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概念格的快速渐进式构造算法 被引量：120
1
作者 谢志鹏 刘宗田 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期490-496,共7页
概念格作为形式概念分析理论中的核心数据结构 ,已经在知识工程和软件工程等领域得到了广泛的应用 .概念格的快速构造在其应用过程中具有重要的意义 ,研究人员已经提出了一系列构造概念格的算法 ,其中渐进式算法是很有前途的一类 .该文... 概念格作为形式概念分析理论中的核心数据结构 ,已经在知识工程和软件工程等领域得到了广泛的应用 .概念格的快速构造在其应用过程中具有重要的意义 ,研究人员已经提出了一系列构造概念格的算法 ,其中渐进式算法是很有前途的一类 .该文通过对概念格渐进式构造过程的分析 ,识别出要解决的基本问题 ,提出了采用树结构对概念格节点进行组织 ,研究了基于这种树状组织的概念格快速渐进式算法 ,并给出了算法的伪码 .概念格节点的树结构组织有利于识别出格节点的类型以及约束新生格节点的父节点和子节点的搜索范围 ,从而可以有效地减少算法的执行时间 .实验结果表明 ,基于这种树状索引的渐进式构造算法的时间性能要明显优于著名的 展开更多
关键词 数据结构 树状结构 概念格 快速渐进式构造算法
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基于密度的增量式网格聚类算法(英文) 被引量：44
2
作者 陈宁 陈安 周龙骧 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期1-7,共7页
提出基于密度的网格聚类算法GDCA,发现大规模空间数据库中任意形状的聚类.该算法首先将数据空间划分成若干体积相同的单元,然后对单元进行聚类.只有密度不小于给定阈值的单元才得到扩展,从而大大降低了时间复杂性.在GDCA的基础上,给出... 提出基于密度的网格聚类算法GDCA,发现大规模空间数据库中任意形状的聚类.该算法首先将数据空间划分成若干体积相同的单元,然后对单元进行聚类.只有密度不小于给定阈值的单元才得到扩展,从而大大降低了时间复杂性.在GDCA的基础上,给出增量式聚类算法IGDCA,适用于数据的批量更新. 展开更多
关键词 增量式网格聚类算法 密度 空间数据库 IGDCA
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概念格构造算法的改进 被引量：26
3
作者 沈夏炯 韩道军 +1 位作者 刘宗田 马骏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第24期100-103,共4页
概念格作为形式概念分析理论中的核心数据结构,已经在知识工程和软件工程等领域得到了广泛的应用。概念格的构造在其应用过程中具有重要的意义,研究人员已经提出了一系列构造概念格的算法,主要是批处理和渐进式算法,其中渐进式算法是很... 概念格作为形式概念分析理论中的核心数据结构,已经在知识工程和软件工程等领域得到了广泛的应用。概念格的构造在其应用过程中具有重要的意义,研究人员已经提出了一系列构造概念格的算法,主要是批处理和渐进式算法,其中渐进式算法是很有前途的一类。文章通过对概念格渐进式构造过程的分析,对Godin算法做了部分改进,给出了算法的伪码并加以实现,最后,根据运行数据进行了算法的性能分析。 展开更多
关键词 概念格 最小上界 最大下界 渐进式算法
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序列模式挖掘的一种渐进算法 被引量：23
4
作者 周斌 吴泉源 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第8期882-887,共6页
序列模式挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一．基于时序相关数据的序列模式挖掘有其自身的特色．作者提出一种渐进式序列模式挖掘算法ＩＭＳＰ，目的是在数据库变化不大时，能够利用前次的结果，加速本次挖掘过程．
关键词 渐进算法 序列模式挖掘 数据挖掘 数据库
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基于壳向量的线性支持向量机快速增量学习算法 被引量：16
5
作者 李东晖 杜树新 吴铁军 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期202-206,215,共6页
提出了一种新的基于壳向量的增量式支持向量机快速学习算法.在增量学习的过程中,利用训练样本集中的几何信息,在样本中选取一部分最有可能成为支持向量的样本———壳向量,它是支持向量集的一个规模较小的扩展集,将其作为新的训练样本集... 提出了一种新的基于壳向量的增量式支持向量机快速学习算法.在增量学习的过程中,利用训练样本集中的几何信息,在样本中选取一部分最有可能成为支持向量的样本———壳向量,它是支持向量集的一个规模较小的扩展集,将其作为新的训练样本集,再进行支持向量训练.这在很大程度上减少了求取支持向量过程中的二次优化运算时间,使增量学习的训练速度大为提高.与单纯使用支持向量代表样本数据集合进行增量学习的传统算法相比,使用该算法使分类精度得到了提高.针对肝功能检测标准数据集(BUPA)的实验验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 增量算法 支持向量机 壳向量
