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金银花醇沉多阶段多变量统计过程控制研究 被引量:19
1
作者 徐冰 史新元 +3 位作者 乔延江 杜敏 隋丞琳 刘倩 《中华中医药杂志》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期784-788,共5页
目的:建立金银花醇沉加醇过程多阶段多变量统计过程控制模型,对醇沉加醇过程进行监控。方法:基于过程技术分析(PAT)理念,采用近红外技术对金银花醇沉过程进行实时测量,利用过程近红外光谱和有序样品聚类分析对加醇过程进行阶段划分,对... 目的:建立金银花醇沉加醇过程多阶段多变量统计过程控制模型,对醇沉加醇过程进行监控。方法:基于过程技术分析(PAT)理念,采用近红外技术对金银花醇沉过程进行实时测量,利用过程近红外光谱和有序样品聚类分析对加醇过程进行阶段划分,对全过程和过程的每一阶段建立多变量统计过程控制(MSPC)监控模型,分别计算Hotelling T2和SPE控制限,以实施对醇沉加醇过程的实时监控,并比较全段监控模型和分段监控模型的效果。结果:金银花醇沉加醇过程可划分为4个阶段,分段MSPC策略中Hotelling T2控制图可以更加灵敏的检测到过程微小变化,SPE控制图误报次数减少。结论:与全段MSPC模型相比,分段MSPC监控模型更加灵敏、稳健,适用于中药生产过程控制。 展开更多
关键词 多变量统计过程控制 金银花 醇沉 近红外 有序样品聚类 多向主成分分析
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地铁站点客流特征与土地利用关系研究 被引量:18
2
作者 马晓磊 张继宇 +2 位作者 刘剑锋 王江锋 李金海 《都市快轨交通》 北大核心 2017年第6期33-38,共6页
讨论轨道交通站点客流的时间变化规律,根据客流的时序特征,利用时间序列聚类的K-means算法对轨道交通站点进行分类,对比不同类别站点的客流差异,同时探究轨道交通站点早晚高峰进出站客流与站点周围用地密度之间的相关关系,在考虑空间相... 讨论轨道交通站点客流的时间变化规律,根据客流的时序特征,利用时间序列聚类的K-means算法对轨道交通站点进行分类,对比不同类别站点的客流差异,同时探究轨道交通站点早晚高峰进出站客流与站点周围用地密度之间的相关关系,在考虑空间相关性的基础上,采用地理加权回归定量计算回归方程,详细分析客流与用地之间的相关系数在空间的分布情况。通过分析为不同站点制定有针对性的运营管理措施,以及为轨道交通规划提供理论支持。 展开更多
关键词 城市轨道交通 地铁客流特征 土地利用 地理加权回归 时序聚类分析
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环印度洋区域国家地缘经济格局分析 被引量:12
3
作者 袁丽华 陈小强 +2 位作者 宋长青 程昌秀 沈石 《地理学报》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2021年第4期955-972,共18页
环印度洋区域不仅关乎中国贸易与能源安全,同时也涵盖"一带一路"倡议合作的部分区域。为便于中国更好地开展与环印度洋区域国家之间的贸易合作,需要定量考察环印度洋区域的地缘经济格局,掌握域内外大国在该区域的地缘经济竞... 环印度洋区域不仅关乎中国贸易与能源安全,同时也涵盖"一带一路"倡议合作的部分区域。为便于中国更好地开展与环印度洋区域国家之间的贸易合作,需要定量考察环印度洋区域的地缘经济格局,掌握域内外大国在该区域的地缘经济竞争情况。首先基于有序聚类方法将1992—2017年环印度洋区域国家的商品贸易数据划分为4个阶段,然后探究环印度洋区域在各阶段全球经济中的地位变化、域内地缘经济特征以及域内外大国在该区域的地缘经济竞争格局。结果发现:①从全球地位和空间结构来看,1992—2017年环印度洋区域在全球贸易中的地位明显提升。区域贸易的空间结构呈现出由新加坡和马来西亚构成的"双核心"发展为由印度、新加坡、马来西亚、澳大利亚、泰国和阿联酋构成的"多核心"。②从区域内部来看,域内贸易联系与依赖程度趋于加强,区域贸易一体化程度有所提升,但仍然有限。③从域内外大国竞争来看,美国和日本两国在环印度洋区域的地缘经济影响力均呈下滑趋势;而中国的地缘经济影响力逐步提升且已超美日;印度的地缘影响力虽然同样呈上升趋势,但仍弱于中美日;澳大利亚则长期最低。研究从全球地位变化、域内贸易联系、域内外大国竞争3个方面定量揭示了环印度洋区域地缘经济的时空格局演变。此外,研究采用的分析框架和方法也可应用于考察其他热点区域的地缘经济格局。 展开更多
关键词 地缘经济 商品贸易 社会网络分析 中心度 有序聚类 环印度洋区域
