检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与科学 2009年第9期31卷 105-107,121页

作者：吕刚王昆仑郑诚安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室。安徽合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230039 合肥学院计算机科学与技术系安徽合肥230601 合肥学院网络与智能信息处理合肥学院重点实验室安徽合肥230601

模糊集与本体结合的数据挖掘方法得到了广泛的关注。为了丰富数据挖掘效果以及数据挖掘得出的规则的完整性,本文在模糊本体的挖掘算法基础上,提出了模糊本体中叶子结点的相似度定义以及不同语义层次所含项目集的数目定义多重最小支持度... 详细信息

模糊集与本体结合的数据挖掘方法得到了广泛的关注。为了丰富数据挖掘效果以及数据挖掘得出的规则的完整性,本文在模糊本体的挖掘算法基础上,提出了模糊本体中叶子结点的相似度定义以及不同语义层次所含项目集的数目定义多重最小支持度,提出了基于模糊本体的广义关联规则算法。对比实验证明,基于模糊本体的广义关联规则算法的挖掘具有更强的可读性,获得的语义关联规则更加丰富,促进了在广义关联规则挖掘过程中使概念泛化更加合理,提高了算法效率。

关键词：数据挖掘模糊本体关联规则多重最小支持度

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支持向量机在粮食产量预测中的应用

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安徽农业科学 2009年第8期37卷 3347-3348页

作者：程伟张燕平赵姝安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 安徽电子信息职业技术学院安徽蚌埠233040

将支持向量机算法应用于粮食产量预测,结果表明,支持向量机的径向基核函数模型预测粮食产量的精度优于其他预测方法。

关键词：支持向量机(SVM) 回归径向基核函数预测

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基于灰色神经网络的粮食预测

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安徽农业科学 2009年第26期37卷 12362-12363页

作者：刘国璧程伟赵姝郑婷婷孙群安徽大学数学与计算科学学院安徽合肥230039 安徽电子信息职业技术学院安徽蚌埠233030 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

结合灰色GM(1,1)预测模型和BP神经网络2种预测模型的优点,提出了一种灰色神经网络模型,并用该模型对蚌埠市小麦产量进行预测。结果表明,灰色神经网络预测精度高于单一的灰色GM(1,1)预测模型或BP神经网络。

关键词：灰色神经网络模型小麦产量预测

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一种高效实时的烟雾动画模拟方法

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电子技术（上海） 2009年第11期36卷 54-55,53页

作者：汪继文孟强龙安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽大学计算机科学与技术学院

近年来,基于物理模型的烟雾模拟成为计算机动画领域中的一个研究热点。早期的基于物理的方法很难同时满足实时性和真实感的要求。文章采用流体力学无粘不可压欧拉方程组作为基本物理模型,添加漩涡约束力来描述流体中的漩涡,简化了数值... 详细信息

近年来,基于物理模型的烟雾模拟成为计算机动画领域中的一个研究热点。早期的基于物理的方法很难同时满足实时性和真实感的要求。文章采用流体力学无粘不可压欧拉方程组作为基本物理模型,添加漩涡约束力来描述流体中的漩涡,简化了数值模拟计算的同时保证了模拟的真实感。数值计算上,采用半拉格朗日方法、高斯-塞德尔迭代法等稳定的求解方法来实现大时间步长模拟,保证了模拟的实时性。实验表明,该方法是一种高效实时的烟雾动画模拟方法,而且模拟结果真实感较强。

关键词：烟雾基于物理模型欧拉方程组动画模拟

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最大值约束下的多最小支持度关联规则挖掘

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现代计算机 2009年第2期15卷 9-10,34页

作者：周爱武王宝铜李玉梅周闪闪安徽大学计算机科学与技术学院合肥230039 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

在以前的算法中对于所有的项目或者是项目集合都是使用单一的最小支持度。但是在实际的应用中,不同的项目就需要不同的最小支持度。提出一个简单的算法,根据Apri-ori算法在最大值约束条件下来找到最大项集和关联规则,并且根据Ming-Cheng... 详细信息

在以前的算法中对于所有的项目或者是项目集合都是使用单一的最小支持度。但是在实际的应用中,不同的项目就需要不同的最小支持度。提出一个简单的算法,根据Apri-ori算法在最大值约束条件下来找到最大项集和关联规则,并且根据Ming-Cheng Tseng中提出的confidence-lift模式得出有兴趣的关联规则。

关键词：数据挖掘多最小支持度关联规则最大值约束

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面向智能手机的可认证拍照系统的设计与实现

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计算机技术与发展 2009年第11期19卷 206-209页

作者：占徐光汤进罗斌安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230039

依据数字水印技术的基本原理,选取适合Symbian OS的数字水印算法开发面向智能手机的数字水印认证技术,它将是数字水印技术的一个针对智能手机应用的发展方向。该文设计了一个基于Symbian平台的智能手机可认证拍照系统,重点说明系统在Sym... 详细信息