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约束关联规则的增量式维护算法 被引量：7
6
作者 寇育敬 王春花 黄厚宽 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2001年第8期947-951,共5页
关联规则的挖掘是一个重要的数据挖掘问题 ,在关联规则的挖掘过程中加入约束条件 ,是实现用户参与挖掘的一种方式 .在有约束的关联规则挖掘过程中 ,用户会不断调整约束条件 ,并要求更新挖掘结果 .针对这种情况 ,提出了约束关联规则的增... 关联规则的挖掘是一个重要的数据挖掘问题 ,在关联规则的挖掘过程中加入约束条件 ,是实现用户参与挖掘的一种方式 .在有约束的关联规则挖掘过程中 ,用户会不断调整约束条件 ,并要求更新挖掘结果 .针对这种情况 ,提出了约束关联规则的增量式维护算法 Separate M,当约束条件发生变化时 ,在原有挖掘结果的基础上实现增量式更新 ,较重新运行 Separate算法而言 ,减小了搜索空间 ,节约了时间 。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 数据库 增量式维护算法 知识发现
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序列模式挖掘的增量式算法的设计原则 被引量：2
7
作者 周斌 吴泉源 高洪奎 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2000年第10期1160-1165,共6页
在序列模式的分层算法框架下 ,从理论上分析并讨论了数据集的渐进性和算法参数的相似性为增量式挖掘带来的启发信息 ,提出了增量式挖掘算法设计的 4项原则 。
关键词 数据挖掘 序列模式 增量式算法 数据库 设计原则
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基于最小费用最大流的大规模资源调度方法 被引量：20
8
作者 陈晓旭 吴恒 +2 位作者 吴悦文 陆志刚 张文博 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期598-610,共13页
并行作业是大规模资源调度的研究热点.已有的研究工作通常采用队列进行资源调度建模,仅能满足局部最优解且只能适应调度目标固定不变的场景,灵活性不够.提出了一种基于最小费用最大流的大规模资源调度建模方法,将任务的资源需求和物理... 并行作业是大规模资源调度的研究热点.已有的研究工作通常采用队列进行资源调度建模,仅能满足局部最优解且只能适应调度目标固定不变的场景,灵活性不够.提出了一种基于最小费用最大流的大规模资源调度建模方法,将任务的资源需求和物理资源供给问题转换成最小费用最大流图的构造和求解问题.首先,选择公平性、优先级和放置约束这3种典型度量作为切入点,从资源视角映射为图的构造问题,通过改变图的结构,使其具备适应性调整能力;其次,针对图的求解时间复杂度高的问题,实现了一种增量式优化算法;最后,实验对比公平性、优先级和放置约束这3种资源调度典型系统,验证了该方法可通过按需配置,支持多种调度目标,具备灵活性.并通过实验仿真,验证了万级规模下,基于图的资源调度延迟比基于未优化图算法的资源调度延迟最多降低90%. 展开更多
关键词 资源调度 最小费用最大流 增量式算法
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虚拟环境中的快速碰撞检测算法 被引量：9
9
作者 董峰 王同洋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第8期66-67,共2页
该文在Lin-Canny算法的基础上,提出一种虚拟环境下三维实体的动态、实时碰撞检测算法,并应用于柔性制造仿真系统中以检查工作环境中物体间的干涉状况,应用结果表明该算法在物体结构较复杂或运动的连贯性不好的情况下仍有较好的性能。
关键词 碰撞检测 增量算法 包容体层次 虚拟现实
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平面度和直线度误差的快速评定——增量算法 被引量：13
10
作者 岳武陵 吴勇 《计量学报》 CSCD 北大核心 2008年第2期120-123,共4页
在平面度(直线度)误差评定的最小包容区域法中,提出一个新的、快速的实施方法———增量算法。该法以计算几何中凸壳的理论为依据,结合平面度(直线度)误差评定中数据的特点,从4个(3个)测点的子集开始,通过评定子集的平面度(直线度)以及... 在平面度(直线度)误差评定的最小包容区域法中,提出一个新的、快速的实施方法———增量算法。该法以计算几何中凸壳的理论为依据,结合平面度(直线度)误差评定中数据的特点,从4个(3个)测点的子集开始,通过评定子集的平面度(直线度)以及增加距子集包容面最远的点构成新的子集的方法,逐步逼近精确解。该算法单调递增收敛到精确解,时间复杂度为O(n1)。几个算例证实了方法和结论的正确性。 展开更多
关键词 计量学 误差评定 平面度 直线度 最小包容区域法 增量算法
