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近些年,多主体系统的理论及应用得到了人们的广泛关注,并得以迅速发展.研究者提出了很多基于多主体系统理论的模型,用于求解各种问题.AER(Agent-environment-rules)模型正是一个用于求解约束满足问题较为成功的例子.但是,主体的静态策略选择在一定程度上限制了模型的求解性能.将模拟退火算法与多主体系统思想相结合,并赋予主体更为高效的动态策略选择的能力,提出了SAAER模型(simulated annealing based AER model).基于约束满足问题经典实例--N-Queen问题和染色问题的实验表明,改进后的模型较之原模型获得了更高的效率和稳定性.对于N=10000的大规模N-Queen问题,能在200s左右的时间求得精确解. 相似文献
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抽样在数据挖掘中的应用研究 总被引:3,自引:2,他引:3
大规模数据集是数据挖掘高效实现的障碍。抽样是统计学中一种常用的调查方法,作为克服该障碍的方法,抽样被引入数据挖掘中。在国外,抽样在数据挖掘中的应用研究已比较广泛,而国内相关研究很少。本文在总结现有相关工作的基础上,系统介绍了数据挖掘中抽样的应用及其相关问题。相信抽样在数据挖掘中的应用研究将推动数据挖掘的发展。 相似文献
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大型数据库中多层关联规则的元模式制导发现 总被引:7,自引:1,他引:7
本文将元查询制导技术与多层关联规则发现技术结合起来,提出了发现多层关联规则的自顶向下逐层递进风格的元模式制导方法.元模式是一个预先确定待发现规则的形式的规则模板,从而可引导数据的发掘过程. 相似文献
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一种序列挖掘模型用于异常检测的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
应用序列挖掘方法对用户命令序列进行分析,建立用户行为概貌,并针对用户使用的高频命令序列用统计分析的方法对其进行独特性评价。实验结果表明,该方法稳定可靠。是一种较理想的异常检测模型。 相似文献
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基于时间窗口的增量式关联规则更新技术 总被引:2,自引:0,他引:2
文章提出了基于时间窗口的增量式关联规则更新技术.该方法不仅可以利用在先前发现过程中已经获得的结果,而且利用时间窗口,还可以在最近的数据集中进行知识发现. 相似文献
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基于规则的分类数据离群挖掘方法研究 总被引:15,自引:0,他引:15
离散数据的挖掘(outlier minign,简称离群挖掘)是数据挖掘的重要内容,现有的离群数据挖掘算法大多对分类数据(categorical data)缺乏有效的处理,提出了基于规则的分类数据离群挖掘方法,采用多层最大离群支持度maxsup,搜索离群规则,有效地解决了这一问题,用这一方法对医学流行病数据进行了各种,分析了该方法的适用范围、性能,验证了方法正确性;另外,实验表明,经过离散化后,基于 相似文献
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一种在数据库中发现偏离模式的线性算法 总被引:1,自引:0,他引:1
偏离检测在是数据库发现知识的一种重要的启发式方法。 相似文献