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一种新的高分辨率SAR图像目标自动鉴别方法 被引量:7
4
作者 李禹 王世晞 +1 位作者 计科峰 粟毅 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期81-84,共4页
目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切... 目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切片提取鉴别特征,并在特征分析的基础上设定特征判决阈值,实现序贯鉴别处理。利用X波段SAR图像数据检验了上述方法,给出了鉴别输出的ROI切片。 展开更多
关键词 SAR图像 ROI 目标检测 序贯鉴别 聚类
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基于预聚类技术的并行序贯模式挖掘算法 被引量:2
5
作者 金沈杰 吴绍春 +1 位作者 吴耿锋 严胜祥 《计算机工程与科学》 CSCD 2004年第10期66-68,90,共4页
本文讨论了在并行序贯模式数据挖掘方面采用“预聚类并行序贯模式挖掘”的策略,对数据序列聚类后按不同的类分布到不同的并行节点上,以减少甚至消除不必要的通讯开销,以便能够提高并行序贯模式挖掘在集群式高性能计算机上的执行效率。
关键词 模式挖掘 并行 聚类技术 高性能计算机 数据挖掘 算法 执行效率 序贯 开销 集群
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Finding frequent trajectories by clustering and sequential pattern mining 被引量:4
6
作者 Arthur A.Shaw N.P.Gopalan 《Journal of Traffic and Transportation Engineering(English Edition)》 2014年第6期393-403,共11页
Data mining is a powerful emerging technology that helps to extract hidden information from a huge volume of historical data. This paper is concerned with finding the frequent trajectories of moving objects in spatio-... Data mining is a powerful emerging technology that helps to extract hidden information from a huge volume of historical data. This paper is concerned with finding the frequent trajectories of moving objects in spatio-temporal data by a novel method adopting the concepts of clustering and sequential pattern mining. The algorithms used logically split the trajectory span area into clusters and then apply the k-means algorithm over this clusters until the squared error minimizes. The new method applies the threshold to obtain active clusters and arranges them in descending order based on number of trajectories passing through. From these active clusters, inter cluster patterns are found by a sequential pattern mining technique. The process is repeated until all the active clusters are linked. The clusters thus linked in sequence are the frequent trajectories. A set of experiments conducted using real datasets shows that the proposed method is relatively five