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基于关联规则面向对象的海岸带海水养殖模式遥感识别 被引量：17
1
作者 王芳 夏丽华 +3 位作者 陈智斌 崔文君 刘志根 潘翠红 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期210-217,共8页
针对目前海水养殖模式遥感识别中的效率低,"同物异谱"、"异物同谱"和"椒盐"噪声等问题,该文研究了关联规则分类和面向对象相结合的养殖模式遥感识别方法,通过不同养殖模式的对象分割和关联规则的自动和... 针对目前海水养殖模式遥感识别中的效率低,"同物异谱"、"异物同谱"和"椒盐"噪声等问题,该文研究了关联规则分类和面向对象相结合的养殖模式遥感识别方法,通过不同养殖模式的对象分割和关联规则的自动和智能获取,来构建海水养殖模式分类器。以高分一号PMS1卫星影像为数据源,把不同养殖模式对象的光谱、空间形态和纹理特征及其关联关系作为事务数据,使用Apriori算法挖掘类别作为后件的强规则,对粤东柘林湾养殖核心区内4种海水养殖模式(池塘养殖、网箱养殖、滩涂插养、浮筏吊养)水面信息进行提取。结果表明:基于关联规则面向对象的海水养殖模式分类精度能达到88.65%,比K-近邻法面向对象法精度提高了14.38个百分点,比关联规则挖掘分类法精度提高了12.16个百分点。关联规则分类和面向对象结合方法拓宽了传统逻辑推理分类方法中获取信息的途径,使分类更加自动化和智能化,且分类精度得到显著提高,可以成为海岸带海水养殖复杂模式识别的有效支持手段。 展开更多
关键词 遥感 水产养殖 GF-1 海水养殖模式 关联分类规则 面向对象 信息提取
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利用扩展概念格进行关联分类的算法 被引量：4
2
作者 翟悦 郭文书 王立娟 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第11期1280-1284,共5页
针对关联分类规则产生的候选规则过多导致效率不高的问题,提出一种基于频繁闭项集组成的扩展概念格的分类规则获取方法.利用频繁闭项集提出一种新的概念格模型,通过性质和定理对概念格结点进行剪枝,以抽取分类尽量少且最有效的关联分类... 针对关联分类规则产生的候选规则过多导致效率不高的问题,提出一种基于频繁闭项集组成的扩展概念格的分类规则获取方法.利用频繁闭项集提出一种新的概念格模型,通过性质和定理对概念格结点进行剪枝,以抽取分类尽量少且最有效的关联分类规则.研究结果表明:该算法能挖掘出高质量且包含重要信息的关联分类规则,并大大减少关联分类规则的数量,在分类准确率上比现有的关联分类典型算法更高. 展开更多
关键词 数据挖掘 频繁闭项集 扩展概念格 关联分类规则 规则剪枝
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基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法 被引量：2
3
作者 朱玉全 宋余庆 +1 位作者 杨鹤标 陈健美 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2006年第3期262-265,共4页
构建精确而有效的分类器是数据挖掘和机器学习中的一个重要任务.提出了一种基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法,该算法同时考虑所有属性,并对现有关联分类规则挖掘算法中内存要求高、类别属性处理难、I/O访问次数多等问题提出了相应... 构建精确而有效的分类器是数据挖掘和机器学习中的一个重要任务.提出了一种基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法,该算法同时考虑所有属性,并对现有关联分类规则挖掘算法中内存要求高、类别属性处理难、I/O访问次数多等问题提出了相应的解决方案.试验结果表明,该方法可以取得比同样基于关联规则的分类算法CMAR更高的执行效率以及基于规则的决策树分类算法C4.5更好的分类效果. 展开更多
关键词 数据挖掘 关联分类规则 频繁模式树 分类系统 频繁项目集
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基于模糊关联的不平衡数据分类算法研究
4
作者 刘影 徐辉 《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》 2023年第4期21-27,共7页
