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多段支持度数据挖掘算法研究 被引量:23
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作者 李雄飞 苑森淼 +1 位作者 全勃 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第6期661-665,共5页
在基于相联规则的数据挖掘算法中 ,Apriori等算法最为著名 .它分为两个主要步骤 :(1)通过多趟扫描数据库求解出频繁项集 ;(2 )利用频繁项集生成规则 .随后的许多算法都沿用 Apriori中“频繁项集的子集必为频繁项集”的思想 ,在频繁项集 ... 在基于相联规则的数据挖掘算法中 ,Apriori等算法最为著名 .它分为两个主要步骤 :(1)通过多趟扫描数据库求解出频繁项集 ;(2 )利用频繁项集生成规则 .随后的许多算法都沿用 Apriori中“频繁项集的子集必为频繁项集”的思想 ,在频繁项集 Lk- 1 上进行 JOIN运算构成潜在 k项集 Ck.由于数据库和 Ck 的规模较大 ,需要相当大的计算量才能生成频繁项集 .Apriori Tid算法给每个事务增加了一个唯一标识 Tid ,其特点是只扫描一趟数据库 ,其余趟扫描 (如第 k趟扫描 )均在相应的数据集 Ck上进行 .由于数据规模改变不大 ,各算法的效率差别并不明显 .该文提出分段计算支持度的思想 ,是把一个项集的支持度分段计算 ,每一个段记录该项集在相应规模事务中出现的频度 ,从而构成一个支持度向量 .由于有了项集的多段支持度 ,可以推测出该项集能否包含在更大规模的频繁项集中 ,采用这种算法既提高了在扫描数据库过程中的信息获取率 ,又能及时剔除超集不是频繁项集的项集 ,进一步缩减了潜在项集的规模 .在数据集扫描过程中 ,按文中定理 1的思想调整数据集 。 展开更多
关键词 数据挖掘 相联规则 算法 频繁项集 多段支持度 数据库
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应急预案评估方法研究 被引量:38
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作者 张海龙 李雄飞 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期142-148,共7页
结合模糊评估理论的多级评估方法,对突发事件处理过程中的应急预案进行综合评估,提出突发事件应急预案评估的一级模型与二级模型,并针对模型给出相应的评判函数。预案的整个评估过程由一级评估模型和二级模型共同来完成。将一级评估所... 结合模糊评估理论的多级评估方法,对突发事件处理过程中的应急预案进行综合评估,提出突发事件应急预案评估的一级模型与二级模型,并针对模型给出相应的评判函数。预案的整个评估过程由一级评估模型和二级模型共同来完成。将一级评估所得到的结果作为二级评估的评判向量进行再一次评估,对所得结果进行规一化、正规化处理之后得到相对应的评估数据。经过评判函数对结果进行处理而得到针对某类突发事件应急预案的评估结果。实验结果表明,将多级模糊评估方法用于应急预案评估可得到较为理想的结果。 展开更多
关键词 突发事件 应急预案 模糊评估 评判函数 预案评估
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基于贝叶斯分类器的图像分类 被引量:30
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作者 苑森淼 +1 位作者 刘光远 贾书洪 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第2期249-253,共5页
通过对朴素贝叶斯分类器的讨论,提出将贝叶斯方法应用于医学图像分割后的图像分类思想.给出一种基于朴素贝叶斯分类器的图像分类方法,对从尿沉渣图像中识别出的微粒进行正确分割及特征提取与选择,并利用朴素贝叶斯分类器进行分类.实验... 通过对朴素贝叶斯分类器的讨论,提出将贝叶斯方法应用于医学图像分割后的图像分类思想.给出一种基于朴素贝叶斯分类器的图像分类方法,对从尿沉渣图像中识别出的微粒进行正确分割及特征提取与选择,并利用朴素贝叶斯分类器进行分类.实验结果表明,所提出的方法用于解决图像分类有效. 展开更多
关键词 贝叶斯分类器 图像分类 特征提取 特征选择
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基于Android的智能家居终端控制系统 被引量:23
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作者 隋鹏 +1 位作者 辛晓华 田耕 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2014年第3期303-307,共5页