times better than the existing ones. A comparison is made with the results of other algorithms and their variation is analyzed by statistical methods. Further, tests of significance are conducted with ANOVA to find the efficient threshold value for the optimum plot of frequent trajectories. The results are analyzed and found to be superior than the existing ones. This approach may be of relevance in finding alternate paths in busy networks ( congestion control), finding the frequent paths of migratory birds, or even to predict the next level of pattern characteristics in case of time series data with minor alterations and finding the frequent path of balls in certain games. 展开更多
关键词 data mining frequent trajectory clustering sequential pattern mining statistical method
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基于MWSA的热力系统单参数时序预测方法 被引量:3
7
作者 肖鹏飞 倪何 金家善 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期36-44,共9页
热力系统的状态参数变化可以实时反映系统的运行状态,针对热力系统参数运行数据预测手段匮乏的现状,基于4种算法提出一种单参数预测方法并简称MWSA,对当前设备状态参数进行分解降噪、趋势提取和时序预测,并将预测结果作为下一步运行管... 热力系统的状态参数变化可以实时反映系统的运行状态,针对热力系统参数运行数据预测手段匮乏的现状,基于4种算法提出一种单参数预测方法并简称MWSA,对当前设备状态参数进行分解降噪、趋势提取和时序预测,并将预测结果作为下一步运行管理策略和装备维修的参考,对系统的长期安全稳定运行具有重要意义.首先,利用中值回归经验模态分解(MREMD)方法将监测得到的运行状态参数分解为若干个本征模态函数(IMF)和残余分量.然后,对不符合筛选条件的分量进行小波阈值降噪(WTD),并将去噪后的分量与原本符合筛选条件的分量重组成新的IMF分量.最后,利用基于奇异值分解(SVD)和优化参数排列熵(PE)的K-means聚类算法,对重组后的IMF分量进行分类,取熵值较低的一类分量重构为趋势项并采用整合滑动平均自回归模型(ARIMA)进行预测.经实际案例验证,该方法能够有效克服原始参数时序中高频噪声的干扰,与不采用降噪处理的同类方法相比,该方法预测的准确度更高. 展开更多
关键词 时序预测 模态分解 阈值降噪 聚类算法 自回归模型
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基于聚类分区的序列模式挖掘算法研究 被引量:3
8
作者 吴楠 胡学钢 《计算机技术与发展》 2010年第6期109-112,117,共5页
对较大数据集挖掘序列模式时,可能会因产生的大量候选集等原因无法装入内存而难以进行。文中提出基于分区的序列模式挖掘算法,以期克服有限存储问题,为并行处理及分布式处理做好基础。此外,当给出的分区数固定时,不同的分区性能可能存... 对较大数据集挖掘序列模式时,可能会因产生的大量候选集等原因无法装入内存而难以进行。文中提出基于分区的序列模式挖掘算法,以期克服有限存储问题,为并行处理及分布式处理做好基础。此外,当给出的分区数固定时,不同的分区性能可能存在较大差异,通过聚类方法对数据集预处理,以得到可以产生较少局部频繁序列的特定分区,最终得到较少的全局候选序列以减少第二遍扫描时间。理论分析和实验表明,所提出的方法可比普通分区方法得到更加优化的分区,从而效率更高。 展开更多
关键词 数据挖掘 序列模式 分区算法 聚类
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基于聚类分析的常规通信信号自动分选方法 被引量:2
9
