该算法计算时间序列的时间频率分布 (TFD)、递归图 (RP) 和动态复杂度 (DC)，并将变化点分析应用于原始以及 TFD、RP 和直流。 详细信息可以在我们随附的论文中找到（提交出版）。

改进的KMP算法在生物序列模式自动识别中的应用.doc

序列模式是给定一个由不同序列组成的集合，其中，每个序列由不同的元素按顺序有序排列，每个元素由不同项目组成，同时给定一个用户指定的最小支持度阈值，序列模式挖掘就是找出所有的频繁子序列，即该子序列在序列集中的出现频率不低于用户指定的最小支持度阈值

由于序列模式挖掘需要花费大量计算时间,并需要占用大量存储空间。减少计算量、节省存储空间开销成为序列模式挖掘的关键。因PrefixSpan算法不产生候选,而适当应用Bitmap数据结构可避免重复扫描数据库,基于此,本文提出了BM-PrefixSpan算法,用于序列模式挖掘,设计并构造了PFPBM(PrefixofFirstPositiononBitMap)表用于记录序列中的每个项在位图中第1次出现的位置。实验结果表明,BM-PrefixSpan算法综合了PrefixSpan和SPAM算法的优点,能够更快、更

基本概念 类Apriori生成候选算法 FreeSpan算法,PrefixSpan算法 相似性搜索 其他

【主要内容】 序列模式简介 GSP算法 PrefixSpan算法

综述了序列模式挖掘的研究状况。首先介绍了序列模式挖掘背景与相关概念; 其次总结了序列模式挖 掘的一般方法, 介绍并分析了最具代表性的序列模式挖掘算法; 最后展望序列模式挖掘的研究方向。便于研究 者对已有算法进行改进, 提出具有更好性能的新的序列模式挖掘算法。

数据挖掘顺序模式 挖掘频繁序列/序列模式的算法实现 实现的算法 [PrefixSpan - 前缀投影模式增长] ( ) [SPAM - 使用位图表示的顺序模式挖掘] ( ) [LAPIN-SPAM - 最后位置归纳序列模式挖掘] ( ) [BIDE - 双向扩展模式闭合检查] ( ) 用于位图操作的优化 [De Bruijn 序列] ( ) [Bit Twiddling Hacks] ( )

序列模式挖掘（AprioriAll和AprioriSome算法）-附件资源

听歌识曲，顾名思义，用设备“听”歌曲，然后它要告诉你这是首什么歌。而且十之八九它还得把这首歌给你播放出来。这样的功能在QQ音乐等应用上早就出现了。我们今天来自己动手做一个自己的听歌识曲 我们设计的总体流程图很简单： —– 录音部分 —– 我们要想“听”，就必须先有录音的过程。在我们的实验中，我们的曲库也要用我们的录音代码来进行录音，然后提取特征存进数据库。我们用下面这样的思路来录音 # coding=utf8 import wave import pyaudio class recode(): def recode(self, CHUNK=44100, FORMAT=pyaudio