为了更好地满足用户对生活居住需求,给用户提供更好的对智能家用电器的控制体验,提升家居生活质量,基于Android的手机平台和平板电脑,设计了基于Android的智能家居终端控制系统。该系统建立在Android平台上,利用Android系统支持的各种... 为了更好地满足用户对生活居住需求,给用户提供更好的对智能家用电器的控制体验,提升家居生活质量,基于Android的手机平台和平板电脑,设计了基于Android的智能家居终端控制系统。该系统建立在Android平台上,利用Android系统支持的各种资源建立并实现。用户可以使用智能手机实现对智能家用电器的远程控制。该系统成本低,操作灵活,界面友好,经实际使用获得了很好的用户体验。 展开更多
关键词 智能家居 ANDROID系统 无线网络通信技术 移动通信网络 客户端 SOCKET编程 global system for MOBILE communication (GSM )
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数据挖掘技术在交通事故分析中的应用 被引量:12
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作者 刘光远 +2 位作者 苑森淼 李永丽 吴志辉 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期951-955,共5页
结合关联规则与粗糙集的思想,提出了基于偏好信息的决策规则约简算法,并将该算法应用于长春市历年的道路交通事故数据分析中,从而找出交通事故发生的潜在规律.
关键词 数据挖掘 粗糙集 关联规则 决策偏好信息
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基于相联规则的数据挖掘理论 被引量:9
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作者 李雄飞 苑森淼 《吉林工业大学自然科学学报》 CSCD 2000年第2期43-46,共4页
通过对KDD中基于相联规则的经典数据挖掘算法的讨论,提出构造测试平台的思想,旨在借助测试指标进一步指导和规范数据挖掘算法。在采用测试数据方面,阐明基于测试指标的人造数据比模拟现实世界的人造数据更适合于做为测试平台的数... 通过对KDD中基于相联规则的经典数据挖掘算法的讨论,提出构造测试平台的思想,旨在借助测试指标进一步指导和规范数据挖掘算法。在采用测试数据方面,阐明基于测试指标的人造数据比模拟现实世界的人造数据更适合于做为测试平台的数据集的思想。指出对Apriori等经典算法的改进途径。由于二次挖掘可以用前次挖掘出的知识作指导,从而提高了数据挖掘效率,因此,二次挖掘算法将成为今后KDD领域中研究的热点。 展开更多
关键词 KDD 数据挖掘 算法 相联规则 测试平台 数据库
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基于半监督学习的朴素贝叶斯分类新算法 被引量:15
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作者 隋鹏 +1 位作者 孙鹏 李永丽 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期884-889,共6页
为了在有标签的训练集中保留高质量的样本,首先利用无标签训练集得出置信度高的k个样本,再结合有标签训练样本,不断迭代直至训练完成。实验结果表明:随着无标记样本比例的不断增加,本文算法预测准确性明显高于朴素贝叶斯分类算法,而且... 为了在有标签的训练集中保留高质量的样本,首先利用无标签训练集得出置信度高的k个样本,再结合有标签训练样本,不断迭代直至训练完成。实验结果表明:随着无标记样本比例的不断增加,本文算法预测准确性明显高于朴素贝叶斯分类算法,而且其性能比传统半监督学习方法有所改善。 展开更多
关键词 计算机应用 半监督学习 朴素贝叶斯 无类标签分类
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突发公共事件应急平台系统研究 被引量:12
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作者 李真 +1 位作者 王利民 张海龙 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2009年第4期377-382,共6页