作者 贾可新 蒋林鸿 何子述 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第2期661-664,691,共5页
为了从干扰环境中自动分选出常规通信信号,提出了一种基于聚类分析的信号分选方法,它主要包括测量集分割和信号跟踪两部分。测量集分割用于对频域检测和测向得到的测量集进行识别,从中获得对该测量集有贡献的窄带信号的特征参数;信号跟... 为了从干扰环境中自动分选出常规通信信号,提出了一种基于聚类分析的信号分选方法,它主要包括测量集分割和信号跟踪两部分。测量集分割用于对频域检测和测向得到的测量集进行识别,从中获得对该测量集有贡献的窄带信号的特征参数;信号跟踪就是根据常规通信信号的特点,对截获信号进行序贯聚类,剔除干扰信号。实验结果表明,测量集分割方法的识别正确率在94%以上,能够准确估计各窄带信号的特征参数;所提出的分选方法能够从干扰环境中正确分选出常规通信信号。 展开更多
关键词 聚类分析 参数估计 信号跟踪 信号分选 序贯聚类
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聚类初始中心点选取研究 被引量:2
10
作者 杨天霞 王治和 +1 位作者 王华 王凌云 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期161-165,共5页
研究了利用已发现的频繁序列模式对序列数据库进行再聚类再发现的问题,针对已有的K-均值聚类算法随机选取初始中心点而导致聚类结果不稳定性的缺点,提出了一种基于Huffman思想的初始中心点选取算法——K-SPAM(K-means algorithm of sequ... 研究了利用已发现的频繁序列模式对序列数据库进行再聚类再发现的问题,针对已有的K-均值聚类算法随机选取初始中心点而导致聚类结果不稳定性的缺点,提出了一种基于Huffman思想的初始中心点选取算法——K-SPAM(K-means algorithm of sequence pattern mining based on the Huffman Method)算法.该算法能够在一定程度上减少陷入局部最优的可能,而且对序列间相似度的计算采用一种高效的"与"、"或"运算,可极大提高算法的执行效率. 展开更多
关键词 K-均值 序列模式 HUFFMAN树 聚类 初始中心
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基于快速鲁棒性特征匹配的目标识别 被引量:2
11
作者 王涛 唐鸾 《电光与控制》 北大核心 2013年第4期68-71,共4页
针对基于特征匹配的目标识别算法复杂度高、难以实时处理的问题,提出基于快速鲁棒性特征(SURF)的快速特征匹配算法。通过应用双阈值顺序聚类算法对特征点进行聚类,并对每一个聚类建立k-d搜索树,采用优先搜索算法匹配模板与图像的特征点... 针对基于特征匹配的目标识别算法复杂度高、难以实时处理的问题,提出基于快速鲁棒性特征(SURF)的快速特征匹配算法。通过应用双阈值顺序聚类算法对特征点进行聚类,并对每一个聚类建立k-d搜索树,采用优先搜索算法匹配模板与图像的特征点,提高了算法实时性。采用RANSAC鲁棒估计算法消除错误匹配点对,计算模板与图像平面之间的单应矩阵,进而实现对目标的准确识别定位。仿真实验证明了算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 目标识别 图像匹配 顺序聚类 优先搜索算法 单应矩阵
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隐私保护下的车辆轨迹联邦嵌入学习与聚类 被引量:2
12
作者 孔秀平 陆林 《南京师范大学学报(工程技术版)》 CAS 2022年第2期80-86,共7页
智能网联汽车的高维轨迹数据被广泛用于从车辆的行驶轨迹中发现不同运动模式,从而降低交通风险、提高通行效率.然而,数据利用过程中的隐私问题日益受到关注,如何在隐私保护的前提下进行算法的研究和应用是当前面临的一大挑战.针对车辆... 智能网联汽车的高维轨迹数据被广泛用于从车辆的行驶轨迹中发现不同运动模式,从而降低交通风险、提高通行效率.然而,数据利用过程中的隐私问题日益受到关注,如何在隐私保护的前提下进行算法的研究和应用是当前面临的一大挑战.针对车辆轨迹数据分散在不同持有方且出于隐私保护无法共享数据的背景,利用差分隐私联邦学习框架来构建序列自编码网络提取轨迹序列的低维表示,并进一步利用轨迹的低维空间向量来发现不同时段下车辆的频繁路线.提出的框架既通过本地训练避免了用户隐私数据的分享,又能通过高斯差分隐私机制防止模型信息的泄露.该框架在真实的轨迹数据集上进行了验证,利用LSTM自编码作为嵌入学习网络,与非联邦、非差分加密的模型进行了对比分析,最后对三种得到的轨迹嵌入通过聚类分析发现该框架下学习的模型在充分尊重了隐私保护的前提下,仍然能够找出有效的频繁轨迹. 展开更多