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一种新的概念格并行构造方法 被引量：9
11
作者 胡学钢 张玉红 +2 位作者 唐志军 刘凡 郭亚光 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第12期1523-1527,共5页
概念格在数据分析及机器学习等很多领域得到了广泛的应用,其构造算法的时空开销随着数据规模的不断增大而迅速增长,这一问题一直困扰着格的进一步应用。因此,设计更加有效的建格算法是非常重要的。文章结合批生成算法的并行性和渐进式... 概念格在数据分析及机器学习等很多领域得到了广泛的应用,其构造算法的时空开销随着数据规模的不断增大而迅速增长,这一问题一直困扰着格的进一步应用。因此,设计更加有效的建格算法是非常重要的。文章结合批生成算法的并行性和渐进式算法高效性的优点,提出了一种新的并行算法;实验表明,该算法的时间性能和空间性能都有明显的提高。 展开更多
关键词 概念格 批处理算法 渐进式算法 并行算法
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一种基于密度的高性能增量聚类算法 被引量：12
12
作者 刘建晔 李芳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第21期76-78,共3页
提出并证明了一种基于密度的高性能增量聚类算法,算法的主要工作包括:(1)利用分区和抽样技术对数据进行抽取和清理。(2)利用密度和网格技术对数据进行聚类。(3)改变阈值后提出一种增量算法,只对受影响的点重新计算聚类。(4)在动态环境下... 提出并证明了一种基于密度的高性能增量聚类算法,算法的主要工作包括:(1)利用分区和抽样技术对数据进行抽取和清理。(2)利用密度和网格技术对数据进行聚类。(3)改变阈值后提出一种增量算法,只对受影响的点重新计算聚类。(4)在动态环境下,数据增删后的增量聚类算法。实验证明,该算法能很好地处理高维数据,有效过滤噪声数据,大大节省聚类时间。 展开更多
关键词 数据挖掘 聚类算法 密度 增量算法
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基于简化差别矩阵的增量式属性约简 被引量：14
13
作者 葛浩 李龙澍 杨传健 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期116-124,共9页
新对象添加到决策表后,已有的属性约简将会发生改变,需要对其动态更新。为此,首先给出简化决策表和简化差别矩阵的定义,并证明了基于简化差别矩阵的属性约简与正区域的属性约简是等价的;然后,分析增量对象的不同情况,将增量属性约简映... 新对象添加到决策表后,已有的属性约简将会发生改变,需要对其动态更新。为此,首先给出简化决策表和简化差别矩阵的定义,并证明了基于简化差别矩阵的属性约简与正区域的属性约简是等价的;然后,分析增量对象的不同情况,将增量属性约简映射到简化决策表上来实现,由此设计基于简化差别矩阵的增量式属性约简算法,并对算法进行改进;最后,利用实例和实验验证了所提出算法的正确性和高效性。 展开更多
关键词 粗糙集 属性约简 差别集 差别矩阵 增量式算法
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基于属性集合幂集的区间概念格L_α~β的渐进式生成算法 被引量：14
14
作者 张春英 王立亚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第3期731-734,共4页
针对区间概念格Lβα(U,A,R)的概念外延在区间[α,β](0≤α≤β≤1)范围内满足内涵属性的特性,提出基于属性集合幂集的区间概念格Lβα的渐进式生成算法,以提高区间概念格的建格效率。在格结构的生成过程中,将节点分为不变节点、更新... 针对区间概念格Lβα(U,A,R)的概念外延在区间[α,β](0≤α≤β≤1)范围内满足内涵属性的特性,提出基于属性集合幂集的区间概念格Lβα的渐进式生成算法,以提高区间概念格的建格效率。在格结构的生成过程中,将节点分为不变节点、更新节点、新增节点。算法首先由属性集合幂集生成所有节点的内涵,之后根据区间概念格中父子节点的独特性质自下而上渐进式地构造格结构。通过算法分析与实例证明了优化后的渐进式生成算法提高了建格效率。 展开更多
关键词 区间概念格 属性集合幂集 渐进式算法 自下而上
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一种基于条件熵的增量核求解方法 被引量：13
15
作者 梁吉业 魏巍 钱宇华 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期81-89,共9页
分析了增加新对象后,决策表的决策属性关于条件属性的条件熵变化原理.并在此基础上提出了一种新的增量核求解算法.该算法只需找到与新对象属性值相等的条件类和决策类就可以得到新的条件熵,进而求得决策表在信息观下的增量属性核.实例... 分析了增加新对象后,决策表的决策属性关于条件属性的条件熵变化原理.并在此基础上提出了一种新的增量核求解算法.该算法只需找到与新对象属性值相等的条件类和决策类就可以得到新的条件熵,进而求得决策表在信息观下的增量属性核.实例证明了该算法的有效性. 展开更多
关键词 决策表 条件熵 核 增量算法