为了提高对突发公共事件的反应能力,实现多级、多部门的协同工作,研究并设计了突发公共事件应急平台系统。系统采用了J2EE(Java2 Platform Enterprise Edition)应用模型和MVC(Model View Controller)架构,增强了系统的健壮性、可维护性... 为了提高对突发公共事件的反应能力,实现多级、多部门的协同工作,研究并设计了突发公共事件应急平台系统。系统采用了J2EE(Java2 Platform Enterprise Edition)应用模型和MVC(Model View Controller)架构,增强了系统的健壮性、可维护性和可扩展性。实践证明,系统在一定程度上满足了应急相关部门的要求,为应急相关部门的工作的有效开展奠定了基础。 展开更多
关键词 应急平台 应急预案 公共突发事件
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基于分布式多服务系统的数据同步方法 被引量:12
9
作者 毛锐 +3 位作者 余宜诚 王利民 黄乐 殷涵 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期745-749,共5页
针对传统的基于多服务器的数据同步方法在数据同步过程中易产生数据冲突问题,提出一种带有业务标号的数据同步方法及一种基于业务标号和时间戳的数据恢复策略,实现了分布式多服务系统各服务器间的数据一致性.实验结果表明,该数据同步方... 针对传统的基于多服务器的数据同步方法在数据同步过程中易产生数据冲突问题,提出一种带有业务标号的数据同步方法及一种基于业务标号和时间戳的数据恢复策略,实现了分布式多服务系统各服务器间的数据一致性.实验结果表明,该数据同步方法与其他数据同步方法相比,有较好的执行效率,同时避免了一些数据同步过程中的数据冲突问题. 展开更多
关键词 多服务器 数据同步 时间戳 数据冲突
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基于权重调节和用户偏好的协同过滤算法 被引量:12
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作者 修冠宇 马佳奇 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2020年第3期599-604,共6页
针对传统相似度计算方法只利用用户的评分信息这一显性反馈行为进行推荐,导致推荐效果不理想的问题,提出一种新的相似度计算方法,通过引入权重调节机制及用户行为偏好等隐性反馈信息,提升推荐的准确度.首先,根据负采样的反用户频率,降... 针对传统相似度计算方法只利用用户的评分信息这一显性反馈行为进行推荐,导致推荐效果不理想的问题,提出一种新的相似度计算方法,通过引入权重调节机制及用户行为偏好等隐性反馈信息,提升推荐的准确度.首先,根据负采样的反用户频率,降低流行物品全局软件工程的影响程度,并使用共同评分行为的最小权重,调节因共同评分数过少而导致的推荐准确度偏差.其次,提出项目偏好词定义,根据项目偏好词矩阵计算出在项目特征上具有共同偏好的用户.最后,在MovieLens数据集上进行实验对比分析,实验结果表明,改进后的相似度计算有较优的MAE值,且有更高的推荐准确性. 展开更多
关键词 权重调节 用户偏好 协同过滤 推荐准确度
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基于矩阵分解和聚类的协同过滤算法 被引量:11
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作者 王宇 +1 位作者 任怡 李永丽 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2019年第1期105-110,共6页
基于矩阵分解和聚类提出一种协同过滤推荐算法.先利用交替最小二乘(ALS)算法进行矩阵分解,再利用改进的k-均值聚类算法弥补单一ALS算法在后期协同过滤阶段产生的大计算量问题,解决了由于减小原始矩阵高维度、高稀疏性带来的推荐准确度... 基于矩阵分解和聚类提出一种协同过滤推荐算法.先利用交替最小二乘(ALS)算法进行矩阵分解,再利用改进的k-均值聚类算法弥补单一ALS算法在后期协同过滤阶段产生的大计算量问题,解决了由于减小原始矩阵高维度、高稀疏性带来的推荐准确度较低的问题,极大提高了计算速度和推荐精度.实验结果表明,改进算法在推荐准确性上有明显提高. 展开更多
关键词 矩阵分解 聚类 协同过滤 推荐准确性
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混合式朴素贝叶斯分类模型 被引量:8
12
作者 刘光远 +2 位作者 苑森淼 李永丽 孙铭会 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2007年第1期57-61,共5页
