简介：然后扫描数据库来确定Ck中那些k-项目集是频繁项目集,频繁k项集c的每一单个项目i所对应的频繁1项集{i}或者从L1中取,所以在利用FUP算法对关联规则进行更新时

简介：实现以语音为载体的信息嵌入,该算法也可以在语音中嵌入文本、图像等信息数据,且该算法可以用于在语音信号中隐藏文本、图像等信息数据

简介：以及证据对于待证事实是否具有证明性,在判断一项（间接）证据是否具有相关性时,证据虽然具有相关性

简介：　　2概率数据关联(PDA),表2利用实际雷达数据对各种数据关联方法进行评估(2),　　本文对几种常见的数据关联方法进行了介绍

简介：产生了候选挖掘频繁项集的方法—FP-Growth算法,//按Support的支持度对TempTree的FP-Tree进行关联分析,FP-Growth关联算法分析

简介：pattern用来存储频繁i—项目集某一项目,该频繁项目集是一最大频繁项目集,Answer=answer∪pvh→pattern/*pvh所在频繁k项目集加入到最大频繁项目集*/

简介：其中W(p1)=W(p0)．F(t1)=0.90．0.90=0.81,W(p5)．F(t6)=0.53．0.75=0.40,W(p0))且p=P0

简介：4由超市事务数据库发现关联规则的总体设计在现有的不少关联规则发现算法中,如何采用基于关联规则的数据挖掘技术发现超市事务数据库中的关联规则是本文所研究和探讨的重点,有必要采用快速算法从超市事务数据库中挖掘关联规则

简介：　　（二）Aprior算法　　Apriori算法是一种挖掘布尔关联规则的频繁项集的算法,　　3）把各类频繁的属性单项和频繁的图书分类单项连接成2-候选频繁项集,然后由频繁项集产生关联规则

简介：4由超市事务数据库发现关联规则的总体设计在现有的不少关联规则发现算法中,关联规则的挖掘问题就是在超市事务数据库DB中找出具有用户给定的最小支持度和最小置信度的关联规则,如何采用基于关联规则的数据挖掘技术发现超市事务数据库中的关联规则是本文所研究和探讨的重点

简介：关联规则挖掘技术,规则在交易数据集D中成立,3.1关联规则挖掘的基础数据

简介：将粗糙集理论中属性约简的概念应用到关联规则挖掘中,用属性A2、A4、A5之间的隐含关系来挖掘关联规则,然后基于粗糙集理论进行关联规则挖掘

简介：即在数据元素中隐藏信息和在标签中隐藏信息,本文建立了一个基于HTML标签的信息隐藏模型,提出并实现了一个基于HTML标签的信息隐藏模型

简介：在设计中巧妙地创造出空白并充分利用空白来引导人们的视知觉心理进行创造性思维活动,如果我们在设计中创造图形时巧妙地运用人们心理上的,创造出空白

简介：作者除了在作品中不去表现自己,[莫泊桑普法战争作品浅析]隐藏的艺术,莫泊桑短篇小说中以普法战争为背景创作出的作品有《菲菲小姐》、《两个朋友》、《羊脂球》、《一次政变》、《索瓦热老婆婆》和《疯女人》等

简介：作者除了在作品中不去表现自己,作者在整部作品中没有一句褒扬女主人公的话,聪明的作者从来不在作品中阐述自己对于事件和人物的任何观点

简介：隐藏进程 ,//如果链下一个还有其他的进程信息,　　在系统内核级中

简介：当该自白是对被告人不利的惟一证据时,被告人的自白与共案被告人的自白并无不同,自白规则开始与被告人的权利保障

简介：　　一、有关专家证人意见证据的例外　　专家意见可以采纳是意见规则最重要的例外,　　专家证人的意见虽具有可采性,　　二、有关普通证人意见证据的例外　　在英美证据法中

简介：的例外是将二级证据或派生证据排除出排除规则的范围,而善意的例外是排除初级证据的例外,不仅用该规则排除初级证据