1) node sequence pattern
结点序列模式
1.
From the perspective of concept, definitions of node sequence pattern and node regular expression are introduced.
扩充从概念、语法描述和执行机制 3个方面展开 ,概念上 ,引入了结点序列模式和结点正则表达式的定义 ;语法描述上 ,为 XPath扩充了数据类型 N Regex Type和结点序列模式匹配函数 match;执行机制上 ,定义了一个用于分析结点序列模式匹配过程的形式化自动机 。
2) Sequence-structure motif
序列-结构模式
3) sequence pattern
序列模式
1.
Application of association rules and sequence patterns algorithm to IDS;
关联规则和序列模式算法在入侵检测系统中的应用
2.
Performance shows that the proposed one can decrease time and space overhead while searching for Web accessing sequence pattern when compared with classical algorithm.
性能分析表明,与经典算法相比,这种基于Markov链的Web访问序列模式挖掘新算法能够通过较少的计算量和空间复杂度获得较优的W e b访问序列模式。
3.
This paper puts forward a similarity measurement of Web access sequence pattern based on the resource similarity, and takes the time factor of user’s resource access into the consideration, and testifies that the similarity measurement can reflect the actual situation effectively and factually through the inspection.
提出了一种基于资源相似性的Web访问序列模式的相似度量方法,并且考虑了用户访问资源的时间因素,经过检验,证明其能够有效真实地反映实际情况。
4) sequential pattern
序列模式
1.
Clustering sequences using sequential patterns;
基于已发现序列模式的序列聚类研究
2.
An incremental updating algorithm for mining sequential patterns;
一种挖掘序列模式的增量式更新算法
3.
An incremental mining algorithm for sequential pattern based on regular expression constraints;
一种基于规则表达式约束的序列模式增量式挖掘算法
5) sequence patterns
序列模式
1.
Incremental updating algorithm for sequence patterns mining based on projected database;
基于投影数据库的序列模式挖掘增量式更新算法
2.
Based on the concept of time interval sequence pattern which was introduced by Chen,Jiang and Ko,an algorithm of using digraph to discover time interval sequence patterns is proposed.
在Chen等人提出的时间间隔序列模式概念的基础上,给出了一种利用有向图搜索时间间隔序列模式的算法。
6) Sequential Patterns
序列模式
1.
The Studying And Optimizing Of Association Rules Apriori algorithm Based On Sequential Patterns;
基于序列模式的关联规则Apriori算法的研究与优化
2.
Study of incremental updating for mining sequential patterns;
序列模式增量式更新的研究
3.
Applying Apriori Algorithm to Sequential Patterns Mining;
利用Apriori算法进行序列模式挖掘
补充资料：N点有限长序列的离散傅里叶变换
时域N点序列χ(n)的离散傅里叶变换(DFT)以X(k)表示，定义为
(1)
式中K＝0,1,...,N-1。式(1)称为DFT的正变换。从式(1)可以导出
(2)
式中n＝0,1,...,N-1。式(2)称为DFT的逆变换。式(1)和式(2)合起来称为离散傅里叶变换对。
由于在科学技术工作中人们所得到的离散时间信号大多是有限长的N点序列，所以对N点序列进行时域和频域之间的变换是常用的变换，另外 DFT有它的快速算法，使变换可以在很短的时间内完成,所以DFT是数字信号处理中最为重要的工具之一。
DFT的原理 是以给定的时域N点序列χ(n)作为主值周期进行周期延拓（即使之周期化）得到以 N点为周期的离散周期序列χ((n))N,再求χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示(见离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示),得频域的N点离散周期序列X((k))N,最后从X((k))N中取出其主值周期，即得X(k)。同理，与此相似，如果已知X(k)求χ(n),则是从X(k)得X((k))N，再从X((k))N得χ((n))N，取出主值周期即得χ(n)。这个概念很重要，DFT的性质大都与此有关。至于从χ(n)求X(k)，或已知X(k)求χ(n)则是用(1)式或(2)式直接进行的，并不需要通过χ((n))N和X((k))N。
DFT的主要性质 共有5点，如下表中所列。表中a、b为常数, χ((m))N为以N点为周期的周期序列，χ((n+m))N为χ((n))N序列整体左移m点后的结果其他符号如X((k+l))N，X((l))N，Y((k-l))N及y((n-m))N等可类推其含义，不一一列出。
DFT的快速算法 又称为快速傅里叶变换(FFT)。当序列的长度N为2的整数次幂（即N＝2,&λ为整数）时,算法的指导思想是将一个N 点序列的DFT分成两个N/2点序列的DFT,再分成四个N/4点序列的DFT,如此下去,直到变成N/2个两点序列的DFT。这种快速算法的计算工作量与DFT的直接计算的计算工作量之比约为log2N/(2N),以N=1024为例FFT的计算工作量仅约为DFT直接计算的1/200。
(1)
式中K＝0,1,...,N-1。式(1)称为DFT的正变换。从式(1)可以导出
(2)
式中n＝0,1,...,N-1。式(2)称为DFT的逆变换。式(1)和式(2)合起来称为离散傅里叶变换对。
由于在科学技术工作中人们所得到的离散时间信号大多是有限长的N点序列，所以对N点序列进行时域和频域之间的变换是常用的变换，另外 DFT有它的快速算法，使变换可以在很短的时间内完成,所以DFT是数字信号处理中最为重要的工具之一。
DFT的原理 是以给定的时域N点序列χ(n)作为主值周期进行周期延拓（即使之周期化）得到以 N点为周期的离散周期序列χ((n))N,再求χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示(见离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示),得频域的N点离散周期序列X((k))N,最后从X((k))N中取出其主值周期，即得X(k)。同理，与此相似，如果已知X(k)求χ(n),则是从X(k)得X((k))N，再从X((k))N得χ((n))N，取出主值周期即得χ(n)。这个概念很重要，DFT的性质大都与此有关。至于从χ(n)求X(k)，或已知X(k)求χ(n)则是用(1)式或(2)式直接进行的，并不需要通过χ((n))N和X((k))N。
DFT的主要性质 共有5点，如下表中所列。表中a、b为常数, χ((m))N为以N点为周期的周期序列，χ((n+m))N为χ((n))N序列整体左移m点后的结果其他符号如X((k+l))N，X((l))N，Y((k-l))N及y((n-m))N等可类推其含义，不一一列出。
DFT的快速算法 又称为快速傅里叶变换(FFT)。当序列的长度N为2的整数次幂（即N＝2,&λ为整数）时,算法的指导思想是将一个N 点序列的DFT分成两个N/2点序列的DFT,再分成四个N/4点序列的DFT,如此下去,直到变成N/2个两点序列的DFT。这种快速算法的计算工作量与DFT的直接计算的计算工作量之比约为log2N/(2N),以N=1024为例FFT的计算工作量仅约为DFT直接计算的1/200。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条