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设计了一种模糊关联规则挖掘算法——F-Apriori算法.在设计了支持度和置信度计算方法的基础上,该算法采用改进的Apriorl算法挖掘数值属性的关联规则.实验结果表明,算法在规则生成方面显示了良好的性能. 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
层次式数据库广泛应用于水利信息化管理系统建设中。对层次数据库访问信道的多模融合处理,提高对层次数据库的访问效率,成为提高水利现代信息化GIS建设的关键。传统方法采用相频特征群延迟融合的层次数据库访问信道融合处理方法,算法受到数据库各级关联规则矢量模型的延迟干扰,数据库访问性能受限阻。提出一种基于多模判决层间估计的层次式数据库访问信道的多模融合算法,在差异数据库分类型属性值和数值型值之间形成跨平台智能水利信息GIS系统相似度估计方法。实现数据库访问的多模融合改进。实验得出,该算法能有效提高对数据库的访问效率,减少了数据挖掘的误码率,为水利信息化系统建设提供基础平台。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
针对传统风险估计模型,由于需采用学习算法调整模型参数,物理含义不明确,形势复杂,无法有效实现投资风险评估,提出一种基于模糊分类计算的投资风险评估数学模型,分析了模糊分类算法的一般形式及约束条件,通过拉格朗日乘法建立最小化的目标函数,获取最优解的必要条件。对决策表中通过条件属性获取的决策表进行过滤,删除简化决策表中的冗余样本,获取决策规则。分析了模糊推理过程。形成初步的风险分担方案,获取与之对应的收益,通过实际风险收益和最佳风险收益的偏离程度反映项目的风险程度,确定各指标权重,对风险综合指标值进行计算,给出投资风险分级评价标准。仿真实验结果表明,所提模型具有很高的可行性和可靠性。 相似文献
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关联分类及其改进算法综述 总被引：1，自引：0，他引：1
关联分类算法是分类中一个重要的方法,但是基于支持度—置信度框架的传统关联分类算法会产生很多质量不高的规则。为了提高传统关联分类算法的准确率,以提出大量改进算法,综述关联分类及其改进算法。首先介绍关联分类算法及其改进算法所涉及的基本概念,其次就关联分类算法的三个步骤规则生成、规则度量与剪枝、未知实例预测综述关联分类及其改进算法。最后对关联分类及其改进算法进行总结与展望。 相似文献
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针对单一的赤潮特征提取算法在对赤潮遥感图像进行特征提取时还存在准确性不高等问题,本文提出了一种基于多特征的赤潮遥感提取算法,首先对加权平均方法进行改进,提出了自适应加权平均算法,对遥感图像的叶绿素浓度特征进行提取,然后采用偏差系数对水体固有光学模型进行参数优化,对遥感图像的光谱特征进行提取。实例仿真试验结果表明,本文提出的基于多特征的赤潮遥感提取算法相比较单一的光谱特征提取算法,具有较高的赤潮特征提取准确性和稳定性。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2021,(18)
文章以豆瓣网站书籍评论为分析对象,采用中文情感词汇本体库进行情感要素的识别与加权,结合朴素贝叶斯算法实现了用户评论文本的情感自动分类,并探讨了该算法的分类效果,研究发现:朴素贝叶斯算法能够实现评论文本的情感分类,分类效果较好,但仍需结合规则匹配和人工校对的方式,提升分类效果。 相似文献
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提出一种基于高阶贝塞尔函数预测控制的路由空洞填补算法,进行移动网络电磁波通信路由协议设计,设计高阶贝塞尔函数特性及预测控制技术,采用高阶贝塞尔函数预测控制技术,通过移动网络电磁波通信网进行信息传输,产生不同的层次分类属性,实现对空洞填补算法改进。实验结果表明,算法能使路由空洞空间支路减少,边缘空间增益得到有效控制,降低误码率,提高移动网络电磁波通信系统的通信性能。 相似文献
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随着大数据信息技术的发展,数据在线监测和数据挖掘成为计算机信息领域研究的热点。通过对Web热点数据分割挖掘,提高信息热点追踪和Web数据分类能力。传统算法采用非结构化数据挖掘算法,无法有效对Web热点数据进行准确定位和分层挖掘。提出一种基于半结构化分割的Web热点数据挖掘算法。采用半结构化数据进行特征分割,基于优秀基因位进行差分进化,使寻优曲线不断趋于平缓,在多个节点上并行的运行比较脚本,采用半结构化分割,使得Web热点特征挖掘实现自适应寻优,得到Web热点数据的分配因子,提高了挖掘性能。仿真结果表明,该算法获得了良好的效率和精度,提高了Web热点数据挖掘的自适应寻优能力。 相似文献
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入侵检测是网络安全体系中不可或缺的重要组成部分.为了检测网络内部攻击的滥用行为,提出使用改进型C4.5算法并适当进行分层和子集划分的方法对网络进行入侵检测.在实时网络环境中构建决策树,生成有效规则和完成分类过程.实验结果表明,该系统对拒绝服务攻击有很高的检测率,对未知攻击模式也具有一定的检测能力.且算法生成的规则集速度快.易理解.最后给出结论和网络入侵检测系统未来研究热点问题. 相似文献
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研究了中文词自动分类问题。针对传统的蚁群算法中文词语分类精确度低等问题,提出了一种将蚁群算法应用到了中文词语自动分类中。方法建立在首先对大规模语料文本进行统计和计算的基础上,得到词的一元和二元信息,然后采用了蚁群算法对该信息进行词的分类。实验结果表明,提出的算法有效提高了词语分类的精确度。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
对大数据的分层建树聚类,提高对大数据的检测和大数据应用系统的故障分析能力。传统方法中对大数据的分层聚类采用K-Means聚类算法,容易陷入局部收敛,聚类效果不好。提出一种基于核向量机的数据的分层建树聚类。采用四叉树算法对多维数据进行数据预处理,进行KNN中心区域的聚类中心扩展处理,针对大数据的类域交叉性进行了一次核向量机差分比较,得到KNN模糊划分矩阵,根据所属类别的不同对已知样本进行分层,得到一维差分分层建树模型和二维差分分层建树模型,计算数据核向量之间的相似度特征,实现矩阵的数据点数模糊集合贴近度填充,实现聚类算法改进。仿真结果表明,该算法具有优越的大数据聚类性能,收敛性好,应用到网络在线故障诊断中,实现对故障信号的和恢复跟踪,提高了故障诊断效益,展示了较好的应用价值。 相似文献
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