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安徽省自然科学基金(1208085MG120)

作品数:8 被引量:22H指数:2
相关作者:凌海峰王西山张可刘超超王浩更多>>
相关机构:合肥工业大学教育部更多>>
发文基金:国家自然科学基金安徽省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术经济管理更多>>

文献类型

  • 8篇中文期刊文章

领域

  • 7篇自动化与计算...
  • 1篇经济管理

主题

  • 5篇聚类
  • 4篇蚁群
  • 3篇蚁群算法
  • 3篇用户
  • 3篇群算法
  • 3篇细菌觅食
  • 3篇会话
  • 3篇WEB用户
  • 2篇蚁群优化
  • 2篇自适
  • 2篇自适应
  • 2篇细菌觅食算法
  • 2篇聚类算法
  • 2篇会话聚类
  • 2篇WEB使用
  • 2篇WEB使用挖...
  • 2篇K-MEAN...
  • 1篇调度
  • 1篇调度问题
  • 1篇柔性作业车间

机构

  • 8篇合肥工业大学
  • 4篇教育部

作者

  • 6篇凌海峰
  • 1篇叶俊杰
  • 1篇余笪
  • 1篇刘业政
  • 1篇张可
  • 1篇蒋玮
  • 1篇王浩
  • 1篇徐俊芬
  • 1篇王西山
  • 1篇刘超超

传媒

  • 2篇计算机工程
  • 2篇计算机工程与...
  • 1篇价值工程
  • 1篇中国机械工程
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇管理科学学报

年份

  • 2篇2015
  • 3篇2013
  • 3篇2012
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
基于图上随机游动的Web页面布局可用性评价被引量:1
2013年
针对Web页面布局可用性设计中缺乏实用的定量评价模型和方法的问题,根据扫描路径理论,使用视线跟踪法将网络用户在Web页面上的浏览行为模型化为注视点在赋权有限图上的随机游动,据此提出新颖实用的基于图上随机游动模型的Web页面布局可用性评价方法(WLUE-RWG),并以淘宝商城和阿里巴巴的商品展示页面为例对其使用过程与效果进行验证,说明模型的可行性与方法的有效性.
刘业政叶俊杰蒋玮徐俊芬
细菌觅食算法与K-means结合的Web用户会话聚类被引量:2
2012年
Web用户会话聚类是电子商务领域的NP-难问题,目的是发现相似的用户访问行为模式。该问题难度在于对大规模的Web会话进行聚类,且每个会话都表示为高维向量。提出一种细菌觅食算法和K-means相结合的优化算法,用知名的数据集测试其有效性。对Web会话进行聚类,与流行的聚类算法进行比较,实验结果显示该算法高效且性能更优。
凌海峰王浩
关键词:WEB使用挖掘细菌觅食优化K-MEANS算法会话聚类
求解柔性作业车间调度问题的两阶段参数自适应蚁群算法被引量:9
2013年
针对柔性作业车间调度问题,提出了一种新的两阶段蚁群算法求解方案。在算法前期,采用细菌觅食趋化聚类技术判断蚁群所处的状态,自适应调整蚁群算法的参数,使算法快速收敛到全局最优解附近;在算法后期,利用混沌的随机性和遍历性特点来调整参数,有利于算法跳出局部最优。实验结果验证了该两阶段法的有效性。
凌海峰王西山
关键词:柔性作业车间调度蚁群算法
基于均匀设计和混沌理论的蚁群算法参数调整被引量:5
2012年
蚁群算法中参数选择不当会直接影响算法的全局收敛性和求解效率。为此,分析各参数对算法性能的影响,提出确定蚁群算法参数最优组合的两阶段法,在离线调整阶段将蚁群算法基本模型的参数设定问题描述成多因素多水平的均匀设计,然后在在线调整阶段引入混沌扰动以避免搜索过程陷入局部极值。实验结果表明,两阶段法发现最优解的能力明显优于在线调整前的蚁群算法。
张可凌海峰
关键词:蚁群算法
基于混合蚁群算法的Web用户会话聚类被引量:2
2013年
会话聚类是一种重要的Web使用挖掘技术,旨在发现相似的用户行为,这是目前电子商务中的热点问题之一。该问题的难度在于要对大规模的会话进行聚类,这些会话被表示成高维向量,加大了对算法高效性的要求。提出了一种ACO和PSO相结合的算法进行会话聚类分析。实验结果表明该算法与ACO算法、PSO算法、K-means算法相比,具有更好的性能。
凌海峰曹荣涛
关键词:WEB使用挖掘蚁群优化粒子群优化会话聚类
基于聚类的Web用户会话识别优化方法被引量:1
2012年
会话识别是用户访问行为分析的基础和关键工作,其质量对于识别和发现用户的信息需求具有决定性的影响。目前常用的是基于时间阈值的切分方法,但是该方法存在的主要问题是针对不同用户时间阈值难以准确地确定。提出了一种新的基于聚类技术的会话识别优化方法,首先建立了基于聚类的会话识别优化模型,然后采用改进的K-means算法进行会话识别。实验结果表明该方法与传统方法相比具有较好的效果。
凌海峰余笪
关键词:K-MEANS算法时间阈值
基于MapReduce框架的并行蚁群优化聚类算法被引量:2
2015年
传统蚁群优化聚类算法在处理大规模数据时存在内存不足,不能体现蚁群算法的并行优势,无法处理分布式数据等问题。为此,提出一种并行蚁群优化聚类算法。通过借鉴搜索空间复制和搜索空间分块的思想,解决大数据处理问题,逐行读取信息素和数据,避免当数据规模过大时,将信息素一次性读入而造成内存不足的风险。实验结果表明,该算法在处理大规模数据时具有较好的可扩展性和较高的加速比。
凌海峰刘超超
关键词:大数据聚类算法蚁群
基于自适应的细菌觅食算法被引量:1
2015年
针对细菌觅食(BFO)算法存在容易陷入局部最优、求解精度不高、收敛速度慢等问题,提出一种新的基于自适应的算法。算法主要对趋化和复制两个关键步骤进行改进,自适应地调整游动步长,并在复制操作中引入轮盘赌选择机制,使算法快速收敛到全局最优解以改善细菌觅食算法的性能。实验结果表明,提出的算法不仅收敛速度快,且求解精度高。
童雅林
关键词:细菌觅食算法自适应趋化轮盘赌选择
共1页<1>
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