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战略空中目标经典航迹匹配模型研究 被引量:1
1
作者 王诗年 王雷 《测控技术》 2022年第2期95-98,共4页
针对战略空中目标经典航迹匹配问题,提出一种多属性加权关联匹配模型,重点解决了热点区域战略空中目标经典航迹提取及实时航迹的关联匹配。针对热点区域经典航迹库生成,应用凸包Graham’s Scan算法对航迹群进行聚类分析,提取经典航迹凸... 针对战略空中目标经典航迹匹配问题,提出一种多属性加权关联匹配模型,重点解决了热点区域战略空中目标经典航迹提取及实时航迹的关联匹配。针对热点区域经典航迹库生成,应用凸包Graham’s Scan算法对航迹群进行聚类分析,提取经典航迹凸包并生成经典航迹库;针对实时航迹的关联匹配,提出一种多属性加权关联匹配模型,通过仿真试验确定位置、速度、航向等属性的最优权重。该模型已应用于某信息系统,有效提取了经典航迹活动规律并可以实时匹配经典航迹,同时,为空中战略态势研判提供了有力支撑。 展开更多
关键词 经典航迹 多属性关联 活动规律 空中目标
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基于密切值法的组合赋权多属性决策方法研究 被引量:18
2
作者 王文娟 王子彦 陈廷斌 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2008年第13期32-38,共7页
分析主观赋权、客观赋权方法在实际应用中的不足,运用密切值法原理,对多属性决策问题的权重确定采用主观赋权法与客观赋权法相结合的组合赋权思路,完善多属性决策问题的决策方法,并举例说明其合理性.
关键词 多属性决策 组合赋权 密切值法
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基于关联规则的交通事故影响因素的挖掘 被引量:17
3
作者 贾熹滨 叶颖婕 陈军成 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B06期447-452,共6页
道路交通安全是一个公共的安全问题,每年因交通事故死亡的人数在所有安全事故导致的总死亡人数中占比最高。随着大数据智能分析技术的发展,广泛利用交通数据朔源事故原因,有利于提出针对性措施,预防交通事故的发生。文中针对导致交通事... 道路交通安全是一个公共的安全问题,每年因交通事故死亡的人数在所有安全事故导致的总死亡人数中占比最高。随着大数据智能分析技术的发展,广泛利用交通数据朔源事故原因,有利于提出针对性措施,预防交通事故的发生。文中针对导致交通事故的原因具有多样性的特点,提出利用交通事故的相关新闻数据,广泛结合新闻报道具有的真实性和时效性特点来进行交通事故因素及责任的分析。以新浪网站交通事故新闻为数据源,从新闻事件中提取引发交通事故的相关因素。针对经典Apriori只适用于单一维度的关联挖掘以及需要频繁扫描数据库的缺点,提出了改进的多值属性Apriori算法。以省市为关注点,挖掘出导致事故发生的多种组合因素,由此总结出省市多发交通事故的规律,并提供给有关部门作为采取预防和监管措施的依据。 展开更多
关键词 数据挖掘 交通事故 多值属性关联规则 数据库
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三角模糊数型多属性决策的灰色关联法 被引量:12
4
作者 董九英 万树平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第15期196-197,234,共3页
针对包含语言评价信息的三角模糊数型多属性决策问题,提出了一种新的多属性决策方法。该方法定义各方案与理想点的三角模糊数灰关联系数,通过求解最小最大偏差优化模型客观地确定了属性的权重,根据方案的灰关联度给出方案排序结果。应... 针对包含语言评价信息的三角模糊数型多属性决策问题,提出了一种新的多属性决策方法。该方法定义各方案与理想点的三角模糊数灰关联系数,通过求解最小最大偏差优化模型客观地确定了属性的权重,根据方案的灰关联度给出方案排序结果。应用实例验证了算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 多属性决策 三角模糊数 灰色关联分析
