河南省自然科学基金(0211050110)
- 作品数：7 被引量：24H指数：3
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- 基于动态人工免疫的邮件分类算法研究被引量：7
- 2006年
- 使用虚拟基因库技术,对用于邮件分类的人工免疫系统(AISEC)进行改进,提出了动态人工免疫分类算法(DAICA)模型,改进了AISEC的抗体更新过程。当分类正确时,充分利用参与正确分类的抗体,快速改善抗体质量;当分类错误时,不再是简单地将参与错误分类的抗体直接移去,而是对这些移去的抗体进行体细胞高频变异,以保持先前遇到的抗原信息。还研究了新算法DAICA中使用的参数α与β对算法性能的影响。实验表明,这种改进可以提高分类准确率。
- 王小伟王黎明
- 关键词：人工免疫系统动态性邮件分类
- 基于贝叶斯的多议题协商优化被引量：3
- 2006年
- 在限时条件下的Agent之间的多议题协商中,虽然最差的结果是没有达成协定,而达成了一个使自己潜在利益受损的协定未必就是好的选择。在很多情况下,由于推理策略和交互机制的不完善使得Agent个体失去自己应得的利益。论文使用贝叶斯方法对协商对手进行预测,尽量使自己的初始信念准确反映对手的意识形态;并在此基础之上提出了一个优化的协商交互模型。在此模型中,Agent个体充分利用自己的预测结果,在协商成功的基础上获得尽可能多的利益。
- 陈亚楠王黎明
- 关键词：多议题协商贝叶斯
- 一个高效的关联规则挖掘算法被引量：2
- 2006年
- 运用抽样和动态项集计数的思想,提出了一个仅对数据库进行一遍扫描的关联规则挖掘算法DS。DS首先在数据库上随机得到一个样本集,然后在样本集上使用动态项集计数方法得到数据库的估计频繁项,之后通过对数据库中的非样本事务进行一遍扫描得到这些项的实际计数,进而得到数据库的频繁项集。实验证明,DS算法极大地提高了挖掘的效率。
- 柴玉梅李梅花
- 关键词：关联规则
- 基于多议题协商的贝叶斯学习被引量：3
- 2006年
- 随着Internet的日益完善和电子商务的普及,如何快速、高效地进行agent协商学习是必须面对和解决的一个重要问题。文中从买方agent的观点出发,在协商过程中采用贝叶斯学习机制进行在线更新对方agent的信念,从而缩短了协商时间,提高了协商效率,并实验说明了其可行性。
- 王娟柴玉梅
- 关键词：AGENT协商贝叶斯多议题
- 利用抽样技术和元学习的分布式关联规则挖掘算法被引量：7
- 2006年
- 结合动态项集计数技术和抽样的思想,利用元学习策略来产生频繁项集,提出了一个不共享内存的分布式关联规则挖掘算法DASM;引进了相似度的概念,并用之提高了挖掘的精确度。理论分析以及在IBM数据生成器生成的数据集上的实验均表明,DASM算法具有较高的挖掘效率和较低的通信量,适用于对效率要求较高的应用领域。
- 李梅花王黎明许红涛
- 关键词：元学习相似度分布式关联规则挖掘
- 基于学习的多议题协商被引量：2
- 2006年
- 随着在线交易越来越普遍,如何有效地将先进的agent技术运用于电子商务协商领域,已经成为经济学家和计算机学者共同研讨的一个主要方向。文中从买方agent的观点出发,在协商过程中采用贝叶斯学习机制进行预测和更新对方agent的信念,使得每个agent通过学习来协调自身的行为,从而缩短了协商时间,提高了协商效率,更能有效地完成协商目的。并实验说明了其可行性。
- 柴玉梅王娟
- 关键词：多议题协商贝叶斯AGENT
- 基于免参数据挖掘的相异度度量研究被引量：2
- 2006年
- 由于参数设置导致数据挖掘结果异常的例子很多,为了解决这一问题,出现了免参数据挖掘思想。对Kolmogorov复杂度理论进行了研究,将其和免参数据挖掘思想相结合,提出了一种基于压缩的相异度度量SCDM。由于压缩算法是空间和时间高效性算法,使得应用该算法的相异度度量也具有较好的性能。实验表明将这种相异度度量应用到层次聚类算法中,其聚类的准确率也较高。
- 文娟娟柴玉梅
- 关键词：层次聚类