由于信息时代数据量的爆炸式增加,高精度分类海量数据中的稀有种类数据是数据挖掘领域研究的热点。为提升不平衡数据集分类精度,深入研究基于Python的不平衡分类数据模糊关联混合算法,基于不平衡数据爬虫得到不平衡分类数据,采用AdaBoos... 由于信息时代数据量的爆炸式增加,高精度分类海量数据中的稀有种类数据是数据挖掘领域研究的热点。为提升不平衡数据集分类精度,深入研究基于Python的不平衡分类数据模糊关联混合算法,基于不平衡数据爬虫得到不平衡分类数据,采用AdaBoost.M1W集成学习算法训练不平衡数据集,从分类精度、分类器效率和分类器规模3方面进行对比。仿真实验结果表明,所提算法在自然不平衡数据集和人工不平衡数据集都具有较高精度,分类性能较优。 展开更多
关键词 模糊关联 不平衡分类 分类器 关联分类规则 模糊项
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增量式关联分类方法在病毒检测中的应用 被引量：2
5
作者 庄蔚蔚 叶艳芳 +1 位作者 姜青山 韩智雪 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期159-161,164,共4页
传统关联规则挖掘算法主要基于支持度-可信度构架,时空开销的限制使其无法深入挖掘非频繁项集。目前对带类属性的关联分类增量学习研究较少,该文提出一种新的增量式关联分类方法,解决了带类属性数据的增量学习问题,在数据频繁更新时,实... 传统关联规则挖掘算法主要基于支持度-可信度构架,时空开销的限制使其无法深入挖掘非频繁项集。目前对带类属性的关联分类增量学习研究较少,该文提出一种新的增量式关联分类方法,解决了带类属性数据的增量学习问题,在数据频繁更新时,实现有限时空开销下关联规则的快速提取和维护。实验结果表明,该方法能有效维护并更新关联规则,避免重复学习历史样本,保证分类模型的预测能力。 展开更多
关键词 关联分类规则 增量学习 病毒检测
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从RBF核函数中抽取关联分类规则 被引量：1
6
作者 邓正宏 张阳 宋群 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期389-392,共4页
目的为解决SVM分类器的分类模式难以为人类专家所理解等问题而提出一种有关InterRBF算法的新思路。方法通过将RBF核函数将其展开成麦克劳林级数,并从展开式中挖掘对分类分析起重要作用的关联规则,从而在SVM的分类模式中学习出关联规则... 目的为解决SVM分类器的分类模式难以为人类专家所理解等问题而提出一种有关InterRBF算法的新思路。方法通过将RBF核函数将其展开成麦克劳林级数,并从展开式中挖掘对分类分析起重要作用的关联规则,从而在SVM的分类模式中学习出关联规则分类器。结果改进后的SVM分类器具有较好的分类准确度;改变了当前研究从SVM的分类模式中抽取规则的方法仅限于IF-TEHN规则或者学习出决策树的状况。结论从RBF核函数抽取关联分类规则,对于在难以理解的知识中提取可理解的表达规则是可行的方法。 展开更多
关键词 RBF函数 关联分类规则 支持向量机
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基于扩展概念格的带约束关联分类规则挖掘方法 被引量：1
7
作者 翟悦 李楠 于文武 《大连交通大学学报》 CAS 2021年第4期88-93,共6页
提出一种改进的带约束的关联分类规则挖掘方法.采用扩展概念格结构存储数据库中全部的频繁项集以保证信息不丢失,通过相关定理削减大量候选项目集,并引入差集概念加快了对类属性的支持度和置信度计算速度,从而加快格构建过程,同时减少... 提出一种改进的带约束的关联分类规则挖掘方法.采用扩展概念格结构存储数据库中全部的频繁项集以保证信息不丢失,通过相关定理削减大量候选项目集,并引入差集概念加快了对类属性的支持度和置信度计算速度,从而加快格构建过程,同时减少了格结点占用空间,在之前构建完成的扩展概念格上根据给定的约束条件进行规则提取.在三种不同的数据集上对所提出的方法进行挖掘时间与内存使用测试,并与已有关联分类算法进行对比分析,实验结果表明所用方法不仅在时间和空间上性能良好,还满足重用性要求. 展开更多
关键词 数据挖掘 约束条件 扩展概念格 关联分类规则 差集
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基于层次频繁模式树的关联分类规则数据挖掘算法
8
作者 杜永生 《济宁学院学报》 2011年第6期76-78,共3页
针对CMAR算法存在的不足,提出了层次频繁模式树的概念,并在此基础上实现了关联分类数据挖掘算法.实验数据表明,该方法比CMAR算法具有更高的效率与数据库覆盖面.
关键词 数据挖掘 关联分类规则 层次频繁模式树
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