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多型异构数据下关联变权空间多属性决策方法 被引量:5
5
作者 徐选华 赵程伟 +1 位作者 何继善 刘瑞环 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2020年第7期1895-1905,共11页
针对当前空间多属性决策方法对空间特性的考虑不足,提出一种综合考虑多型异构性、空间复杂关联性以及空间动态性的空间多属性决策新方法.首先,定义了多型异构数据的D-U空间映射法则,提出了一种使多型异构数据能在空间中得以同构化的方法... 针对当前空间多属性决策方法对空间特性的考虑不足,提出一种综合考虑多型异构性、空间复杂关联性以及空间动态性的空间多属性决策新方法.首先,定义了多型异构数据的D-U空间映射法则,提出了一种使多型异构数据能在空间中得以同构化的方法.其次,考虑空间复杂关联性及动态性,构造了2可加模糊测度下的广义Banzhaf关联变权及关联状态变权.然后,为客观确定关联属性的重要程度,建立了基于2可加模糊测度的广义Banzhaf Choquet逼近理想解优化模型,在此基础上融合关联属性信息实现备选方案的排序优选.最后,将所建模型用于干热岩勘探选区决策案例中,验证了方法的可行性,对比分析证明了方法的有效性及优越性. 展开更多
关键词 空间多属性决策 多型异构数据 2可加模糊测度 广义Banzhaf值 关联变权
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灰色关联法在舰炮武器系统模糊决策中应用 被引量:3
6
作者 颜世刚 俞国庆 李峻年 《指挥控制与仿真》 2008年第4期41-43,51,共4页
结合多属性决策的特点,采用引入权重向量的灰色关联法,建立模糊多属性决策模型用来解决舰炮武器系统方案优选问题;通过实例分析,建立决策模型,计算和比较舰炮武器系统配置各候选方案与理想方案的关联度,从而确定舰炮系统的最优配置方案... 结合多属性决策的特点,采用引入权重向量的灰色关联法,建立模糊多属性决策模型用来解决舰炮武器系统方案优选问题;通过实例分析,建立决策模型,计算和比较舰炮武器系统配置各候选方案与理想方案的关联度,从而确定舰炮系统的最优配置方案。应用实例结果证明,该方法相比其它单一方法,可进一步提高舰炮系统决策的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 舰炮武器系统 模糊多属性决策 灰色关联度
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多属性智能排队技术在客户服务中心的应用研究 被引量:1
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作者 刘旭生 张晓慧 +1 位作者 朱克 李子乾 《自动化与仪器仪表》 2019年第4期225-228,共4页
为了提高客户服务中心的运行效率,提出一种基于多属性智能排队技术的客户服务中心管理系统。采用线性规划算法进行客户服务中心的多属性智能排队算法设计,采用模糊控制约束方法进行客户中心的排队序列的优化调度,提取客户服务中心智能... 为了提高客户服务中心的运行效率,提出一种基于多属性智能排队技术的客户服务中心管理系统。采用线性规划算法进行客户服务中心的多属性智能排队算法设计,采用模糊控制约束方法进行客户中心的排队序列的优化调度,提取客户服务中心智能排队序列的关联特征量,采用高效调度方法进行客户中心排队的线性规划设计,结合特征重组和自适应学习算法,提高客户中心排队的智能性和均衡性。构建客户服务中心智能排队的关联规则约束函数,采用自适应模糊加权控制方法,实现客户服务中心智能排队优化。仿真结果表明,采用该方法进行客户服务中心智能排队调度的合理性较好,客户服务中心智能排队的均衡能力较强。 展开更多
关键词 多属性智能排队 客户服务中心 关联特征 算法设计
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一种新的面向普通用户的多值属性关联规则可视化挖掘方法 被引量:8
8
作者 郭晓波 赵书良 +1 位作者 王长宾 陈敏 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期344-352,共9页
