安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2007B236)
- 作品数：8 被引量：27H指数：3
- 相关作者：程转流胡为成王本年胡学钢更多>>
- 相关机构：合肥工业大学铜陵学院南京大学更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省高等学校优秀青年人才基金安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于模拟退火遗传算法的贝叶斯分类被引量：9
- 2007年
- 朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但是其属性独立性假设限制了对实际数据的应用。文章提出一种新的算法,该算法为避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响,在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集,以这些子集构建相应的朴素贝叶斯分类器,采用模拟退火遗传算法进行优选。实验表明,与传统的朴素贝叶斯方法相比,该方法具有更好的性能。
- 胡为成程转流王本年
- 关键词：朴素贝叶斯模拟退火算法遗传算法属性约简适应度函数
- 基于DSCFCI_tree的带项目约束的数据流频繁闭合模式挖掘算法被引量：2
- 2009年
- 根据数据流的特点,提出了一种挖掘约束频繁闭合项集的算法,该算法将数据流分段,用DSCFCI_tree动态存储潜在约束频繁闭合项集,对每一批到来的数据流,首先建立局部DSCFCI_tree,进而对全局DSCFCI_tree进行有效更新并剪枝,从而有效地挖掘整个数据流中的约束频繁闭合模式.实验表明,该算法具有很好的时间和空间效率.
- 胡为成王本年程转流
- 关键词：数据挖掘数据流关联规则
- 朴素贝叶斯分类器的改进被引量：1
- 2007年
- 朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但是它的属性独立性假设使其无法表示现实世界属性之间的依赖关系,以及它的被动学习策略,影响了它的分类性能。本文从不同的角度出发,讨论并分析了三种改进朴素贝叶斯分类性能的方法,为进一步的研究打下坚实的基础。
- 胡为成
- 关键词：朴素贝叶斯贝叶斯网络分类器
- 数据流中频繁闭合模式的挖掘被引量：5
- 2008年
- 频繁闭合模式集可唯一确定频繁模式完全集。根据数据流的特点,提出一种挖掘频繁闭合项集的算法,该算法将数据流分段,用DSFCI_tree动态存储潜在频繁闭合项集,对每一批到来的数据流,建立局部DSFCI_tree,进而对全局DSFCI_tree进行更新并剪枝,从而有效地挖掘整个数据流中的频繁闭合模式。实验表明,该算法具有良好的时间和空间效率。
- 程转流胡学钢
- 关键词：数据挖掘数据流关联规则
- 面向移动Agent的软件度量工具的设计
- 2008年
- 利用软件度量工具对软件的各类质量属性度量,对于提高程序的质量有重要意义。在分析面向移动Agent的度量指标的基础上,设计并实现一种基于移动Agent的软件度量工具,该工具通过度量Agent与系统中其它Agent进行交互来获取度量所需信息并对其进行加工处理,用户可以通过度量Agent提供的接口查询度量的结果。最后给出度量指标与度量特征之间关系的实验结果。
- 程转流胡为成王本年
- 关键词：软件度量工具软件质量移动AGENT
- 基于DSFCI-tree的分布式数据流频繁闭合模式挖掘
- 频繁闭合模式集可惟一确定频繁模式完全集且数据量要小几个数量级。根据分布式数据流的特点,提出了一种挖掘频繁闭合项集的算法,该算法采用K叉树形结构,以叶子节点接收各条数据流,创建DSFCIree结构来存贮各条数据流中的每段闭...
- 程转流胡为成胡学钢
- 关键词：数据挖掘分布式数据流关联规则
- 文献传递
- 数据流频繁模式挖掘技术研究
- 2007年
- 数据流是一种潜在无限的、连续快速的、随时间不断变化的数据序列。数据流应用的出现,带动了相关技术的研究,其中包括数据流频繁模式挖掘的研究。文中介绍了数据流及频繁模式的基本概念,讨论了数据流频繁模式挖掘的相关技术,并对数据流的发展方向进行了展望。
- 程转流胡为成
- 关键词：数据挖掘数据流关联规则
- 数据流中的频繁模式挖掘被引量：7
- 2007年
- 近年来,数据流挖掘越来越引起研究人员的关注,已逐渐成为许多领域有用的工具。如何利用有限的存储空间高效地挖掘出频繁模式已成为数据流挖掘的基本问题,具有很强的现实意义和理论价值。在论述数据流管理系统模型的基础上,深入分析了国内外的各种频繁模式挖掘算法,并指出这些算法的特点及其局限性。最后对未来的研究方向进行了展望。
- 程转流王本年
- 关键词：数据挖掘数据流数据流管理系统
- 基于DSFCI-tree的分布式数据流频繁闭合模式挖掘被引量：3
- 2007年
- 频繁闭合模式集可惟一确定频繁模式完全集且数据量要小几个数量级。根据分布式数据流的特点,提出了一种挖掘频繁闭合项集的算法,该算法采用K叉树形结构,以叶子节点接收各条数据流,创建DSFCI_tree结构来存贮各条数据流中的每段闭合模式,然后逐层往上合并更新,从而在根节点可得整个分布式数据流的频繁闭合模式。
- 程转流胡为成胡学钢
- 关键词：数据挖掘分布式数据流关联规则
