模糊等价矩阵

任意y，如果学生95002选修了y，那么学生x也选修了y。不存在这样的课程y，学生95002选修了y，而学生x没有选。

频繁项集挖掘是数据挖掘的重要应用，但庞大的频繁项集数量限制了其实际应用。为减少频繁项集数量，使其更易于应用，提出一种基于格结构的频繁项集精简模型，并证明该方法产生的支持度误差范围。在此基础上，提出模糊等价类精简表示算法FEC。实验结果表明，该方法在显著减少频繁项集数量的同时，能有效控制支持度误差，与Index-Meta算法相比，产生的支持度误差更小。因此，基于模糊等价类的频繁项集精简表示模型及FEC算法具有较高应用价值。

(2) 模糊矩阵的合成定义为设定smikaA ×= )( ， nskjbB ×= )( ，称模糊矩阵nmijcBA ×= )(o为A与B的合成。在此示例中，设定{ }skbac kjikij ≤≤∧= 1)(max例6。设定⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ = 5.08.01 07.04.0 A ， ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = 3.00 6.04.0 7.01 B ，则⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ = 7.01 6.04.0 BA o ， ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = 3.0 5.06.0 5.07.0 AB o。两模糊矩阵合成的MATLAB函数如下： function ab=synt(a,b); m=size(a,1);n=size(b,2); for i=1:m for j=1:n ab(i,j)=max(min([a(i,:);b(:,j)'])); end

深入探讨了Oracle SQL优化的实际案例，通过对比不同的等价改写技巧，展示了如何提升SQL查询性能。读者将从中学习到如何有效地优化数据库查询，以应对复杂的数据需求。

Dequiv 是一个专为 MATLAB 开发的 数字等价物库，提升用户的数值计算能力和效率。通过使用 Dequiv，用户能够更轻松地处理复杂的数值问题，并实现高效的数学模型计算。

在数据库课件中，我们继续探讨关系代数的等价变换规则。这些规则包括连接和笛卡尔积的结合律，如 (E1 × E2) × E3 ≡ E1 × (E2 × E3)，以及关系的嵌套组合。这些变换对于数据库操作的优化具有重要意义。

在部署很多的集群软件时都需要配置SSH用户等价，这确保了以oracle用户从一个节点登录另一个节点时无需密码。Clusterware和Database的安装过程先在一个节点完成，然后自动将软件复制到其他节点，这是一个后台拷贝过程。配置过程中需确保每个节点的SSH key文件合并拷贝，密码字段必须留空。

实现模糊控制的洗衣机 MATLAB 程序。

讨论了使用Matlab开发运动模糊图像的方法。运动模糊是一种影响普通图像清晰度的现象，介绍了如何利用Matlab工具进行运动模糊处理。

SQL 中使用模糊查询来匹配可能包含未知或不完全信息的查询条件。