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1.
Rough集高效算法的研究   总被引:167,自引:11,他引:156  
深入分析了现有Rough集算法低效性的根源,围绕不可区分关系和正区域两个核心概念,研究了不可区分关系的性质,给出并证明了正区域的一种等价计算方法,从而得出高效的Rough集基本算法;随后,分析了正区域的渐增式计算,并给出了一种完备的同性约简算法.理论分析和实验结果表明,该约简算法在效率上较现有的算法有显著提高.  相似文献
2.
一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法   总被引:135,自引:3,他引:132  
吴斌  史忠植 《计算机学报》2001,24(12):1328-1333
群居性昆虫行为的研究为计算机科学家提供了设计分布式控制和优伦算法的有力方法。对以蚁群算法为代表的群集群能的研究已经逐渐成为一个研究热点。该文首先在蚁群算法的基础上提出了相遇算法,提高了蚁群算法蚂蚁一次周游的质量,然后将相遇算法与采用并行策略的分段算法相结合,提出一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法。实验结果表明该算法有较好的有效性。  相似文献
3.
基于支持向量机与无监督聚类相结合的中文网页分类器   总被引:74,自引:0,他引:74  
提出了一种将支持向量机与无监督聚类相结合的新分类算法,给出了一种新的网页表示方法并应用于网页分类问题。该算法首先利用无监督聚类分别对训练集中正例和反例聚类,然后挑选一些例子训练SVM并获得SVM分类器,任何网页可以通过比较其与聚类中心的距离决定采用无监督聚类方法或SVM分类器进行分类。该算法充分利用了SVM准确率高与无监督聚类速度快的优点。实验表明它不仅具有较高的训练效率,而且有很高的精确度。  相似文献
4.
基于描述逻辑的主体服务匹配   总被引:44,自引:1,他引:43  
多主体系统中的服务匹配是智能主体和多主体系统等领域中的重要研究课题.描述逻辑是知识表示和推理的形式化工具,它提供了可判定的和可靠的推理服务.该文利用描述逻辑有效的推理功能,特别是它对概念包含关系的有效判断,把它与多主体系统的服务推理结合起来.充分利用描述逻辑具有清晰模型一理论语义和有效的概念分层推理服务等功能,该文提出了基于描述逻辑的主体服务匹配算法,详细研究了如何利用描述逻辑的理论和推理机制来实现自动的服务分层及服务匹配.并提出了五种服务匹配算法.这些方法都是基于语义的服务匹配,利用服务分层机制实现了有效和高效的多主体系统中的服务匹配,克服了基于语义距离进行服务匹配的不足.  相似文献
5.
数据仓库中ETL技术的研究   总被引:42,自引:0,他引:42  
作为数据仓库的关键部件,支持数据抽取,清洗,转换和装载的工具集对任何数据仓库工程都是一个必不可少的成功因素,该文简单介绍了ETL技术,包括ETL的相关概念、ETL在数据仓库中的功能和重要地位以及现有的研究成果,然后重点介绍了ETL的具体设计和实现方法。  相似文献
6.
基于本体论和多主体的信息检索服务器   总被引:42,自引:2,他引:40  
Internet技术的发展为人们提供了方便快捷的信息获取手段 ,然而要从如此庞大且瞬息万变的 Internet上检索信息 ,需要快速准确的信息检索工具的协助 .提出了一种利用多智能主体和本体论 (ontology)理论设计的信息检索服务器 .它集成了界面主体、预处理主体、管理主体、信息处理主体和具有移动性的信息搜集主体 ,并利用ontology对文档进行领域分类 ,同时对用户的查询信息进行规范 .该系统能够比较及时地反映网络中信息的动态变化 ,并具有较好的信息导引能力  相似文献
7.
概念推理网及其在文本分类中的应用   总被引:37,自引:1,他引:36  
在分析了当前文本分类中学常用方法的基础上,提出了一种新的分类模型,该模型是对人的分类过程的一种模拟,在已的有英语语义词典及大量训练集的基础上,应用机器学习、数据挖掘等技术进行知识获取并最终形成若干个概念推理网,对待分类的文档可以激活相应的网络,网时传播推理以决定其类别的归属,试验表明:该方法具有较高的分类正确率与召回率。  相似文献
8.
一种基于向量空间模型的多层次文本分类方法   总被引:37,自引:2,他引:35  
本文研究和改进了经典的向量空间模型(VSM)的词语权重计算方法,并在此基础上提出了一种基于向量空间模型的多层次文本分类方法。也就是把各类按照一定的层次关系组织成树状结构,并将一个类中的所有训练档合并为一个类文档,在提取各类模型时只在同层同一结点下的类文档之间进行比较;而对文档进行自动分类时,首先从根结点开始找到对应的大类,然后递归往下直到打到对应的叶子类。实验和实际系统表明,该方法具有较高的正确率和召回率。  相似文献
9.
一种增量贝叶斯分类模型   总被引:33,自引:0,他引:33  
分类一直是机器学习,模型识别和数据挖掘研究的核心问题,从海量数据中学习分类知识,尤其是当获得大量的带有类别标注的样本代价较高时,增量学习是解决该问题的有效途径,该文将简单贝叶期方法应用于增量分类中,提出了一种增量贝叶斯学习模型,给出了增量贝叶斯推理过程,包括增量地修正分类器参数和增量地分类测试样本,实验结果表明,该算法是可行的和有效。  相似文献
10.
一种基于群体智能的客户行为分析算法   总被引:32,自引:0,他引:32  
提出了一种基于群体智能的客户行为分析算法.首先将客户的消费模式作为平面上的一个点随机分布于平面区域内;然后依据基于群体智能的聚类方法,选用由小到大的群体相似系数进行聚类分析;最后,在平面区域内采用递归算法收集聚类结果,获得不同消费特征的客户群体.文中还提出了算法的并行策略,提高了算法对大数据量的适应性.该文以电信移动客户话费数据作为实验数据,并将算法结果与其它经典聚类算法的结果进行比较分析.分析结果表明:这种基于群体智能的客户行为分析算法能够满足客户聚类和分类的要求,特别是在大客户分析及一对一营销中特别客户的分析方面该算法有直观、类别特征明显等特点.  相似文献
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