本工程为自写的QT测试程序，已实现以下功能： 1.界面绘图，可修改画笔颜色、线宽等。 2.串口数据收、发（开发板上需更改串口结点/dev/ttyO1）。 3.播放.wav语音。 4.U盘热插拔自动检测。 5.Sqlite数据库读写文件。 6.扫描SD卡目录，并在界面上显示。 7.中文字库的使用与显示（文泉驿字体）。 8.定时器的使用。 9.信号－槽的使用（signal-slot）。 10.多线程的使用。 11.QT常用控件的使用。 该工程已通过测试，可在Ubuntu及开发板上运行。

MSTL_JGF_04-016 信息安全技术数据库扫描产品检验规范(正式执行)

迄今为止，关于犯罪预测的研究还很少。 在这项研究中，根据个人标签数据以及城市S中罪犯和普通百姓的旅行和住宿数据，将与城市S有关的犯罪数据分为1：1的训练数据集和验证数据集。首先，采用FP-增长算法来计算犯罪分子和普通民众在其旅行和旅馆住宿数据中的关联规则，以便根据关联规则发现犯罪嫌疑人。 其次，采用DBSCAN算法对罪犯和普通人的标签数据进行聚类，然后进行相似度计算，以基于标签聚类发现犯罪嫌疑人。 最后，对上述两组犯罪嫌疑人进行交叉路口操作，并根据犯罪验证集对产生的交叉路口进行验证，以消除出现在交叉路口的犯罪分子，从而获得最终的犯罪嫌疑人。 结果表明，根据FP增长算法计算的关联规则，检索到648名犯罪嫌疑人，而根据DBSCAN聚类和个人标签的余弦相似度，检索到973名犯罪嫌疑人。 两组相交后，犯罪嫌疑人的数量缩小到567名，使用验证集进一步验证了567名犯罪嫌疑人中的419名是罪犯，从而使其他148名成为最终犯罪嫌疑人并给出了预测准确性为73.9％。 本研究基于关联规则和标签聚类的犯罪嫌疑人数据挖掘方法已成功应用于城市S的警务系统，实验证明了该方法在侦查犯罪嫌疑人中的有效性。

本文通过对Apriori算法分析，应用散列、事务压缩、划分、抽样等方法，最大可能的减少数据库扫描的次数，快速发现频繁项集，提高Apriori算法的效率。