江苏省高校自然科学研究项目(08KJB520003)
- 作品数：22 被引量：54H指数：4
- 相关作者：高尚葛世伦梅亮李金霞胡学坤更多>>
- 相关机构：江苏科技大学浙江大学中国科学院更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目国家重点实验室开放基金江苏省“青蓝工程”基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理电子电信理学更多>>
- Beta分布的最短置信区间
- 根据置信区间的含义和Beta分布的特性,最短置信区间问题转化成非线性规划问题。给出了粒子群优化算法解决此问题的方法,通过数值计算,对于给定的置信度0.90和0.95,在样本容量从3到30的范围内,求得了一类特殊的Beta...
- 高尚阚今钟
- 关键词：粒子群优化算法
- 文献传递
- 不完全判断矩阵权值的粒子群优化算法计算
- 2009年
- 不完全判断矩阵权值求解是一个重要问题。在分析不完全判断矩阵权值求解的各种方法基础上,提出以使判断矩阵的最大特征值达到最小为目标,建立求解权值准则。给出利用粒子群优化算法解决此问题,实例表明该方法比较有效。
- 房靖高尚
- 关键词：层次分析法粒子群优化算法
- 基于核对称散布矩阵空间的特征抽取方法
- 2011年
- 为解决传统Fisher鉴别分析方法中非线性小样本的特征抽取问题,从核线性子空间角度出发,构造一种矩阵变换,得到核空间中类内散布矩阵的另一个对称核子空间,通过对2个核子空间分别求解,从而得到样本的有效鉴别信息。在NUST603和ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。
- 段旭林庆高尚
- 关键词：特征抽取线性鉴别分析小样本问题
- 基于层次聚类LS-SVM的图像分割方法被引量：2
- 2010年
- 文章对最小二乘支持向量机进行稀疏化处理,再借鉴层次聚类的思想,采用正向训练、反向测试的方法构造了层次聚类最小二乘支持向量机,简化了分类器的结构。与常用的几种图像分割方法比较实验,结果表明该方法缩短了训练测试时间,提高了分割效果。
- 胡学坤宋淑娜李金霞高尚
- 关键词：最小二乘支持向量机稀疏化层次聚类图像分割
- 餐饮营业数据库中关联模式的卡方分析被引量：1
- 2009年
- 系统分析了餐饮企业数据的特点,基于关联规则和卡方分析理论,建立了餐饮营业数据库中关联模式的卡方分析模型.以某餐饮企业70万条原始数据为例,利用数据挖掘技术生成关联规则,将统计学中的列联表卡方分析引入到关联模式的相关性度量,通过卡方分析方法检验Apriori算法生成的规则,对规则前件与后件之间的相关性进行度量,开展对关联模式卡方检验的实证分析,从统计意义上分析规则是否关联及有效,剔除无用规则或误导规则.结果表明:列联表卡方分析适用于具有分类特征的样本间差异性的检验,在支持度度量的基础上引入卡方检验能有效地对非相关模式进行删减,减小频繁项集和关联规则的规模.
- 梅亮葛世伦吕洁
- 关键词：数据挖掘餐饮
- 数据挖掘信息技术在传统餐饮业应用局限及对策分析
- 2009年
- 数据挖掘技术是国际上数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。餐饮营业数据库信息实时汇总为管理者提供了极大的方便,也为传统餐饮企业信息化的进一步提升提供了有力的支撑。针对传统餐饮服务业发展特点,分析数据挖掘技术在传统餐饮企业应用的局限性及其应对之策,以期为数据挖掘技术的领域应用拓展创新思路。
- 梅亮葛世伦
- 关键词：数据挖掘信息技术餐饮业
- 求解旅行商问题的近似多项式算法被引量：1
- 2010年
- 旅行商(TSP)问题是一个典型的组合优化问题,易于描述却难于求解.对于大规模TSP问题,目前仍没有非常有效的方法.针对弹性网络算法在求解旅行商问题中时间性能方面的不足,提出了一种快速的求解算法.在弹性网络算法基础上,提出了求解旅行商问题的扩张方法和收缩方法,它们时间复杂性低于O(N3),经过比较扩张方法的效果比较理想.在扩张方法的基础上,提出随机扩张方法和完全扩张方法,完全扩张方法的时间复杂性低于O(N4),仍然是一个多项式算法.实例表明,完全扩张方法是一个快速且有效的算法.
- 高尚房靖
- 关键词：旅行商问题
- 基于聚类的知识发现在传统餐饮企业的实证研究
- 2009年
- 在对餐饮企业70余万条的原始营业数据进行预处理的基础上,综合运用聚类分析、关联规则等知识发现技术发掘蕴含在餐饮营业数据库中的有用知识,从中发现五类不同顾客群的就餐特征,并研究其中三类主要目标顾客消费餐饮产品时的习惯搭配模式。同时,结合餐饮企业销售管理经验和业务知识,对数据聚类结果和知识发现挖掘的有效信息进行分析讨论,以掌握餐饮企业经营动态和产品销售潜在规则,为知识发现技术在餐饮传统服务领域中的应用创新拓展思路。
- 梅亮葛世伦闫仁武
- 关键词：知识发现餐饮聚类分析关联规则
- 基于K-均值与蚁群混合聚类的图像分割被引量：4
- 2011年
- 针对单一聚类算法在图像分割中容易陷入局部最优或有过分割现象,造成分割精确度低等问题,文章提出了基于K-均值聚类和蚁群聚类相结合的新算法。新算法先将K-均值算法作快速分类,根据K-均值分类结果更新蚂蚁各路径上的信息素,指导其他蚂蚁选择,以提高蚁群聚类算法的运行效率。实验结果证明,新算法在图像分割处理的精确度上较单一的K均值和蚁群聚类算法有很大提高。所以进一步表明该方法对于图像分割具有很好的通用性和有效性,是一种实用的、有前途的图像分割方法。
- 江新姿高尚
- 关键词：蚁群聚类K-均值聚类图像分割
- 蚁群遗传混合算法被引量：3
- 2009年
- 将蚁群遗传混合算法分别求解离散空间的和连续空间优化问题.求解旅行商问题的混合算法是以遗传算法为整个算法的框架,利用了蚁群算法中的信息素特性的进行交叉操作;根据旅行商问题的特点,给出了4种变异策略;针对遗传算法存在的过早收敛问题,加入2-0pt方法对问题求解进行了局部优化.与模拟退火算法、标准遗传算法和标准蚁群算法进行比较,4种混合算法效果都比较好,策略D的混合算法效果最好.求解连续空间优化问题是以蚁群算法为整个算法的框架,加入遗传算法的交叉操作和变异操作,用测试函数验证了混合蚁群算法的正确性.
- 高尚张晓如
- 关键词：蚁群算法遗传算法旅行商问题连续空间优化
