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公开(公告)号：CN115359844A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210412724.1
申请日：2022-04-19
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为无重叠条件的负序列模式挖掘方法，该挖掘方法利用模式增长缩减负候选模式搜索空间，利用网树计算无重叠条件的带间隙约束的负候选序列模式的支持度，并采用深度优先和回溯策略减少时间复杂度和空间复杂度；负序列模式需要满足两个条件：一，不允许存在连续的负元素；二，开头和结尾的元素不能是负元素。该方法实现了无重叠条件的对负序列模式进行挖掘，通过有效的剪枝策略既克服了负序列候选模式支持度计算复杂度高的问题，又克服了负序列候选模式的搜索空间过大的问题，并且保证了算法的完备性。
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公开(公告)号：CN113077844A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110419823.8
申请日：2021-04-19
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为无重叠条件的负序列模式挖掘方法，该挖掘方法利用模式增长缩减负候选模式搜索空间，利用网树计算无重叠条件的带间隙约束的负候选序列模式的支持度，并采用深度优先和回溯策略减少时间复杂度和空间复杂度；负序列模式需要满足两个条件：一，不允许存在连续的负元素；二，开头和结尾的元素不能是负元素。该方法实现了无重叠条件的对负序列模式进行挖掘，通过有效的剪枝策略既克服了负序列候选模式支持度计算复杂度高的问题，又克服了负序列候选模式的搜索空间过大的问题，并且保证了算法的完备性。
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公开(公告)号：CN110245167A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910530671.1
申请日：2019-06-19
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F16/903 , G06F16/901
Abstract: 本发明具有局部-整体约束的无重叠近似模式匹配方法，涉及电数字数据处理技术领域，利用网树结构来解决(δ,γ)-距离下的无重叠近似模式匹配问题，首先读入序列S、模式P、局部阈值δ和整体阈值γ，根据输入条件创建一棵网树，然后从最后一个根结点开始，判断是否存在满足局部-整体约束的树根叶子路径，最后从叶子层开始，根据最右双亲策略回溯出一条出现，迭代此过程，直到第一个根结点。本发明克服了现有技术针对具有局部-整体约束的无重叠近似模式匹配问题，存在很难兼顾求解的准确性、一般性和灵活性，以及在保证结果集非冗余的同时能够保留下有价值的信息的缺陷。
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公开(公告)号：CN110232084A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910530519.3
申请日：2019-06-19
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明具有局部-整体约束的近似模式匹配方法，涉及电数字数据处理技术领域，是通过网树结构来解决(δ,γ)-距离下的近似模式匹配问题，首先读入序列S、模式P，局部阈值δ和整体阈值γ，然后根据输入条件创建一棵网树，最后根据网树叶子层的各个结点，计算模式P在序列S中的所有出现数。本发明方法在具有间隙约束的情况下，实现了(δ,γ)-距离下的近似模式匹配，克服了现有技术针对具有局部-整体约束的近似模式匹配问题，存在很难兼顾解的完备性以及求解的灵活性、准确性和一般性的缺陷。
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公开(公告)号：CN110245167B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201910530671.1
申请日：2019-06-19
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F16/903 , G06F16/901
Abstract: 本发明具有局部‑整体约束的无重叠近似模式匹配方法，涉及电数字数据处理技术领域，利用网树结构来解决(δ,γ)‑距离下的无重叠近似模式匹配问题，首先读入序列S、模式P、局部阈值δ和整体阈值γ，根据输入条件创建一棵网树，然后从最后一个根结点开始，判断是否存在满足局部‑整体约束的树根叶子路径，最后从叶子层开始，根据最右双亲策略回溯出一条出现，迭代此过程，直到第一个根结点。本发明克服了现有技术针对具有局部‑整体约束的无重叠近似模式匹配问题，存在很难兼顾求解的准确性、一般性和灵活性，以及在保证结果集非冗余的同时能够保留下有价值的信息的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113076356A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110417286.3