为了降低朴素贝叶斯分类模型的独立性假设约束,提出一种混合式朴素贝叶斯分类模型(MBN:Mixed Naive Bayes)。通过分析贝叶斯定理,把条件属性集合划分成若干个独立的属性子集,用树增广朴素贝叶斯分类对属性子集分别进行分类学习,通过公... 为了降低朴素贝叶斯分类模型的独立性假设约束,提出一种混合式朴素贝叶斯分类模型(MBN:Mixed Naive Bayes)。通过分析贝叶斯定理,把条件属性集合划分成若干个独立的属性子集,用树增广朴素贝叶斯分类对属性子集分别进行分类学习,通过公式进行整合。将该模型算法与朴素贝叶斯及树增广朴素贝叶斯进行实验比较,实验结果表明MBN分类器在多数数据集上具有较高的分类正确率。 展开更多
关键词 贝叶斯定理 朴素贝叶斯 数据挖掘 分类
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基于HTTP文件上传进度显示组件的设计及实现 被引量:8
13
作者 段旭光 李岚 +1 位作者 臧雪柏 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2006年第1期89-93,共5页
基于HTTP(Hypertext Transfer Protocol)的Java文件上传组件,由于受HTTP协议及浏览器的约束和限制,都没能实现文件上传过程中进度显示的功能,仅实现了对文件上传的管理。针对现存服务器端上传组件不能显示进度的问题,通过对广泛应用的ap... 基于HTTP(Hypertext Transfer Protocol)的Java文件上传组件,由于受HTTP协议及浏览器的约束和限制,都没能实现文件上传过程中进度显示的功能,仅实现了对文件上传的管理。针对现存服务器端上传组件不能显示进度的问题,通过对广泛应用的apache-commons-fileup load-1.0文件上传组件的原理及源码的研究,使用Java语言,以W eb应用服务器为环境,采用MVC(ModelV iew Controller)模式构建整体结构,运用Fac-tory,Decorator,Observer,Strategy,DAO(Data Advanced Ob ject)等模式实现组件内部控制,采用只与浏览器相关的脚本语言HTML,JAVASCR IPT,XMLHTTP等客户端显示技术,设计并实现了一种扩展性强、稳定、灵活、可定制的文件上传进度显示组件。 展开更多
关键词 文件上传 显示进度 超文本传输协议 JAVA语言
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特定信息增益决策森林分类器研究 被引量:7
14
作者 李真 周灵艳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第26期111-113,237,共4页
传统的决策树是利用决策属性的信息增益来进行建模的,而有时决策属性的信息增益是根据属性的不同取值而动态变化的。改进了决策树算法,考虑了决策属性取值不同产生的信息增益的差别。根据决策属性的不同取值创建了基于特定信息增益的决... 传统的决策树是利用决策属性的信息增益来进行建模的,而有时决策属性的信息增益是根据属性的不同取值而动态变化的。改进了决策树算法,考虑了决策属性取值不同产生的信息增益的差别。根据决策属性的不同取值创建了基于特定信息增益的决策森林分类模型。实验结果表明虽然决策森林模型的建模过程比决策树复杂,但是具有比较高的分类精度。 展开更多
关键词 决策森林 特定信息增益 数据挖掘
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基于遗传算法和神经网络的因素分析 被引量:3
15
作者 李永丽 +1 位作者 时景荣 姚建辉 《吉林工业大学自然科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期70-73,共4页
提出了一种基于遗传算法 (GeneticAlgorithm)和通用神经网络 (GeneralizedRegressNeuralNetwork)的因素分析法———GA GRNN因素分析法。从理论和实验两方面分析了该方法的原理、可行性和实际效果。
关键词 遗传算法 通用回归神经网络 因素分析法 进化
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基于项目属性分类的协同过滤算法研究 被引量:7
16
作者 吴佳婧 贺嘉楠 +1 位作者 王越群 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2018年第4期470-474,共5页
用户对项目的评分数据是传统协同过滤算法进行项目或用户推荐的唯一依据,项目或用户本身的属性特征并未进行过多考虑。为此,在计算项目之间的相似度时融合了项目标签属性,提高了项目推荐的准确率。具体方法是首先通过创建项目属性分类表... 用户对项目的评分数据是传统协同过滤算法进行项目或用户推荐的唯一依据,项目或用户本身的属性特征并未进行过多考虑。为此,在计算项目之间的相似度时融合了项目标签属性,提高了项目推荐的准确率。具体方法是首先通过创建项目属性分类表,得到项目属性之间的差异度,然后将项目属性差异度融入pearson相关系数公式中,计算项目之间的相似度。通过实验验证,改进后的方法比传统的基于项目的协同过滤算法的推荐结果平均偏差小,命中率高,推荐结果更加准确。 展开更多
