教育部“春晖计划”(Z2009-1-01041)
- 作品数：7 被引量：36H指数：4
- 相关作者：孟海东徐贯东孙家驹殷跃马娜娜更多>>
- 相关机构：内蒙古科技大学维多利亚大学更多>>
- 发文基金：教育部“春晖计划”国家自然科学基金内蒙古自治区高等学校科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 基于类轮廓层次聚类方法的研究被引量：4
- 2011年
- 传统的聚类算法在考虑类与类之间的连通性特征和近似性特征上往往顾此失彼。首先给出类边界点和类轮廓的基本定义以及寻求方法,然后基于类间连通性特征和近似性特征的综合考虑,拟定一些类间相似性度量标准和方法,最后提出一种基于类轮廓的层次聚类算法。该算法能够有效处理任意形状的簇,且能够区分孤立点和噪声数据。通过对图像数据集和Iris标准数据集的聚类分析,验证了该算法的可行性和有效性。
- 孟海东唐旋
- 关键词：连通性层次聚类
- BP神经网络在矿产资源分类识别中的应用被引量：4
- 2012年
- 利用BP神经网络对矿产资源进行分类识别,以铁矿石和铜矿石2种矿石的颜色、条痕、光泽、解理、断口、比重和硬度7种样本数据作为BP神经网络对矿产资源分类的影响因素。通过对神经网络的训练、测试,其有效识别率达90%以上。实现了矿产资源分类的快速、准确识别的目的。
- 孟海东殷跃孙家驹徐贯东王森
- 关键词：矿产资源BP神经网络
- 基于密度函数加权的模糊C均值聚类算法研究被引量：11
- 2012年
- 模糊聚类算法具有较强的实用性,但传统模糊C均值算法(FCM)具有对样本集进行等划分趋势的缺陷,没有考虑不同样本的实际分布对聚类效果的影响,当数据集中各样本密集程度相差较大时,聚类结果不是很理想。因此,提出一种基于密度函数加权的模糊C均值聚类算法(DFCM算法),该算法利用数据对象的密度函数作为每个数据点权值。实验结果表明,与传统的模糊C均值算法相比,DFCM算法具有较好的聚类效果。
- 孟海东马娜娜宋宇辰徐贯东
- 关键词：模糊聚类模糊C均值
- 基于聚类分析的地球化学数据分布特征研究被引量：3
- 2012年
- 将地球化学采样点作为数据对象,测量的16种元素作为数据对象属性,运用数据挖掘技术中的聚类分析对采样点进行聚类,研究与分析了测区内地球化学元素的分布特征。研究结果表明,聚类结果和地层岩性有明显对应关系,能够有效地反映出不同地质单元的地球化学元素分布特征。
- 孟海东孙家驹殷跃徐贯东
- 关键词：数据挖掘聚类分析地球化学数据
- 可视化数据挖掘工具的设计与实现被引量：6
- 2011年
- 为了在海量数据中把有用的数据提取给用户进行分析,通过对数据可视化和聚类分析的深入研究,将可视化技术与数据挖掘技术两者结合起来,在Java平台下开发一个可视化的数据挖掘系统,把数据挖掘的结果以3D散点图、平行坐标图的方式显示给用户,使用户能够直观地看到数据集的全貌及分析各对象同一属性值的分布和各属性之间的关系,有效地表达数据挖掘结果。
- 孟海东蔺志举徐贯东
- 关键词：数据挖掘聚类分析可视化
- 基于数据场的量化关联规则挖掘方法设计被引量：7
- 2013年
- 目前关联规则挖掘多集中在布尔型关联规则的挖掘,对量化关联规则的挖掘研究较少,传统方法多是将量化属性离散化,进而转化为布尔型关联规则的挖掘。为了克服传统方法中区间划分过硬问题,本文设计了基于数据场的量化关联规则挖掘方法,并使用数据场的场量定义支持度和置信度的计算公式。该方法充分考虑数据集中数据的非完备性以及各个数据对数据挖掘任务所发挥的不同作用,可使得挖掘得到的关联规则更精确。
- 孟海东李丹丹吴鹏飞
- 关键词：数据挖掘量化关联规则数据场
- 基于模糊C-means聚类的地球化学数据分析被引量：1
- 2012年
- 采用数据挖掘技术中模糊C-means聚类算法,以地球化学元素为数据对象、样品分析结果为属性值,对某已知金矿区和锡矿区岩石样品的元素组合特征进行了分析。聚类分析得出的元素组合关系与已知地质资料相一致,表明模糊C-means聚类算法能够客观、有效地发现地球化学元素的组合特征。同时,对位于内蒙古地区某多金属成矿带的地球化学采样数据进行了分析,根据聚类结果推断该地区是寻找金、银多金属矿产资源的目标区域。
- 孟海东管世明徐贯东
- 关键词：数据挖掘地球化学元素