申请日：2021-04-19
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F16/2458 , G06N5/02
Abstract: 本发明为一次性条件的负序列模式挖掘方法，包括第一步、读入序列数据库、最小支持度阈值及间隙约束；第二步、生成模式长度为1的频繁正序列模式集F1；第三步、生成模式长度为i+1的正序列候选模式并计算支持度，将满足条件的正序列候选模式加入到频繁正序列模式集Fi+1；第四步、将序列数据库中的各个字符作为负元素依次插入到频繁正序列模式集Fi+1的各个频繁正序列模式中，得到负序列候选模式并计算支持度，将满足条件的负序列候选模式加入到频繁负序列模式集；重复第三步和第四步，直到没有新的正序列候选模式生成，挖掘结束，输出所有一次性条件的负序列模式。该方法克服了现有的负序列模式挖掘忽略间隙约束和重复性的问题。
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公开(公告)号：CN111930804A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010787915.7
申请日：2020-08-07
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F16/2458 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开基于不完整网树的top-k自适应对比模式挖掘方法，通过挖掘top-k自适应对比模式，可以用于多类别序列的特征提取，属于数据挖掘的序列模式分析领域。本发明利用不完整网树结构来解决无重叠自适应对比模式的支持度计算问题，通过子模式的支持度求解超模式支持度，避免了冗余计算；采用对比度优先挖掘策略、Zero和Less剪枝策略减少候选模式生成，降低时间复杂度和空间复杂度。该方法在无需用户给定最小支持度阈值和间隙约束的情况下，实现了自适应对比模式挖掘，不仅避免了最小支持度阈值和间隙约束的设置，还克服了现有技术在对比模式挖掘过程中难以兼顾挖掘的高效性和结果的完备性问题，同时有利于提高序列分类的精度和分类模型的可解释性。
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公开(公告)号：CN111930803A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010787911.9
申请日：2020-08-07
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F16/2458 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及无重叠自适应频繁序列模式挖掘方法，属于数据挖掘的序列模式分析领域。该方法利用模式增长策略减少候选模式生成、通过深度优先策略构建单支网树来提高支持度计算效率，进而解决无重叠自适应频繁序列模式挖掘问题，该方法在不给定间隙约束的情况下，实现了无重叠的频繁模式挖掘，克服了现有的序列模式挖掘技术难以同时兼顾挖掘的灵活性、高效性和完备性问题，不仅方便用户使用，还能有效地降低时间复杂度和空间复杂度，在保证挖掘结果非冗余的同时获得完整的、有价值的信息。
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公开(公告)号：CN110232084B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910530519.3
申请日：2019-06-19
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明具有局部‑整体约束的近似模式匹配方法，涉及电数字数据处理技术领域，是通过网树结构来解决(δ,γ)‑距离下的近似模式匹配问题，首先读入序列S、模式P，局部阈值δ和整体阈值γ，然后根据输入条件创建一棵网树，最后根据网树叶子层的各个结点，计算模式P在序列S中的所有出现数。本发明方法在具有间隙约束的情况下，实现了(δ,γ)‑距离下的近似模式匹配，克服了现有技术针对具有局部‑整体约束的近似模式匹配问题，存在很难兼顾解的完备性以及求解的灵活性、准确性和一般性的缺陷。
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公开(公告)号：CN111581263A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010544976.0
申请日：2020-06-15
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明无重叠的三支序列模式挖掘方法，涉及电数字数据处理技术领域，该方法利用模式拼接缩减候选模式的空间，通过在队列中采用深度优先和回溯策略计算候选模式的模式支持度来解决无重叠的三支序列模式挖掘问题，该方法在具有间隙约束的情况下，实现了无重叠的三支序列模式挖掘问题，克服了现有技术的模式挖掘技术存在的很难兼顾求解的完备性和灵活性，不能够在准确地挖掘出用户感兴趣的数据的同时还能有效地控制时间复杂度和空间复杂度，以及不能够保证结果集非冗余的同时能够保留下有价值的信息的缺陷。
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