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1.
关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,并已在许多领域得到了广泛的应用.Apriori算法是挖掘关联规则最基本,最核心的算法之一.但Apriori算法只考虑交易中项出现的频率,没有考虑事务集不同项及记录具有不同的重要性,挖掘出来的规则具有一定的局限性.针对这点不足本文提出一种记录加权关联规则挖掘,结合Apriori算法并加以改进,给出相应的New-Aproiri算法. 相似文献
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针对煤炭企业采用的基于关联规则的数据挖掘技术存在的不足,文章提出了一种基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法,分析了关联规则的基本概念,简要介绍了传统Apriori算法原理,详细介绍了基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法原理及实现．实际应用范例表明,与Apriori算法相比,基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法具有较高的准确性． 相似文献
3.
李新良 《娄底职业技术学院学报》2007,5(3):54-58
目前，已经提出了许多挖掘关联规则的算法及其变型，其中最著名的是Apriori算法，但传统的算法效率太低，为了解决这些问题，提出了一种快速更新的关联挖掘算法。 相似文献
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黄艺坤 《周口师范学院学报》2015,(2):129-131
通过对数据挖掘技术的研究,笔者使用关联规则中的Apriori算法对无纸化考试系统的数据库进行了分析和挖掘,实现了对Apriori算法的改进和运算.本文的方法通过构建相关高频集,可以对不同分数等级的学生数据进行加权处理,使得高频集中的数据在数据仓库中更加明显,从而令无纸化考试系统更科学地组装试卷. 相似文献
5.
将项目权值引入传统关联规则挖掘中是在项目属性上的扩展。本文分析项目权值对加权关联规则挖掘的影响,并对加权关联规则现有的算法进行总结,同时比较各算法的优缺点。最后对加权关联规则的未来研究发展方向进行探讨。 相似文献
6.
蒋社想 《佳木斯教育学院学报》2014,(12):166-167
通过对蚁群算法、加权策略、分布估算算法等进行研究和分析,首先提出将加权策略应用于蚁群算法的信息素更新,有效地提高了算法的全局收敛速度,然后将蚁群算法与分布估算算法进行融合,从而避免了由于信息素的正反馈机制而陷入局部最优的问题,仿真实验表明该算法在收敛速度及最优路径求解方面有较好的改进。 相似文献
7.
关联规则挖掘算法分析与比较 总被引：2，自引：0，他引：2
由于数据挖掘的数据量巨大，导致关联规则挖掘中产生大量的频繁项目集。在分析经典的Apriori算法和AprioriTid算法的基础上，对Apriori和AprioriTid算法进行了分析与比较，探讨了在关系数据库环境下实现关联规则挖掘的方法。 相似文献
8.
针对Dv—hop算法存在的网络通信开销大和远近参考节点对定位精度影响不同的问题,提出了逐级分区加权算法,此算法通过对参考节点进行分级并对不同参考节点赋予不同的权重,解决了原算法中存在的问题。而且通过Omnet＋＋和Matlab仿真软件对此算法进行验证,表明在传感器网络分布极不均匀时,逐级分区加权算法更具有优势。 相似文献
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焦振 《重庆职业技术学院学报》2009,18(2):115-117
本文主要研究了数据挖掘中关联规则挖掘算法的改进方法,通过分析经典的Apriori算法,找出算法的不足．提出了一种基于矩阵行向量运算的频繁集挖掘的关联规则挖掘算法思想,并对Apriori算法进行了改进。 相似文献
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分析了大城市交通的特点,提出了模仿记忆方法的、针对大城市交通特点的智能路径搜索算法——词根算法,比较了该算法与其他常用算法(经典图论算法、遗传进化算法)的性能差别,选取最优方案,实现了上海市区内任意两个站点之间的优化路径搜索功能。 相似文献
12.
k-means融合FCM算法聚类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
k-means融合FCM算法执行聚类过程,是在k-means算法完成聚类后,以其聚类结果作为FCM算法执行的初值,并通过FCM算法的执行完成。从结果分析可以看出,该算法聚类的效果比单纯使用FCM算法好,能够减少FCM算法循环体迭代运行次数并增强算法的鲁棒能力。 相似文献
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孟琳君 《绵阳师范学院学报》2007,26(11):28-31
提出了OFDM系统中一种新的基于软信息迭代处理的信道估计算法。该算法将面向判决最小二乘估计算法和盲估计算法相结合,在估计器中构造了一种新的置信度量函数,根据解码和软映射重构的反馈信号置信度大小在两种估计算法中自适应选择,这样估计的信道频响可以有效提高软信息迭代接收性能,大大降低信道估计训练开销。仿真结果表明,该文提出的算法能有效跟踪信道时变,限制传统面向判决估计的错误传播,达到好的系统性能。 相似文献
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利用基本遗传算法的思路解决旅行商问题,选择仍然采用轮盘选择方法;交叉算法采用一个启发式交叉算法,交叉位置随机,该算法以一定的概率生成一个比父代好的解,交叉概率取0.1;变异概率0.005。经多次运行,求得最优值。停止法则为循环最大遗传代数为止,另外如果30代解没有改进则停止。编程环境为Mat-lab6.5。 相似文献
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针对LM算法及模拟退火算法各自存在的不足,提出一种交替使用二者的混合优化算法（SALM算法）.该算法先通过模拟退火算法粗调得到一组全局最优近似解,再以该近似解为初值,交替使用模拟退火算法和LM算法,直至发现满意的最优解.实验结果表明,新算法不但具有模拟退火算法的全局收敛特性而且保留了LM算法的局部收敛速度,克服了单纯模拟退火算法所产生的随机性和概率性问题,也弱化LM算法对初始条件的依赖程度,保证了求解的速度和精度。 相似文献
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布谷鸟算法是基于启发式搜索的智能仿生算法。传统的布谷鸟算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优解。针对该算法特点,对算法原理进行了分析,并就算法中步长和发现概率两个控制因素进行改进,使其根据迭代次数动态变化,提出了具有自适应调整特点的搜索算法,改变了步长和发现概率相应的更新方式,避免了传统布谷鸟算法容易陷入局部最优的缺陷,以增强算法搜索性能。实验对比表明,自适应调整的布谷鸟算法具有更好的寻优性能。 相似文献
18.
本文详细分析几种字符串模式匹配算法如BF、KMP、BM。通过上机实验对这些算法的平均查找时间和匹配次数进行测试,结果表明在这些字符串模式匹配算法中BM算法是最快的算法。 相似文献
19.
刘永清 《湘潭师范学院学报(社会科学版)》2000,21(3):51-54
讨论了遗传算法(GA)研究中几个值得考虑的问题：GA-难、GA的收敛性和收敛速度、GA并行实现,同时提出了解决这些问题的一些设想。 相似文献
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