在数据挖掘和关联规则挖掘中，频繁闭项集是指在给定数据集中，具有最小支持度的频繁项集。闭项集的定义是一个项集没有超集具有相同的支持度。

为了找到购物篮问题中的频繁闭项集，我们需要分析每个可能项集的支持度。给定购物篮数据：

1. abc
2. abcd
3. bce
4. acde
5. de

假设支持度阈值为40%，则至少有3个篮子需要包含某个项集以满足这个阈值（总共5个篮子，40%的支持度就是2个或更多）。

我们可以具体分析每个选项：

- **A: abc**
- 出现在篮子1和篮子2中。
- 支持度为2/5 = 40%。
- 但是，ab和abc的支持度是相同的（没有超集具有相同支持度）。

- **B: ad**
- 出现在篮子2中。
- 支持度为1/5 = 20%。
- 不满足支持度阈值。

- **C: cd**
- 出现在篮子2和篮子4中。
- 支持度为2/5 = 40%。
- 超集cde在4号篮子中出现，其支持度较高，因此cd不是闭项集。

- **D: de**
- 出现在篮子4和篮子5中。
- 支持度为2/5 = 40%。
- 没有超集具有相同支持度，是闭项集。

从分析可以看出，选项A和D符合频繁闭项集的条件。于是，答案是 **A和D**。