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一种改进的蝙蝠算法研究，李雅梅，曹益华，蝙蝠算法( BA)是一类新型的搜索全局最优解的随机优化算法,针对这些问题标准的编蝠算法存在着寻优精度不高、后期收敛速度慢、易陷入
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一种跳时超宽带快速捕获算法的研究，张倍荣，谢红，在脉冲超宽带（UWB）通信系统中，捕获对于信号解调是非常重要的。由于信号的脉冲持续时间极短，为了获得接收信号，必须有大量可能
针对FCM算法的缺点，提出了一种基于改进的FCM的增量式聚类方法。该算法首先对模糊C均值算法进行加权，并将权系数归一化，然后将改进的算法与增量式聚类算法结合。改进的方法既提高了FCM算法的性能，避免了
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在文本的向量空间表示模型下，针对文本褒贬倾向判别问题，提出了一种基于潜在语义分析的特征权重计算方法。除词频信息外，该方法考虑了潜在语义分析所提供的同义词、近义词信息对特征权重的影响。采用基于Fishe
一种基于Seeds集和成对约束的半监督聚类算法，常瑜，梁吉业，半监督聚类研究如何利用少量的监督信息来提高聚类性能，目前已经成为机器学习领域的一个研究热点。现有的大多数半监督聚类方法没
在比较了当前几种并行关联规则挖掘算法的基础上，对并行关联规则算法进行了比较全面的分析，为了解决其性能和效率方面存在的问题，提出了一种快速挖掘策略的并行处理算法（FPARM），并对这种快速并行关联规则算
针对UF-tree中项集存在的数据和路径冗余的问题，设计了有序的压缩不确定树SCUF-tree，在节点中存储元素的不同支持度，达到压缩存储空间和方便移植已有的确定数据最大频繁项集算法的目的。结合最大频
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