基于关联规则算法的医疗数据挖掘,胡瑞娟,,本文通过研究基于两阶段频集思想的Apriori算法,针对Apriori算法的性能瓶颈提出了改进的Apriori算法,利用改进的Apriori算法对乳腺疾病数�
在时间越近越重要原则指导下,对记录进行时间加权,通过给出加权的公式,提出了一种基于背景的加权关联规则挖掘方法。该算法可以针对用户感兴趣的时间-地点背景进行关联规则挖掘。相比传统挖掘方法,该方法通过从低
Master-Worker模式的并行关联规则挖掘算法,苗锡奎,,随着信息技术迅速发展,数据库的规模不断扩大,从而产生了大量的数据。如果使用传统的数据挖掘技术从这庞大的数据中挖掘出有价值
基于遗传算法的关联规则挖掘,朱彦廷,于红,根据关联规则挖掘的要求,结合遗传算法的特点,提出了一种基于遗传算法的关联规则挖掘算法,引入了挑选操作,取消了交叉、变异概
在动态环境下,在线用户数和用户的参数都是随时间变化的。研究表明,在动态环境下首先识别在线用户,然后进行多用户检测,会极大地提高多用户检测器的性能和节省资源。基于随机集理论(RandomSetTheor
Ad-Hoc在MAC层有两种节约能耗策略。一种是能量节省机制,它允许节点在不活动时候关闭电源进入睡眠状态,从而节省能耗;另一种是功率控制机制,它能通过减小发射功率节约能耗。结合这两种策略来实现能耗节省
高效个性化PageRank算法综述,朱凡微,吴明晖,对高效的个性化PageRank算法进行综述,从个性化程度、可扩展性、计算效率、精确度等方面对部分个性化算法、可扩展的PPV算法和混合算�
当前许多工程领域产生大量高速实时的流式数据,基于流式数据的关联规则挖掘应用广泛,与传统的静态数据相比,流式数据上关联分析面临极大的资源挑战。提出了流式数据上关联规则的形式化定义和基本挖掘算法,系统地回
为帮助人们深入研究关联规则挖掘技术,总结了关联规则的分类方法、评价方法以及相关技术的最新进展,特别是对关联规则的主要算法进行了详细的介绍,并探讨未来的发展方向。该研究比较系统全面,对将来进一步深入分析
以非下采样Contourlet变换为基础,充分利用了该变换的尺度相关性以及各个尺度方向子带系数的方向性,提出了一种新的图像边缘检测的方法。通过实验,验证了新方法可以更好地把握图像的曲线或直线状边缘特征