针对传统关联规则可视化挖掘方法不利于处理多值属性数据、缺乏展现数据间的频繁模式和关联模式以及效率低下等问题,提出了基于KAF因子和CHF因子的Apriori改进算法进行多值属性关联规则挖掘,实现了一种新的基于概念格的多值属性关联规... 针对传统关联规则可视化挖掘方法不利于处理多值属性数据、缺乏展现数据间的频繁模式和关联模式以及效率低下等问题,提出了基于KAF因子和CHF因子的Apriori改进算法进行多值属性关联规则挖掘,实现了一种新的基于概念格的多值属性关联规则可视化方法.运用概念格理论对多值属性数据进行了重新定义和分类,建立了较为完整的挖掘过程参数调整策略,方便用户选择关键属性值进行规则挖掘分析,提高了算法运行速度和挖掘效率.以概念格结构将多值数据组织起来,实现了对频繁项集的可视化展示,以及关联规则的多模式可视化展示.实验结果表明,改进后的挖掘算法具有更好的性能,所提出的可视化形式和已有成果相比具有良好的展现效果. 展开更多
关键词 多值属性 概念格 关联规则 可视化挖掘
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基于分布式多关联属性的高维数据差分隐私保护方法
9
作者 褚治广 李俊燕 +1 位作者 陈昊 张兴 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期967-973,共7页
针对高维数据发布的过程中存在由多关联属性引发的隐私信息泄露风险问题,在分布式环境下提出一种满足差分隐私保护的多关联属性高维数据发布方法(HDMPDP)。根据数据维度,提出一种基于分布式划分的粗糙集高效降维方法,完成对高维复杂数... 针对高维数据发布的过程中存在由多关联属性引发的隐私信息泄露风险问题,在分布式环境下提出一种满足差分隐私保护的多关联属性高维数据发布方法(HDMPDP)。根据数据维度,提出一种基于分布式划分的粗糙集高效降维方法,完成对高维复杂数据特征属性的划分,降低数据维度的同时提高处理效率;设计属性分类准则,利用属性信息熵改进关联分析方法;对得到的属性分别进行加噪,优化噪声添加的方式,减轻关联属性带来的隐私问题。在Spark分布式框架下实现隐私保护数据发布,通过高维数据实验验证了该方法的有效性和隐私保护的安全性。 展开更多
关键词 高维数据 多关联属性 差分隐私 分布式 关联分析 粗糙集 隐私保护
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一种基于多值属性的改进Apriori算法 被引量:5
10
作者 赵龙 杨小兵 +1 位作者 吴强 高宇 《中国计量大学学报》 2017年第1期108-112,共5页
随着大量需要被挖掘的数据变得越来越复杂,多维关联规则已经成为关联规则挖掘中最实用的内容之一.本文主要介绍了在多维关联规则挖掘过程中,针对同一种属性数据出现重复连接的情况,由此而提出的一种解决方案.通过对多值属性信息进行比较... 随着大量需要被挖掘的数据变得越来越复杂,多维关联规则已经成为关联规则挖掘中最实用的内容之一.本文主要介绍了在多维关联规则挖掘过程中,针对同一种属性数据出现重复连接的情况,由此而提出的一种解决方案.通过对多值属性信息进行比较,去除重复连接的属性信息,保留有效信息,减少对数据库的扫描.由此对Apriori算法中连接步进行改进,最后通过布尔型关联规则挖掘数据信息并得到结果.相较于Apriori算法,改进算法能更加快速准确地发现知识,缩短挖掘所用的时间. 展开更多
关键词 多维关联规则 多值属性 APRIORI算法 布尔型关联规则
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基于关联规则的多敏感属性匿名算法 被引量:4
11
作者 吴睿雪 彭长根 +2 位作者 刘波涛 丁红发 谢明明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期126-132,共7页
针对多数隐私保护算法不能较好平衡数据精度和数据隐私保护程度的问题,从数据集中准标识属性与敏感属性的关联关系出发,提出一种基于关联规则的匿名算法。运用Aprior算法建立属性间的关联规则,利用互信息量度量其关联度,为准标识属性的... 针对多数隐私保护算法不能较好平衡数据精度和数据隐私保护程度的问题,从数据集中准标识属性与敏感属性的关联关系出发,提出一种基于关联规则的匿名算法。运用Aprior算法建立属性间的关联规则,利用互信息量度量其关联度,为准标识属性的分级分类提供依据,同时设置泛化边界与权重,以避免产生较大的匿名成本。实验结果表明,该算法能够减少数据损失,实现数据效用与隐私保护之间的均衡。 展开更多