关键词 序列自编码 联邦学习 差分隐私 轨迹聚类
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基于马尔可夫模型的河川径流丰枯状态预测 被引量:2
13
作者 韩贻强 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2009年第1期1-2,共2页
依据山东半岛丘陵区大沽夹河1966~2003年逐年径流量,根据有序聚类和时间序列分析的马尔可夫预报模型。对大沽夹河2004年的丰枯状态进行了模拟预测。结果显示,2004年径流量的状态2发生率最高,为0.517,即为偏枯水年,与2004年实际... 依据山东半岛丘陵区大沽夹河1966~2003年逐年径流量,根据有序聚类和时间序列分析的马尔可夫预报模型。对大沽夹河2004年的丰枯状态进行了模拟预测。结果显示,2004年径流量的状态2发生率最高,为0.517,即为偏枯水年,与2004年实际情况一致。这说明运用马尔可夫模型进行河径流量的丰枯状态预报是有效可行的。 展开更多
关键词 有序聚类 马尔可夫模型 河川径流 大沽夹河
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基于Fisher有序聚类的汽轮机试验数据稳态检测方法 被引量:2
14
作者 饶宛 方立军 +2 位作者 张晗 刘洪锟 曹通 《电站系统工程》 2016年第1期64-66,共3页
热力试验数据中包括"稳态数据"和"暂态数据",其中稳态数据的检测是完成汽轮机性能试验数据计算分析的前提,目前主要以人工选择的方式确定热力试验稳态数据。提出基于Fisher有序聚类方法对汽轮机性能试验数据分段处... 热力试验数据中包括"稳态数据"和"暂态数据",其中稳态数据的检测是完成汽轮机性能试验数据计算分析的前提,目前主要以人工选择的方式确定热力试验稳态数据。提出基于Fisher有序聚类方法对汽轮机性能试验数据分段处理,首先对汽轮机性能试验采集数据进行首次分割,通过稳定度分析判断Fisher划分后的数据段的相对稳定性,其次对不满足稳定度要求的已分割数据段进行再分割,以提高稳态数据检测精度,最终提取出符合汽轮机性能试验计算和分析要求的稳态数据。 展开更多
关键词 FISHER 有序聚类 稳态数据 稳定度
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漳河水库入库年径流序列变异点分析 被引量:2
15
作者 姚开军 汤世松 +1 位作者 周铁军 陈崇德 《华北水利水电学院学报》 2010年第6期30-33,共4页
依据漳河水库1963—2008年入库径流资料,采用Mann-Kendall参数秩次相关检验法对其未来入库径流序列的变化趋势和变异点进行了分析.结果表明:①在显著性水平α=0.05下,漳河水库入库径流量总体上没有明显的变化趋势,但1月份变化趋势较大;... 依据漳河水库1963—2008年入库径流资料,采用Mann-Kendall参数秩次相关检验法对其未来入库径流序列的变化趋势和变异点进行了分析.结果表明:①在显著性水平α=0.05下,漳河水库入库径流量总体上没有明显的变化趋势,但1月份变化趋势较大;②近几十年来的入库年径流量总体上呈缓慢增加的趋势,但在未来一段时间内入库径流量将呈缓慢下降的趋势;③入库径流量的显著变化点在1995年,以1995年为分界线,前后两个系列的水文统计特征值具有明显差异,已经不符合一致性的要求;④流域人类活动日趋频繁,使得流域下垫面条件发生了较大的变化. 展开更多
关键词 MANN-KENDALL法 有序聚类 年径流变化趋势 漳河水库流域
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基于多示例学习的时序离群点检测算法研究 被引量:2
16
作者 钱景辉 卢屹韦 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第1期46-49,55,共5页
在FIndCBLOf算法的基础上,提出了一种基于多示例学习的FindCBLOF离群点检测算法(MIL-FindCBLof)用于时序离群点检测.算法首先对数据进行分段聚集,再利用多示例框架,封装每个对象,以此保留每个对象的属性,然后采用全局策略计算对象的因... 在FIndCBLOf算法的基础上,提出了一种基于多示例学习的FindCBLOF离群点检测算法(MIL-FindCBLof)用于时序离群点检测.算法首先对数据进行分段聚集,再利用多示例框架,封装每个对象,以此保留每个对象的属性,然后采用全局策略计算对象的因子数值,最后通过计算平均因子来确定离群序列.在实际企业的实时采集监控系统中,将MIL-FindCBLof算法与其它经典离群点检测算法进行实验对比,结果表明本文提出的MILFindCBLof算法相对其它算法提高了检测的全面性和准确性. 展开更多