原文传递
基于钻孔点集Voronoi图的矿产储量新算法 被引量：9
16
作者 吴立新 郝海森 殷作如 《地理与地理信息科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2004年第1期57-59,共3页
该文在分析平面点集Voronoi图特性及其生成算法的基础上 ,针对传统矿产储量计算方法的不足 ,提出了一种新的方法。该法以钻孔平面点集的Voronoi图为基础 ,利用Voronoi多边形的势力范围特性 ,实现了任意区域内矿床体积与矿产储量的计算... 该文在分析平面点集Voronoi图特性及其生成算法的基础上 ,针对传统矿产储量计算方法的不足 ,提出了一种新的方法。该法以钻孔平面点集的Voronoi图为基础 ,利用Voronoi多边形的势力范围特性 ,实现了任意区域内矿床体积与矿产储量的计算。并给出了以Delphi编程实现的系统界面与计算实例 ,讨论了基于钻孔三维点集的Voronoi体进行矿产品位与经济可采性分析的前景。 展开更多
关键词 增量算法 数字矿山 矿产储量 VORONOI图 GIS 钻孔勘探
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增量决策树算法及复杂度分析 被引量：9
17
作者 尹阿东 宫雨 +3 位作者 吴胜利 武森 高学东 李拥军 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期202-205,共4页
介绍了增量决策树算法的基本原理,并从实例费用和信息熵费用两个角度出发,对增量决策树算法的复杂度进行分析。通过实例说明,增量决策树算法能够构造出与ID3算法形态基本相同的决策树。
关键词 复杂度分析 增量决策树算法 实例费用 信息熵费用 训练集
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概念格多属性渐减式构造 被引量：11
18
作者 马垣 马文胜 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期3162-3173,共12页
渐进式算法是概念格构造的重要方法之一,但以前的渐进式算法均为渐增式算法,即对象或属性都是增加的.实践表明,很多场合需要属性减少后的概念格.2013年,减少单个属性的渐减式算法已有研究,然而该算法只适用于单个属性,减少多个属性时,... 渐进式算法是概念格构造的重要方法之一,但以前的渐进式算法均为渐增式算法,即对象或属性都是增加的.实践表明,很多场合需要属性减少后的概念格.2013年,减少单个属性的渐减式算法已有研究,然而该算法只适用于单个属性,减少多个属性时,该算法需要反复执行多次.研究了减少多个属性的一次性渐减式算法,该算法与减少单个属性的渐减式算法有相同的时间复杂度,但当,减少多个属性时,单属性的渐减式算法需要反复执行多次,而该算法只需执行一次. 展开更多
关键词 形式概念 概念格 减少属性 渐进式算法 概念格构造
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空间点集Voronoi图的海量构造算法及可视化技术 被引量：7
19
作者 李俊琛 李旭东 刘德学 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2007年第5期99-104,共6页
设计空间点集Voronoi图的增量式外存算法以及空间点集Voronoi图的任意平面可视化剖分技术,以"点-线-面-体"的空间数据结构为基础,实现在指定空间区域内生成Voronoi图的新方法.提出的算法数据结构清晰合理,数据交互方案简单有... 设计空间点集Voronoi图的增量式外存算法以及空间点集Voronoi图的任意平面可视化剖分技术,以"点-线-面-体"的空间数据结构为基础,实现在指定空间区域内生成Voronoi图的新方法.提出的算法数据结构清晰合理,数据交互方案简单有效且无内存限制,发展的可视化技术可以对空间点集Voronoi图进行任意的平面剖分,实现了三维Voronoi晶胞集合体内部结构的可视化. 展开更多
关键词 增量算法 VORONOI图 海量空间点集 可视化技术
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海量平面点集Voronoi图的构造算法 被引量：6
20
作者 李俊琛 李旭东 任淮辉 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2007年第4期102-105,共4页
进一步发展平面点集Voronoi图的增量式外置算法.在对"海量"点组成的平面点集进行Voronoi划分时,设计"硬盘数据文件——内存结构体数组"之间动态的数据交互方案,避开计算机内存的限制,有效实现了数十万Voronoi晶胞... 进一步发展平面点集Voronoi图的增量式外置算法.在对"海量"点组成的平面点集进行Voronoi划分时,设计"硬盘数据文件——内存结构体数组"之间动态的数据交互方案,避开计算机内存的限制,有效实现了数十万Voronoi晶胞集合体的构造,存储Voronoi图几何信息的数据最后以文本文件的形式输出,方便Voronoi图在工程实际中的应用与二次开发. 展开更多
关键词 增量算法 VORONOI图 海量平面点集
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