关键词 隐私保护 多敏感属性 关联关系 泛化边界 关联规则
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基于概念格的多值属性关联规则挖掘 被引量:4
12
作者 郭晓波 赵书良 +2 位作者 王长宾 赵娇娇 刘军丹 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第3期267-271,309,共6页
针对传统关联规则挖掘算法不利于用户选择关键数据进行分析、无法处理多值属性数据及效率低下等问题,提出了基于KAF因子和CHF因子的Apriori改进算法来进行多值属性关联规则挖掘,运用概念格理论对多值属性数据进行了重新定义和分类;建立... 针对传统关联规则挖掘算法不利于用户选择关键数据进行分析、无法处理多值属性数据及效率低下等问题,提出了基于KAF因子和CHF因子的Apriori改进算法来进行多值属性关联规则挖掘,运用概念格理论对多值属性数据进行了重新定义和分类;建立了数据挖掘参数调整机制,以提高算法挖掘效率,方便用户选择关键属性值进行规则挖掘分析。结合某省全员人口数据对算法进行了具体实现和分析。实验结果表明,算法性能具有较大提高。 展开更多
关键词 多值属性 概念格 关联规则 APRIORI
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基于概念格的多值属性关联规则可视化 被引量:2
13
作者 郭晓波 赵书良 +1 位作者 赵娇娇 刘军丹 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第8期2198-2203,2211,共7页
针对传统关联规则可视化方法无法展现数据间的频繁模式和关联关系,表示形式比较单一,缺乏多模式展现形式等问题,提出了一种新的多值属性关联规则可视化表示算法。该算法运用概念格理论对多值属性数据进行了重新定义和分类,将频繁项集和... 针对传统关联规则可视化方法无法展现数据间的频繁模式和关联关系,表示形式比较单一,缺乏多模式展现形式等问题,提出了一种新的多值属性关联规则可视化表示算法。该算法运用概念格理论对多值属性数据进行了重新定义和分类,将频繁项集和关联规则中的多值数据项分别以概念格结构进行表示,实现了频繁项集可视化展示和一对一、一对多、多对一、多对多及概念分层的多模式关联规则可视化展示。最后,以某省全员人口数据为基础对算法进行了具体实现和分析,同时实现了对人口数据的源数据、频繁模式以及关联关系的可视化展示。实验结果表明,所提出的可视化形式和已有成果相比具有良好的频繁项集与多模式关联规则展现效果。 展开更多
关键词 多值属性 概念格 关联规则 可视化 人口数据
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基于改进PSO-Apriori算法的恐怖组织关联特征分析 被引量:3
14
作者 曾本冲 万旺根 《电子测量技术》 2020年第1期46-51,共6页
通过分析和挖掘出恐怖组织内在的关联特征,得出恐怖主义袭击事件组织者的时空活动规律,为针对特定组织者的全球反恐战略部署提供理论依据和指导。利用20年的全球恐怖主义数据库(GTD)作为数据源,以全球恐怖组织为主体研究对象,通过改进... 通过分析和挖掘出恐怖组织内在的关联特征,得出恐怖主义袭击事件组织者的时空活动规律,为针对特定组织者的全球反恐战略部署提供理论依据和指导。利用20年的全球恐怖主义数据库(GTD)作为数据源,以全球恐怖组织为主体研究对象,通过改进的多值属性Apriori算法对提取出的恐怖组织时间、空间及其相关特征进行关联分析,并以粒子群算法(PSO)优化Apriori算法的支持度和置信度两个重要参数。研究结果表明,改进算法规则提取时间有所缩短,冗余规则数量大大减少,特定恐怖组织在时空分布上具有很强的内在关联特征。由此得出结论,通过对多值属性Apriori算法的剪枝步和连接步设定规则限制能够提高关联算法的运行效率并提取出更加有效的规则。同时,经过粒子群算法的优化能够避免人为主观意识对算法结果产生的影响,从而验证了改进算法的有效性和准确性,挖掘出恐怖组织的基本时空活动规律。 展开更多
关键词 GTD 恐怖组织 多值属性关联规则 粒子群算法 数据挖掘
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