检索结果-内蒙古大学图书馆

系统仿真学报 2005年第2期17卷 313-315,331页

作者：李银花张继福高素芳太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024

知识约简、决策规则的获取是粗糙集理论研究的核心内容。以粗糙逻辑为基础,首先给出了在新实例加入论域后判断约简变化与否以及判断原极小决策算法中决策规则变化与否的判定依据。在此基础上,提出了一种增量式属性约简算法。该算法能有... 详细信息

知识约简、决策规则的获取是粗糙集理论研究的核心内容。以粗糙逻辑为基础,首先给出了在新实例加入论域后判断约简变化与否以及判断原极小决策算法中决策规则变化与否的判定依据。在此基础上,提出了一种增量式属性约简算法。该算法能有效地减少计算属性约简与极小决策算法的计算量,提高了计算效率。

关键词：粗糙集理论粗糙逻辑增量式算法极小决策算法

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一种增量式非负矩阵分解算法

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计算机工程 2010年第4期36卷 66-68页

作者：郭立张守志汪卫施伯乐复旦大学计算机科学技术学院上海200433

针对现有的非负矩阵分解算法在应用于问题规模逐渐增大的情形时,运算规模随之增大、空间和时间效率不高的情况,提出一种增量式非负矩阵分解算法,使用分块矩阵的思想降低运算规模,利用上一步的分解结果参与运算从而避免重复运算。实验结... 详细信息

针对现有的非负矩阵分解算法在应用于问题规模逐渐增大的情形时,运算规模随之增大、空间和时间效率不高的情况,提出一种增量式非负矩阵分解算法,使用分块矩阵的思想降低运算规模,利用上一步的分解结果参与运算从而避免重复运算。实验结果表明,该算法对节约计算资源是有效的。

关键词：非负矩阵分解矩阵分解增量式算法

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一种改进的增量式数值型关联规则挖掘算法

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小型微型计算机系统 2008年第11期29卷 1995-1998页

作者：牛成林李建强刘吉臻谭文杨婷婷华北电力大学控制科学与工程学院北京102206 华北电力大学能源与动力工程学院河北保定071003

数据库动态变化后,会使原有的一些规则无效,同时又会加入一些新的规则.重新挖掘费时费力,通常采用增量式挖掘来解决这一问题.对于数值型属性数据库,提出一种改进的增量式数值型关联规则挖掘算法,用于解决最小支持度不变,而数据库动态变... 详细信息

数据库动态变化后,会使原有的一些规则无效,同时又会加入一些新的规则.重新挖掘费时费力,通常采用增量式挖掘来解决这一问题.对于数值型属性数据库,提出一种改进的增量式数值型关联规则挖掘算法,用于解决最小支持度不变,而数据库动态变化后引起的规则维护问题.引入了隶属函数的概念,说明参数隶属度的确定问题,并通过实例演示算法过程.结果表明该算法可大幅提高效率并可正确揭示数据所蕴涵的知识,具有很好的实用性.

关键词：数据挖掘增量式算法数值型关联规则隶属函数

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基于增量式更新带权差别集合的属性约简算法

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微电子学与计算机 2008年第11期25卷 68-71页

作者：李抒音姚崇怀郑州航空工业管理学院工业工程系河南郑州450015 华中农业大学湖北武汉430070

在面向差别矩阵的约简算法思想的基础上,定义一种新的带权差别集合(WDS)模型,并提出了高效更新带权差别集合的算法,分析了该更新算法的时间和空间复杂度.随后,基于快速更新带权差别集合算法,提出一种增量式属性约简方法.当有新的数据对... 详细信息

在面向差别矩阵的约简算法思想的基础上,定义一种新的带权差别集合(WDS)模型,并提出了高效更新带权差别集合的算法,分析了该更新算法的时间和空间复杂度.随后,基于快速更新带权差别集合算法,提出一种增量式属性约简方法.当有新的数据对象被加入决策表,可有效提高属性约简的效率.理论分析和实验结果表明该算法适用于大数据集的约简.

关键词：粗糙集属性约简差别矩阵增量式算法

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增量式的多源序列模式挖掘隐私保护算法

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2016年第4期39卷 481-485页

作者：张莹钟诚李秋霞广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004

为解决多数据源挖掘隐私保护问题,文章采取按相似度分类多源数据库及其增量数据库,利用原始数据库挖掘结果和增量数据库分析结果进行敏感序列模式匹配,以有效减少数据库扫描次数的方法,设计实现隐私保护的增量式的高投票率序列模式挖掘... 详细信息

为解决多数据源挖掘隐私保护问题,文章采取按相似度分类多源数据库及其增量数据库,利用原始数据库挖掘结果和增量数据库分析结果进行敏感序列模式匹配,以有效减少数据库扫描次数的方法,设计实现隐私保护的增量式的高投票率序列模式挖掘算法。实验结果表明,给出的算法既能够准确挖掘出多数据源中全局高投票率模式,又能有效地隐藏保护敏感模式,且显著缩短了挖掘时间。

关键词：多数据库挖掘隐私保护增量式算法敏感模式

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基于模糊聚类的增量式挖掘算法研究

基于模糊聚类的增量式挖掘算法研究

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作者：倪国元华中科技大学

学位级别：硕士

聚类分析是数据挖掘的一个研究热点。业已广泛研究的模糊聚类算法,往往只适用于静态数据集的聚类;对于动态数据集,新增数据后前期的聚类结果不再可靠,而运用此类算法重新聚类,势必造成效率低下和计算资源浪费。针对上述问题,提出了基于... 详细信息

