论文研究改进的Apriori算法在贫困助学体系中的应用 .pdf

虽然花授粉算法对于求解优化问题十分有效,但也存在收敛性慢的问题。为了解决此问题,提出一种带有时变因子的差分进化花授粉算法(Differential Evolution Flower Pollinati

在模式识别问题中，相关向量机（RVM）作为一种新的机器学习方法备受关注，近年来，多核RVM方法的提出使得RVM得到更广泛的应用。多核RVM模型中核参数的取值及不同核函数组合权重系数的取值对模型分类性能

随着数据库架构技术和网络技术的发展,数据挖掘技术在电子商务中的应用也逐渐推广,尤其是Apriori算法能对频繁项集进行挖掘。本文从Web数据库中运用数据的挖掘模式、关联、预测、评估和聚类等技术手段,从

 为了解决数据挖掘中关联规则Apriori算法存在的缺陷,提出了一种全新的基于对候选项集处理的改进算法。该算法主要采用一次扫描数据库和对候选项集进行计数处理的方法,实现了减少执行时间

对经典算法Apriori算法的改进，加入了矩阵的思想-真正的突破者往往属于不落窠臼、锲而不舍的先行者！

是数据挖掘的一个经典算法，在实际中具有广泛的应用。

基于遗传算法的改进重采样方法在粒子滤波算法中的应用，吴梦华，滕婧，为了解决传统粒子滤波重采样过程中存在的粒子多样性退化问题，本文将生物界的遗传机制应用到粒子的重采样算法中，提出一种基于改

疯爬算法可以用于平面极大值点的搜索以及平面脊线的提取，它具有抗噪性能优良以及可以提取多脊线等优点。在深入研究经典疯爬算法的基础上，引入了超级弹簧、计量矩阵、淬火冷却等一系列新的概念，完善了疯爬算法的理

针对粒子群算法整体上容易陷入局部最优的缺陷，将鱼群算法中的视距、拥挤度引入标准粒子群算法，提出一种改进的粒子群算法，有效提高了粒子群算法的全局收敛性。通过基准函数Sphere、Griewank、Ack

设计了一种基于自适应罚函数法和改进蝙蝠算法的约束优化问题求解方法。提出了一种自适应罚函数法，该处理方法综合考虑了约束违反的情况和进化过程的特点，如果某个约束违反的次数越多，则证明该约束越强，赋予惩罚系