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提出了一种基于算术平均值的具有自相似特性的网络流量数据采样方法, 利用这种方法我们在每一个很小的时间间隔τ内来采样。数学分析和模拟仿真的结果显示基于算术平均值的网络流量数据采样方法很好的保持了开始网络
研究了一种新的增量数据挖掘方法，通过对交易数据项集进行编码后，把原始数据转换成整数值随机变量序列，得到该序列为马尔可夫链，利用频率代替转移概率，建立了一个趋势分析的模型。通过对超市销售数据的分析
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