检索结果-内蒙古大学图书馆

在模糊AR(p)与指数平滑组合预测模型的基础上,通过对传统指数平滑模型的分析,提出了动态平滑参数的概念,并由此建立了平滑权重对时间序列能够适应的新的指数平滑模型,较完整地解决了传统模型初值难以选取,平滑参数适应性差和系统预测偏差大等问题,从而较传统指数平滑模型有较高的预测精度.并将这两种模型结合起来构成新的改进的模糊AR(p)与指数平组合预测模型,并应用于预测油田产油量.应用实例证明,改进的模糊AR(p)与指数平滑组合预测模型具有更高的预测精度.从而表明该组合预测模型是一种非常有效的预测新方法.

关键词：模糊AR(p)模型平滑参数产油预测组合预测自适应

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一种基于粗糙集的朴素贝叶斯分类算法

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福建电脑 2013年第10期29卷 99-100,134页

作者：郑芸芸王萍游强华川北医学院计算机数学教研室四川南充637007 川北医学院图书馆四川南充637007

朴素贝叶斯分类器是建立在一个指定类别中各属性的取值是相互独立的上的,但在实际运用过程中独立性假设经常是不存在的。而粗糙集模型提供了属性离散化和约简技术,能改善属性间的依赖关系,得到相互独立的核心属性。因此,将两种不同的计... 详细信息

朴素贝叶斯分类器是建立在一个指定类别中各属性的取值是相互独立的上的,但在实际运用过程中独立性假设经常是不存在的。而粗糙集模型提供了属性离散化和约简技术,能改善属性间的依赖关系,得到相互独立的核心属性。因此,将两种不同的计算方法想结合,利用粗糙集先对数据进行约简,然后在利用朴素贝叶斯分类器,得到分类结果。实验证明这种方法改善了朴素贝叶斯分类器。

关键词：朴素贝叶斯分类器粗糙集属性约简

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基于遗传算法的数值优化约束问题的研究

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计算机系统应用 2013年第5期22卷 139-142,197页

作者：刘正龙杨艳梅川北医学院基础医学院计算机与数学教研室南充637007 西华师范大学数学与信息学院南充637000

针对数值优化约束中出现的大规模、多峰多态函数,含离散变量等情况下的全局优化问题,采用常规的优化方法,收敛速度较慢,求得全局极值的概率较低.提出用遗传算法的数值优化约束问题解决,通过数值仿真实验结果表明,该算法性能优于现有其... 详细信息

针对数值优化约束中出现的大规模、多峰多态函数,含离散变量等情况下的全局优化问题,采用常规的优化方法,收敛速度较慢,求得全局极值的概率较低.提出用遗传算法的数值优化约束问题解决,通过数值仿真实验结果表明,该算法性能优于现有其它算法,它不仅可以处理线性等式约束,而且还可以处理非线性等式约束,同时提高了收敛速度和解的精度,是高效稳健的智能算法,具有很高的全局寻优能力和很快的收敛速度,对求解复杂多峰多态函数的优化约束问题具有可行性和有效性.

关键词：数值优化遗传算法约束问题非线性等式约束全局优化问题收敛速度全局寻优能力离散变量

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一种基于粗糙集的数据挖掘模型

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软件导刊 2012年第11期11卷 102-104页

作者：郑芸芸王萍游强华川北医学院计算机数学教研室四川南充637007 川北医学院图书馆四川南充637007

粗糙集理论是一种处理不确定和不精确问题的数学工具。运用模拟例子通过不同简化层次的算法导出每个层次上的信息集,最后得到规则集来说明如何建立和运用这种数据挖掘模型。

关键词：粗糙集数据挖掘规则提取算法

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基于k-均值聚类的朴素贝叶斯分类算法

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福建电脑 2013年第11期29卷 106-107,124页

作者：郑芸芸王萍游强华川北医学院计算机数学教研室四川南充637007 川北医学院图书馆四川南充637007

朴素贝叶斯分类器是建立在条件独立性假设上的,但在实际运用过程中这种假设通常是不存在的。针对这个问题,结合k-均值聚类算法构造出了一个改进的朴素贝叶斯分类器。算法用k-均值算法将其中相关系数较大的属性合并成一个综合属性,使随... 详细信息

朴素贝叶斯分类器是建立在条件独立性假设上的,但在实际运用过程中这种假设通常是不存在的。针对这个问题,结合k-均值聚类算法构造出了一个改进的朴素贝叶斯分类器。算法用k-均值算法将其中相关系数较大的属性合并成一个综合属性,使随后进行贝叶斯分类的各个属性间能尽可能达到属性独立,达到朴素贝叶斯分类器的要求。实验证明这种方法改善了朴素贝叶斯分类器并扩大了朴素贝叶斯分类器的应用范围。

关键词：朴素贝叶斯分类器 k-均值聚类数据挖掘

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一种k-均值聚类的改进算法

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福建电脑 2013年第12期29卷 103-104,111页

作者：郑芸芸王萍游强华川北医学院计算机数学教研室四川南充637007 川北医学院图书馆四川南充637007

由于k-均值经典算法必须在聚类前随机地选择聚类的个数k,则后所得到的聚类结果会受到初始选择的聚类个数的影响。针对这个问题,根据寻找最优初值及免受孤立点影响的思想,提出了一种改进的k-均值聚类算法。实验证明改进的k-均值聚类算法... 详细信息

由于k-均值经典算法必须在聚类前随机地选择聚类的个数k,则后所得到的聚类结果会受到初始选择的聚类个数的影响。针对这个问题,根据寻找最优初值及免受孤立点影响的思想,提出了一种改进的k-均值聚类算法。实验证明改进的k-均值聚类算法在一定程度上解决了该算法对初始值的依赖,并部分减少了算法受噪声数据影响的可能。

关键词：最优初值 k-均值聚类数据挖掘

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基于k一均值聚类的朴素贝叶斯分类算法

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福建电脑 2013年第11期29卷 106-107页

作者：郑芸芸王萍游强华川北医学院计算机数学教研室四川南充637007 川北医学院图书馆四川南充637007

朴素贝叶斯分类器是建立在条件独立性假设上的,但在实际运用过程中这种假设通常是不存在的.针对这个问题,结合k-均值聚类算法构造出了一个改进的朴素贝叶斯分类器.算法用k-均值算法将其中相关系数较大的属性合并成一个综合属性,使随后... 详细信息

朴素贝叶斯分类器是建立在条件独立性假设上的,但在实际运用过程中这种假设通常是不存在的.针对这个问题,结合k-均值聚类算法构造出了一个改进的朴素贝叶斯分类器.算法用k-均值算法将其中相关系数较大的属性合并成一个综合属性,使随后进行贝叶斯分类的各个属性间能尽可能达到属性独立,达到朴素贝叶斯分类器的要求.实验证明这种方法改善了朴素贝叶斯分类器并扩大了朴素贝叶斯分类器的应用范围.

关键词：朴素贝叶斯分类器 k-均值聚类数据挖掘

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图书馆管理中关联规则数据挖掘的应用

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福建电脑 2012年第6期28卷 143-145页

作者：郑芸芸王萍游强华川北医学院计算机数学教研室四川南充637007 川北医学院图书馆四川南充637007

关联规则是数据挖掘中的核心技术。本文从关联规则的定义入手,利用Apriori算法,对读者借阅图书的关联情况、借阅规则进行了实际挖掘和分析,阐述了关联规则数据挖掘在图书馆中的应用。

关键词：图书馆关联规则 Apriori算法

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