西北角规则

该代码通过简单的西北角规则解决小规模到大规模的运输问题。用户需要在新的script.m文件中确定工厂数量(m)、目的地数量(n)、供应向量值和需求向量值。接下来，确定x = sparse(m, n)或zeros(m, n)，并编写代码[x] = NWC(s, d, m, n)。 流程：1. 确定工厂数量(m)与目的地数量(n)。2. 输入供应向量(s)和需求向量(d)的值。3. 初始化运输量矩阵x，使用稀疏矩阵(sparse)或零矩阵(zeros)。4. 使用西北角规则(NWC)进行运输分配，直至满足所有供应和需求。

利用微脉冲激光雷达和太阳光度计，测量了我国西北地区气溶胶消光系数廓线和垂直光学厚度，计算出气溶胶标高。两种方法得到的气溶胶标高相关性好。统计分析了气溶胶标高随时间、地域和气候条件的变化，为研究该地区气溶胶变化规律提供参考。

西北地区煤系中铀矿资源富集特征的研究挺有意思的。通过对几个主要含煤盆地中的铀元素丰度进行统计，研究揭示了铀元素在煤系地层中的分布规律和与成煤环境的关系。研究发现，铀的分布时代与成煤时代高度一致，而且煤的变质程度和有机质丰度对铀的富集有影响。如果你对煤系地层中的铀矿资源感兴趣，这篇研究值得一看，尤其是它了不同地质环境下铀矿的成矿机制，挺有用的。

模糊属性的数据库你是不是也头大？传统 Apriori 虽然经典，但一上来就给一堆频繁项集，真心不好消化。模糊关联规则格这个思路就蛮不一样的，它是把模糊概念格和关联规则搅一块，搞出了个既能动态构建又能精炼规则的办法。节点和属性项集是一一对应的，这样一来你在构建格的时候，逻辑也更清晰了，是针对动态数据库，增删改数据的时候，不用每次都重新挖一遍规则，节省不少时间。而且，它不像 Apriori 那样死板，需要频繁扫描数据。模糊规则格更像是“边建边挖”，效率还不错，冗余规则少，对用户友好度也高。如果你做的是模糊数据挖掘、个性推荐或者是症状类的，真的可以试试。想补一下相关基础知识的，也可以看看这些文章：A

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

选择“排序规则设置”。

为了避免歧义，WHERE子句中列名需要以表名前缀进行限定。表名前缀可以提高查询性能。对于表中不同的列名，可以使用别名进行标识。

阿里巴巴公开了一份名为《Cobar规则 - Alibaba Open Sesame.pdf》的资源下载文件，帮助用户优化Cobar数据库的使用规则。该指南详细介绍了如何调整和优化Cobar数据库的规则以提高性能和效率。通过遵循这些优化建议，用户可以更好地管理和利用其数据库资源。

本规则用于优化Oracle语句，提高检索速度和语句合理性，减少系统运行时间。

关联规则挖掘在数据挖掘中有着广泛的应用，最典型的例子就是购物篮。比如，你想知道顾客常常购买哪些商品组合？通过关联规则挖掘，你能出哪些商品常常一起被买，哪些商品的购买时间序列比较稳定。像超市货架设计、库存管理等，都能从这些中受益。通过这些技术，你可以更好地满足顾客需求，提高销售效率。如果你刚开始接触数据挖掘，学习购物篮问题是一个不错的起点。这里有些链接可以进一步你了解相关的技术和案例哦。