关键词 协同过滤 用户项目评分 项目属性 pearson相关系数
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可视化数据挖掘技术 被引量:3
17
作者 刘光远 +3 位作者 苑森淼 杨萌 耿学梅 王宝杰 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2006年第6期567-571,共5页
通过对可视化数据挖掘进行分类和总结,提出将可视化数据类型和可视化与数据挖掘结合的思想。由于可视化数据挖掘的优势是用户能直接参与数据挖掘过程,通过对挖掘过程中各个阶段反馈的信息可视化结果的分析,用户可以将领域知识和数据挖... 通过对可视化数据挖掘进行分类和总结,提出将可视化数据类型和可视化与数据挖掘结合的思想。由于可视化数据挖掘的优势是用户能直接参与数据挖掘过程,通过对挖掘过程中各个阶段反馈的信息可视化结果的分析,用户可以将领域知识和数据挖掘算法有效地结合在一起,完成用户和算法的交互。因此,可视化数据挖掘技术将成为今后数据挖掘领域中研究的热点。 展开更多
关键词 可视化数据挖掘 信息可视化 分类
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社会网络数据的可视化 被引量:6
18
作者 朱琪 于济坤 +4 位作者 王明德 丁洪超 贺嘉楠 隋鹏 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2015年第5期584-587,共4页
为直观地分析社会群体网络,观测社会群体行为,提出了社交网络数据的可视化分析方法。该方法将社会关系网络描绘成由点和线组成的图,再对图形中的节点分布位置、节点的大小以及点线密度等进行有效分析。运用在线社会网络数据可视化分析技... 为直观地分析社会群体网络,观测社会群体行为,提出了社交网络数据的可视化分析方法。该方法将社会关系网络描绘成由点和线组成的图,再对图形中的节点分布位置、节点的大小以及点线密度等进行有效分析。运用在线社会网络数据可视化分析技术,结合python可视化与python科学计算技术,增强了网站的吸附性,获得了较好的用户体验。 展开更多
关键词 社交网络 数据可视化 社会群体行为 python科学计算
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基于工作流的数据挖掘PMML模型实现 被引量:3
19
作者 刘光远 苑森淼 +1 位作者 李永丽 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2007年第5期891-894,共4页
随着计算机、数据仓库等技术的发展,数据挖掘在电信、银行等行业中得到了越来越广泛的应用.本文提出了应用PMML标准实现不同数据挖掘模型、工具间数据的传递的方法,同时将工作流应用到数据挖掘系统中,实现了由用户定制数据挖掘过程和选... 随着计算机、数据仓库等技术的发展,数据挖掘在电信、银行等行业中得到了越来越广泛的应用.本文提出了应用PMML标准实现不同数据挖掘模型、工具间数据的传递的方法,同时将工作流应用到数据挖掘系统中,实现了由用户定制数据挖掘过程和选择算法的功能,解决了多个数据挖掘模型、算法间的互操作问题,同时运用工作流增强了数据挖掘系统用户自主定制和选择的能力. 展开更多
关键词 数据挖掘 工作流 PMML标准
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基于预测能力的连续贝叶斯网络结构学习 被引量:3
20
作者 苑森淼 +1 位作者 刘光远 李永丽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第9期23-24,48,共3页
通过对连续随机变量之间预测能力及其计算方法的讨论,提出基于预测能力的连续贝叶斯网络结构学习方法。该方法包括两个步骤,每个步骤都伴随环路检验。首先建立初始贝叶斯网络结构,其次调整初始贝叶斯网络结构,包括增加丢失的弧、删除多... 通过对连续随机变量之间预测能力及其计算方法的讨论,提出基于预测能力的连续贝叶斯网络结构学习方法。该方法包括两个步骤,每个步骤都伴随环路检验。首先建立初始贝叶斯网络结构,其次调整初始贝叶斯网络结构,包括增加丢失的弧、删除多余的弧及调整弧的方向,并使用模拟数据进行了对比实验,结果表明该方法非常有致。 展开更多
关键词 连续贝叶斯网络 预测能力 最小切割集
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