分。要完整地描述电子密度剖面需要用不同的数学表达式描述剖面的不同部分。
  
  本特模式,是描述150~1000公里整个电子密度剖面的一种模式,按此模式,顶部电离层用3个指数层和1个抛物线层来逼近;下部电离层用双抛物线层近似。本特模式着眼于保持总电子含量尽可能精确,用于获得高精度的电离层电波传播的时延值和由折射造成的方向变化。
  
  对F层电子密度峰值以下的电子密度剖面,按照不同的实际应用有不同的组合模式。例如抛物线层(F2层)-线性层(F1层)- 抛物线层(E层)组合模式可用于高频通信的场强计算;余弦层(F2层)-正割层(E-F1层)- 抛物线层 (E层)组合模式可用于精度要求较高的射线追迹计算;抛物线层(F2层)与多项式层组合模式可以方便地从频高图(电离图)计算 F2层的峰值高度、峰值标高和有效亚峰值平板厚度S,
  
  
  
  国际参考电离层  在1978年,国际无线电科学联盟(URSI)和空间研究委员会(COSPAR)建立并发表了一种电离层经验模式──国际参考电离层(IRI1978)。此模式对1000公里以下的电离层电子密度、离子密度、电子温度、离子温度和主要正离子成分(O+、H+、He+、O娚和NO+)等参量的时间和空间分布都给出了数学表达式和获得这些分布的计算机程序,通过输入相应的参量就可由计算机输出得到上述任一种电离层参量的分布。
  
  附图是 IRI1978给出的电离层电子密度和电子温度剖面的一例。
  
  IRI1978所依据的实验资料还不十分丰富和完整,因此在某些情况下给出的结果可能与实测偏离较大。
  
  国际参考电离层给出的是月平均剖面。个别日期的数值与月平均值的偏离如表:
  
  1980年公布的IRI1980较之IRI1978有所改进。国际参考电离层还将不断地改进和完善。
  
  国际参考电离层是为空间科学工作者和无线电波传播工程师提供的获得电离层有关物理参量、预报电离层状态和估算电波传播条件的一个有力工具。
  
  

参考书目
   K.Rawer,S.Ramakrishnan and D.Bilitza,International Reference Ionosphere,URSI, COSPAR,1978.
  

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参考词条