江西省教育厅青年科学基金(GJJ09616)
- 作品数：4 被引量：20H指数：3
- 相关作者：冷明伟陈晓云刘应东谭国律赖鑫生更多>>
- 相关机构：上饶师范学院兰州大学兰州交通大学更多>>
- 发文基金：江西省教育厅青年科学基金江西省教育厅科学技术研究项目江西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 变异区间自适应调整的遗传算法
- 2009年
- 在对遗传算法进化概率进行深入分析的基础上,提出了变异区间随演化进程自适应调整的遗传算法,旨在通过变异区间的自适应调整提高遗传算法的性能。实验结果表明变异区间自适应调整的遗传算法不仅比基本遗传算法有更快的收敛速度,而且有更高的求解精度。
- 赖鑫生冷明伟谭国律周玉林
- 关键词：遗传算法早熟
- 基于小样本集弱学习规则的KNN分类算法被引量：8
- 2011年
- KNN及其改进算法使用类标号已知的数据集Dl对类标号未知的数据集Du进行类别标志,如果Dl中的数据数量过少,将会影响最后的分类精度。基于小样本弱学习规则的KNN分类算法旨在提高基于小样本集的KNN算法的分类精度,它首先对Dl中的数据对象进行学习,从中选取一些数据,利用学到的标签知识对其进行类别标号,然后将其加入到Dl中;最后利用扩展后的Dl对Du中的数据对象进行类别标志。通过使用标准数据集的测试发现,该算法能够提高KNN的分类精度,取得了较满意的结果。
- 冷明伟陈晓云谭国律
- 关键词：标签数据
- 基于链表数组的最大频繁项集挖掘算法被引量：4
- 2010年
- 挖掘密集型数据集的全部频繁项集代价高昂,针对该问题,提出一种数据结构链表数组和基于链表数组的最大频繁项集快速生成算法。该方法使用链表数组为每个项目建立事务链表,并且链表的创建过程只需扫描数据库1次。使用深度优先搜索得到所有候选最大频繁项集,利用约束条件缩小搜索空间。使用标准数据集进行验证测试并与其他算法进行比较,实验结果表明,该算法具有较快的挖掘速度。
- 刘应东冷明伟陈晓云
- 关键词：数据挖掘最大频繁项集解空间
- 基于邻接矩阵的FP-tree构造算法被引量：8
- 2011年
- 提出了一种基于邻接矩阵的FP-tree构造方法。首先通过扫描数据库建立2-项集支持数的邻接矩阵,通过邻接矩阵对项进行过滤和新方式排序,然后再利用邻接矩阵构造FP-tree,使得FP-tree的分支、节点数和深度大幅度地减少,从而使存储空间减少、遍历时间缩短。最后使用标准数据集进行验证测试并和其他算法的比较,实验结果表明,该算法在保证结果的同时有效地提高频繁项集挖掘的效率。
- 刘应东冷明伟陈晓云
- 关键词：数据挖掘频繁项集FP-TREE算法邻接矩阵
