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给出一种快速的信息系统属性约简算法。对信息系统提出划分差量的概念,由此得到一个刻画属性重要性的新指标,随后提出一种新的属性约简的启发式算法。理论分析和实验结果表明该算法在时间复杂性上较现有算法有显著的
针对传统K-means算法必须事先确定聚类数目以及对初始聚类中心的选取比较敏感的缺陷,采用基于密度的思想,通过设定Eps邻域以及Eps邻域内至少包含的对象数minpts来排除孤立点,并将不重复的核心点
设计了基于标准差分进化算法differentialevolution,DE与遗传算法geneticalgorithm,GA的混合差分进化算法hybridDE,HDE,同时用典型的测试函数对HDE进行性
利用传统的禁忌算法的基本思想,针对TSP问题,提出了一种改进的禁忌算法(MTS)。该算法在初始解的生成,邻域结构及禁忌策略方面进行了大的改进,充分地利用了问题本身的启发式信息与禁忌算法的优点。算法首先
针对K-means算法依赖于初始聚类中心和易陷入局部最优解的缺陷,提出一种改进的求解聚类问题的差分进化算法。将改进的差分进化算法与K-means迭代相结合,使算法对初始聚类中心的敏感性和陷入局部最优解
论文研究-一种新的求解Flow Shop问题的启发式算法.pdf, 同顺序 Flow Shop问题是一个著名的 NP难题 ,至今尚未找到有效算法 .总体来讲 ,求解该问题的启发式算法主要可分为规则式
一种高效的多策略本体映射方法研究,姚晓明,王锋,针对现有本体映射方法中存在的效率不高问题,提出了一种高效的基于精简本体映射概念集的多策略本体映射方法,实现了本体之间的自
在许多应用中,很多数据集都具有数值型和分类型数据的混合特征,k-prototype是针对这类数据聚类的经典方法之一,该方法是一种基于k-means和k-mode的聚类方法。在研究了现有的混合属性数据聚
分析了一种高效粒子滤波检测前跟踪算法的独特结构。其算法中存在两类粒子互相竞争与协作的复杂关系。针对其两类粒子数量选择的困难,通过大量仿真对比分析了两类粒子五种数量比例在不同总粒子数和不同过程噪声水平下
提出了基于事务规则树改进的关联规则快速挖掘算法——FG算法。该算法不需要查找频繁项集,可直接求出所有无冗余的关联规则;将FG算法与其他算法进行实验比较,结果表明,FG算法在效率上优于其他算法,是有效的
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