关键词 机器学习 时序离群点 多示例学习 聚类 平均因子
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认知无线电中基于分簇的能量序贯协作检测算法 被引量:1
17
作者 马冲 王强 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第10期95-100,共6页
在认知无线电系统中,频谱感知技术是保证频谱资源分配以及重构网络参数的前提条件。针对复杂信道环境低信噪比下传统频谱感知技术感知性能恶化、感知时间变长和对授权用户位置不固定适应性差的问题,提出基于分簇的并行能量序贯检测的方... 在认知无线电系统中,频谱感知技术是保证频谱资源分配以及重构网络参数的前提条件。针对复杂信道环境低信噪比下传统频谱感知技术感知性能恶化、感知时间变长和对授权用户位置不固定适应性差的问题,提出基于分簇的并行能量序贯检测的方法。该方法按照地理位置信息划分簇,按照减少传输误差和节省传输功率原则选取簇头,各簇分段并行计算似然比统计量的方法进行序贯检测,任一簇内判决成功即可结束检测。仿真结果表明,在低信噪比情况下,该算法相较现有的多节点分段序贯检测和单节点序贯检测可以有效缩短检测时间。分析分簇数对所提算法系统综合性能的影响,结果表明信噪比越低,选择分簇数越大,越能降低检测时间。 展开更多
关键词 认知无线电 频谱感知 序贯检测 分簇 检测时间
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基于时序逻辑的医院智能化网络信息键值存储加密方法研究 被引量:1
18
作者 陆宇宏 《微型电脑应用》 2022年第12期165-168,共4页
传统的信息加密方法存在信息键值丢失问题,为此提出基于时序逻辑的医院智能化网络信息键值存储加密方法。构建数据储存系统架构,利用时序关系获得医院智能化网络信息,通过时序模型提取键值特征量,建立特征编码密钥时隙与公钥承诺值,获... 传统的信息加密方法存在信息键值丢失问题,为此提出基于时序逻辑的医院智能化网络信息键值存储加密方法。构建数据储存系统架构,利用时序关系获得医院智能化网络信息,通过时序模型提取键值特征量,建立特征编码密钥时隙与公钥承诺值,获得储存加密函数;采用模糊聚类方法得出键值聚类空间状态矢量,计算置信度与置信区间,设计储存编码;构建编码系数矩阵,定义储存加密的自适应编码协议,在时序逻辑控制下实现键值储存加密。仿真实验表明,所提方法隐藏度高,所占储存空间较少。 展开更多
关键词 时序逻辑 医院智能化网络 信息键值 储存加密 模糊聚类
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动态有向网络中的时序链路预测问题研究
19
作者 王瑾 《粘接》 CAS 2021年第9期106-109,共4页
由于动态向网络具有独特的特征,在对其时序链路预测过程中存在许多问题,为此提出动态有向网络中的时序链路预测问题研究。首先针对动态有向网络特征,采用拓扑结构解决其网络定义问题;利用指数加权滑动平均法对网络时序进行分析,得到T+1... 由于动态向网络具有独特的特征,在对其时序链路预测过程中存在许多问题,为此提出动态有向网络中的时序链路预测问题研究。首先针对动态有向网络特征,采用拓扑结构解决其网络定义问题;利用指数加权滑动平均法对网络时序进行分析,得到T+1时刻预测值,解决时序分析问题;利用聚类算法计算出欧式距离最短的链路路径,解决动态有效网络聚类倾向问题,以此完成动态有向网络中的时序链路预测问题研究。针对上述3个问题提出相对应的解决方法之后,该文中通过仿真实验在真实的动态有向网络中进行了验证,证明通过上述方法解决了相关问题后链路预测效果更佳。 展开更多
关键词 动态有向网络 时序链路 拓扑结构 聚类算法
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通过增量聚类预处理分区的一种序列模式挖掘方法
20
作者 吴楠 《宿州学院学报》 2008年第2期102-103,133,共3页
大多序列模式挖掘算法在处理呈指数增长的模式时性能有限,而且当输入的数据集很大时,因为主存限制将使其变成不可解的。本文提出基于分区的序列模式挖掘算法,克服了主存限制的缺点,并通过增量聚类方法对数据预处理,得到更合理的分区以... 大多序列模式挖掘算法在处理呈指数增长的模式时性能有限,而且当输入的数据集很大时,因为主存限制将使其变成不可解的。本文提出基于分区的序列模式挖掘算法,克服了主存限制的缺点,并通过增量聚类方法对数据预处理,得到更合理的分区以提高整体性能。 展开更多
关键词 数据挖掘 序列模式 分区算法 增量聚类
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