依据数字水印技术的基本原理,选取适合Symbian OS的数字水印算法开发面向智能手机的数字水印认证技术,它将是数字水印技术的一个针对智能手机应用的发展方向。该文设计了一个基于Symbian平台的智能手机可认证拍照系统,重点说明系统在Symbian平台上实现时的关键技术:图像拍照、数字水印算法移植、活动对象机制等方面问题。经测试表明,该系统可以实现手机拍照、快速嵌入水印、提出水印,并能通过提取的水印达到认证原始图像是否被篡改的目的。

关键词：数字水印认证Symbian操作系统

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基于集成学习的覆盖算法

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计算机技术与发展 2009年第7期19卷 76-79页

作者：贾瑞玉冯伦阔李永顺张新建安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230039

介绍了传统的领域覆盖算法和交叉算法,并分析它们各自存在的缺点以及造成这些缺点的原因。针对传统的领域覆盖算法存在的泛化能力不足以及交叉覆盖算法存在的正确率不高的问题,提出了一种新的改进算法——基于集成学习的覆盖算法(CABE)... 详细信息

介绍了传统的领域覆盖算法和交叉算法,并分析它们各自存在的缺点以及造成这些缺点的原因。针对传统的领域覆盖算法存在的泛化能力不足以及交叉覆盖算法存在的正确率不高的问题,提出了一种新的改进算法——基于集成学习的覆盖算法(CABE)。CABE是利用集成学习来整合交叉覆盖算法和领域覆盖算法,是通过对领域覆盖算法中的拒识样本的处理来提升算法的精度。使用UCI数据集进行实验,实验结果表明,改进的算法提高了算法分类的精度。

关键词：覆盖算法集成学习交叉覆盖集成覆盖

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软件逆向工程技术研究

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计算机技术与发展 2009年第4期19卷 20-24页

作者：严秀李龙澍安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230039 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

随着计算机技术的发展,软件系统的规模和复杂度日益增长,软件维护在整个系统开发过程中愈发重要,越来越多的遗产系统需要维护和改善,逆向工程已经成为软件维护的关键技术之一。介绍了逆向工程的基本概念,综述了主要步骤和分析方法,最后... 详细信息

随着计算机技术的发展,软件系统的规模和复杂度日益增长,软件维护在整个系统开发过程中愈发重要,越来越多的遗产系统需要维护和改善,逆向工程已经成为软件维护的关键技术之一。介绍了逆向工程的基本概念,综述了主要步骤和分析方法,最后通过分析逆向工程在国内外的研究现状,指出了存在的一些问题,并给出了未来的发展趋势。

关键词：软件维护遗传系统逆向工程

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一种基于变精度粗糙集理论的属性约简算法

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计算机技术与发展 2009年第7期19卷 35-37页

作者：周爱武周闪闪邹武李玉梅王宝铜安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230039 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

属性约简是粗糙集理论研究的核心问题之一,而且现已证明寻找一个决策表的最小约简是NP-hard问题。针对变精度粗糙集理论的属性约简问题,从相对可辨识矩阵,属性的重要度作为启发式的信息,给出变精度粗糙集的属性约简算法的改进,在一定程... 详细信息

属性约简是粗糙集理论研究的核心问题之一,而且现已证明寻找一个决策表的最小约简是NP-hard问题。针对变精度粗糙集理论的属性约简问题,从相对可辨识矩阵,属性的重要度作为启发式的信息,给出变精度粗糙集的属性约简算法的改进,在一定程度上简化了属性约简的计算,提高了属性约简的效率。最后通过实例证明了改进的算法给出信息系统的属性约简结果的正确性。

关键词：属性约简变精度粗糙集相对差异矩阵属性重要度

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遗传算法和模拟退火算法求解TSP的性能分析

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计算机技术与发展 2009年第11期19卷 97-100页

作者：汪松泉程家兴安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230039 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个典型的组合优化问题,并且是一个NP难题,其可能的路径总数与城市数目是呈指数型增长的,所以一般很难精确地求出其最优解,因而寻找出有效的近似求解算法就具有重要的意义。目前求解TSP... 详细信息

旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一个典型的组合优化问题,并且是一个NP难题,其可能的路径总数与城市数目是呈指数型增长的,所以一般很难精确地求出其最优解,因而寻找出有效的近似求解算法就具有重要的意义。目前求解TSP问题的主要方法有模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和神经网络算法等。GA是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应的全局优化概率搜索算法。SA算法用于优化问题的出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般优化问题的相似性。文中将提出遗传算法和模拟退火算法求解TSP问题,通过试验比较两者求解TSP问题的性能,结果表明GA的性能要优于SA的性能。

关键词：遗传算法模拟退火算法 TSP

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