聚类分析是数据挖掘的一个研究热点。业已广泛研究的模糊聚类算法,往往只适用于静态数据集的聚类;对于动态数据集,新增数据后前期的聚类结果不再可靠,而运用此类算法重新聚类,势必造成效率低下和计算资源浪费。针对上述问题,提出了基于模糊相似度的增量式聚类算法,并对基于C-均值和网格的增量式聚类算法进行了研究。基于模糊相似度的增量式聚类算法逐个考查新增数据,计算新增数据同已有聚类数据的相似程度,并和算法给定的阈值参数进行比较,直接得到和全部数据重新聚类相同的结果,避免了对模糊相似度矩阵进行传递闭包等运算;通过最大树聚类算法中最大树的生成过程,证明了该算法和常用的最大树法、传递闭包法等聚类算法等价,相关实验也证实了算法的等价性。并且增量式算法的聚类效率有较大提高。同时,对基于C-均值和网格的聚类算法进行了改进研究,通过对传统的C-均值融入先验知识,以及利用网格将空间量化的思想,分别实现了基于先验知识的增量式C-均值聚类算法和基于网格的增量式聚类算法。在大型数据库的知识发现中,在数据不断增长的情况下,增量式聚类技术不仅能够利用前期聚类的计算结果,充分提高聚类分析的效率,而且可以降低维护知识库所带来的巨大开销。

关键词：聚类增量式算法模糊集 C-均值网格

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基于差别矩阵和重要度的增量式属性约简算法

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长春大学学报 2020年第6期30卷 15-23页

作者：高晓红李兴奇楚雄师范学院数学与统计学院云南楚雄675000 楚雄师范学院经济与管理学院云南楚雄675000

已有的基于差别矩阵的属性约简算法时空复杂度高,并且大多数主要是针对决策表(或信息系统)不变的情况,关于属性约简的增量式更新算法研究还不多。因此,提出了一种基于差别矩阵和属性重要度的增量式属性约简算法,主要解决条件属性增加情... 详细信息

已有的基于差别矩阵的属性约简算法时空复杂度高,并且大多数主要是针对决策表(或信息系统)不变的情况,关于属性约简的增量式更新算法研究还不多。因此,提出了一种基于差别矩阵和属性重要度的增量式属性约简算法,主要解决条件属性增加情况下的属性约简求解问题。该算法结合差别矩阵和属性依赖度,从属性依赖度的角度出发度量了属性重要度,最终求得属性约简集。理论分析及实验结果表明,所提算法是有效可行的,提高了属性约简效率,明显降低了时间和空间复杂度。

关键词：粗糙集差别矩阵属性重要度属性约简增量式算法

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对增量式模糊聚类算法的改进

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黄石理工学院学报 2006年第4期22卷 37-39页

作者：孙胜曹绍君黄石理工学院计算机学院湖北黄石435003

提出了一种增量式模糊聚类技术的改进算法,该算法仅对新增数据计算相似系数而直接聚类,其结果和动态聚类算法相同;该算法较好地解决了新增数据的聚类及类属问题,提高了模糊聚类算法的收敛速度,实验结果证实改进了算法的高可靠性。

关键词：模糊聚类增量式算法模糊C-均值算法

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基于增量式生成Voronoi图的算法探究及实现

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数字技术与应用 2024年第11期42卷 170-172页

作者：李伏龙武汉工程大学

在计算几何中,Voronoi图是一种重要的结构,在机械工程、图形学、机器人、地理信息系统等领域发挥着重要的作用。该算法基于增量式算法生成Voronoi图,在构建点、线段的Voronoi图的基础上,引入了构建圆弧集的Voronoi图的实现,并且使用KDT... 详细信息

在计算几何中,Voronoi图是一种重要的结构,在机械工程、图形学、机器人、地理信息系统等领域发挥着重要的作用。该算法基于增量式算法生成Voronoi图,在构建点、线段的Voronoi图的基础上,引入了构建圆弧集的Voronoi图的实现,并且使用KDTree、邻接链表、半边数据结构和优先队列四种主要的数据结构,可以提高构建Voronoi图的效率。支持圆弧集的Voronoi图在CAD/CAM中对于加工复杂曲线和圆弧形状的重要性显而易见,这种图形表示方法不仅能够准确建模包含圆弧元素的复杂几何形状,而且在多个制造领域中具有深远的影响。在数控机床加工中,它为路径规划和切削优化提供了有力的工具,并通过最优化刀具路径减少切削时间,提高加工效率,同时支持圆弧集的Voronoi图的引入,使CAD/CAM系统能够更好地应对复杂几何形状的设计和制造挑战,进而提高了整个制造过程的效率和精度。

关键词： CAD/CAM系统 Voronoi图半边数据结构增量式算法图形表示优先队列图形学地理信息系统

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基于多最小支持度的增量式关联规则挖掘算法研究

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广东电力 2009年第2期22卷 1-5页

作者：朱志华朱震宇肇庆供电局广东肇庆526060 中山大学数学与计算科学学院广州510275

在传统的Apriori关联规则挖掘算法分析基础上,针对目前多最小支持度和增量式关联规则挖掘的局限性,提出基于多最小支持度的增量式关联规则挖掘算法。该算法适用于事务出现频率一致及不一致的情况,利用多最小支持度能挖掘出更有意义的结... 详细信息

在传统的Apriori关联规则挖掘算法分析基础上,针对目前多最小支持度和增量式关联规则挖掘的局限性,提出基于多最小支持度的增量式关联规则挖掘算法。该算法适用于事务出现频率一致及不一致的情况,利用多最小支持度能挖掘出更有意义的结果;同时,该算法还能实现事务数据不断增加时的数据挖掘,提高了挖掘的效率。应用电力客户信用数据库进行实验的结果表明,改进算法能有效挖掘出稀有项,分析出潜在的信用风险客户,对电力客户信用评价具有辅助决策作用。

关键词：多最小支持度增量式算法关联规则数据挖掘

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