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在科技服务机构和科技服务大量增长以及用户需求日趋复杂化和链式化的背景下,向用户推荐满足其个性化要求的科技服务链成为亟需解决的问题.首先构建考虑服务特有属性的科技服务推荐模型,在NSGA-Ⅱ算法中引入去重操作以消除由于候选服务数量限制产生的重复服务链,提高算法的多样性和收敛性,并使用该算法对模型进行求解,得到一组Pareto最优服务链集.然后通过科技服务链评估函数对服务链进行排序,将最优综合科技服务链推荐给用户.实验结果表明改进的NSGA-Ⅱ算法求解出的满足服务需求方要求的解的数量和准确性均优于NSGA-Ⅱ算法. 相似文献
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基于粗糙集的决策系统知识获取算法及实证分析 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于粗糙集理论的决策系统知识获取算法.通过在决策系统中引入粗集属性重要度的概念,来描述由决策属性所提供的知识对条件属性的依赖程度,并以此作为启发式信息来计算属性核和相对约简.在此基础上,挖掘隐含在数据中的知识,获取决策规则.该算法通过实证分析,证明是决策知识获取的一种有效方法. 相似文献
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随机森林是一种优秀的分类算法,然而随机森林算法不能有效的判断冗余属性,因此影响了在含有冗余属性的数据集上的分类效果。针对这一问题,本文提出了一种基于局部线性嵌入的随机森林算法。该算法利用局部线性嵌入算法对冗余属性数据集进行降维,然后利用随机森林算法进行分类学习。在UCI标准数据集上的仿真实验说明,本文算法是一种优秀的含冗余属性数据集分类算法。 相似文献
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基于遗传算法的最短路径问题求解实现 总被引：1，自引：0，他引：1
文章应用遗传算法求解图论中的最短路径问题,并给出了该算法在解决这一问题的具体实现,使用该算法可以很快地求出一批最短路径集。 相似文献
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关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支,它反映了一个事物与其他事物之间互相依赖的关系。提出了一种简易而有效的频繁模式挖掘算法作为基础,利用频繁模式树对大型原始事务数据库进行压缩存储,并且给出了具体实现算法。与传统的算法比较,避免了反复进行候选集的生成与测试,大大提高了算法效率。 相似文献
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建立了有时间窗口的车辆路径问题多目标优化模型,提出了一种基于聚类的混合多目标优化遗传算法。该算法采用并列选择方法,用擂台赛法则构造非支配集,并用聚类方法缩小非支配集,避免了求解非凸解的困难,提高了遗传算法搜索速度及避免了＂早熟＂等不足。实验结果表明,该算法为解决车辆数不确定的时间窗车辆路径问题提供了一个较为有效的求解方法。 相似文献
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关联规则的提取是数据挖掘中的重要研究内容,对关联规则提取中的Apriori算法进行了分析与研究,针对该算法的运算效率不高,对该算法进行了改进,提出了Apriori改进算法.Apriori改进算法采用二进制数据垂直表示方法,只用扫描事务数据库一次得到一阶大项集的二进制数据垂直表示.K阶候选项集的操作只要基于这个一阶大项集,而不需重复扫描数据库,从而提高了挖掘算法的效率. 相似文献
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提出了一种基于信息熵的可伸缩决策树生成算法SDT(AAScalableDecisionTreeAlgorithm)。与SPRINT算法不同,该算法使用基于信息熵增益的思想分割训练样本集,引入了新的数据结构:基于类别的属性表。该表记录存储了计算分割属性的所有信息,并且该表的大小不会随样本集的增大而增大,可以常贮主存。与SLIQ算法相比,SDTA算法彻底摆脱了主存容量对算法效率的限制。实验表明,SDTA算法能生成正确的决策树,而且具有良好的可伸缩性。 相似文献
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网络链接记录存在大量的标称属性,传统的入侵检测方法直接将这些标称属性做离散化处理,破坏了标称属性的无序性,使得检测效果不够理想。为此提出了一种基于标称变量向量化的网络入侵检测算法。该算法首先对网络链接记录中的标称属性进行特殊的向量化处理,然后在处理后的数据集上进行入侵检测。通过对标称属性做向量化处理既对标称属性实现了数值化,同时又保持了标称属性的无序性。在KDD CUP 99数据集上的仿真实验表明本文所提算法具有较高的检测率和较低的误警率。 相似文献
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针对传统的Apriori算法需要产生大量的候选项目集和多次扫描数据库的不足,提出了一种新的基于内积运算的频繁项集生成算法。该算法对事务数据库布尔化表示,通过内积运算搜寻矩阵行向量直接生成频繁项集,打破了频繁项集必须从低次到高次的局限,当频繁项集可能是大项集时,大大提高了搜索效率。 相似文献
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在滑动参差MTI滤波器设计中,通过选择适当的参差码改变雷达发射脉冲周期,使盲速大于目标可能的最大速度,并使第一零点尽可能浅,以确保不会丢失陷入其中的弱目标。参差码设计是一个组合优化问题,采用混合遗传算法对最优参差码进行搜索,该算法避免了遗传算法中的早熟问题,增强了算法的全局搜索能力,提高了算法收敛速度。仿真结果表明,该算法是可行且高效的。 相似文献
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