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基于TSP问题的免疫算法研究,廖玲,谢红薇,本文对免疫算法的基本问题及典型的免疫算法进行了综述。介绍免疫算法中具有代表性的几个算法,着重阐述相关算法的实现以及主要的
介绍了关联规则挖掘的基本原理和方法,详细分析了分布式关联规则挖掘算法并给出其模型;提出一种充分考虑数据源异构性、基于相似度的的分布式数据挖掘方法。实验证明该模型提高了挖掘的准确率。
多关系数据挖掘是借鉴ILP技术,并结合机器学习方法所提出的数据挖掘新课题。多关系关联规则是多关系方法在概念描述任务中最具代表性的研究方向之一,此类方法在发挥多关系方法的模式表达能力与利用背景知识能力的
随着市场竞争不断加剧,企业创新成为现代企业生存的重要一环。首先,将用于解决技术性发明创造而建立的TRIZ理论引入到企业创新研究之中;通过计算机知识发现和数据挖掘技术与TRIZ理论中的矛盾思想相结合,并
针对在生物信息网络中对复杂和大规模的数据集进行挖掘时所出现的算法挖掘精度低、运行速度慢、内存占用大等问题,提出一种基于关联规则映射的生物信息网络多维数据挖掘算法。该算法结合网络数据集之间的关联映射关系
关联规则数据挖掘技术的分析与研究。在介绍关联规则基本概念的基础上,对关联规则的Apriori算法进行了详细地分析和研究,并就目前针对提高该算法效率的各种优化技术也进行了详细地描述,在此基础上提出了基于
在挖掘空间拓扑关联规则时,由于现有挖掘算法不能够提取满足用户特定需求的空间拓扑关联规则,若使用传统约束性关联规则挖掘算法,则存在大量的重复计算和冗余候选项;提出一种面向用户的空间拓扑关联规则挖掘算法,
关联规则挖掘是数据挖掘的主要任务之一。为了进一步提高关联规则挖掘算法的认知特性和运算效果,提出了一种新的关联规则挖掘思想并由此构造了一种基于规则模糊认知图的关联规则挖掘算法。该算法使用规则模糊认知图进
具有连续属性数据的关联规则挖掘,朱彦廷,,对具有连续属性的数据进行关联规则挖掘,构造了一种新的编码方式,对连续属性采用2段编码,将连续属性离散化、属性约简和规则提��
数据挖掘关联规则Apriori算法的一种新改进,白东玲,郭庆平,关联规则算法的研究在数据挖掘算法的研究中占有相当重要的地位。关联规则算法的核心是Apriori算法,但随着对关联规则研究的深入,�
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