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31.
32.
介绍Web日志挖掘预处理过程中一些特殊情况的处理方法,在会话识别阶段给出一种基于过滤框架网页与会话重组相结合的会话识别方法,在会话识别之前进行框架网页的过滤,根据传统的会话识别方法构造初始会话集,使用会话重组算法对初始会话集进行优化。实验结果显示,该方法提高了会话识别的质量。 相似文献
33.
静态软件缺陷预测方法研究 总被引:14,自引:7,他引:7
静态软件缺陷预测是软件工程数据挖掘领域中的一个研究热点.通过分析软件代码或开发过程,设计出与软件缺陷相关的度量元;随后,通过挖掘软件历史仓库来创建缺陷预测数据集,旨在构建出缺陷预测模型,以预测出被测项目内的潜在缺陷程序模块,最终达到优化测试资源分配和提高软件产品质量的目的.对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行了系统的总结.首先,给出了研究框架并识别出了影响缺陷预测性能的3个重要影响因素:度量元的设定、缺陷预测模型的构建方法和缺陷预测数据集的相关问题;接着,依次总结了这3个影响因素的已有研究成果;随后,总结了一类特殊的软件缺陷预测问题(即,基于代码修改的缺陷预测)的已有研究工作;最后,对未来研究可能面临的挑战进行了展望. 相似文献
34.
提出一种基于非线性重构模型的植物叶片图像集的分类识别方法。该方法首先使用高斯受限玻尔兹曼机(GRBMs)通过非监督预训练来初始化模型的权值;然后针对每一个植物叶片图像集用初始化的模型训练得到一个特定的模型;最后根据测试样本的最小重构误差和测试样本集的最多投票策略来判定测试样本集的类别。该方法通过图像预处理来处理图像,避免了图像在缩放时发生形变,并采用基于k-means的特征提取方法来提取植物叶片图像特征。实验结果表明,该方法能够准确地对植物叶片图像集进行分类识别。 相似文献
35.
Jigang Sun Author Vitae Author Vitae Colin Fyfe Author Vitae 《Pattern recognition》2011,44(5):1137-92
Sum of weighted square distance errors has been a popular way of defining stress function for metric multidimensional scaling (MMDS) like the Sammon mapping. In this paper we generalise this popular MMDS with Bregman divergences, as an example we show that the Sammon mapping can be thought of as a truncated Bregman MMDS (BMMDS) and we show that the full BMMDS improves upon the Sammon mapping on some standard data sets and investigate the reasons underlying this improvement. We then extend a well known family of MMDS, that deploy a strategy of focusing on small distances, with BMMDS and investigate limitations of the strategy empirically. Then an opposite strategy is introduced to create another family of BMMDS that gives increasing mapping quality. A data preprocessing method and a distance matrix preprocessing are introduced. 相似文献
36.
37.
提出了棉花等级自动分类的实现框图,着重讨论了消除光线不均匀的预处理方法,提取了棉花图像的均方差变异系数、黑斑和黄斑三个特征参量。实验表明,这些特征能很好地表征棉花的等级。 相似文献
38.
数据预处理在Web日志挖掘过程中起着至关重要的作用。本文详细分析了数据预处理的过程,并对用户识别提出了改进策略,最后实现了一个Web日志挖掘预处理模型(WLMPM)。 相似文献
39.
We consider time-space tradeoffs for static data structure problems in the cell probe model with word size 1 (the bit probe model). In this model, the goal is to represent n-bit data with s=n+r bits such that queries (of a certain type) about the data can be answered by reading at most t bits of the representation. Ideally, we would like to keep both s and t small, but there are tradeoffs between the values of s and t that limit the possibilities of keeping both parameters small. 相似文献
40.
高书香 《承德石油高等专科学校学报》2012,(4):34-36
利用数据挖掘可以优化有杆泵系统的生产管理方案,其数据挖掘目标值宜定为单井生产成本。挖掘数据应是包括油层基础数据、井眼轨迹数据、井下流体数据、井下工具数据、井下作业数据、地面设备数据、日常生产数据等7大类数据在内的所有相关数据。在数据预处理设计中,应进行数据的标准化处理、过滤噪声数据、数据单位的规范化处理、表达术语的统一化处理、成本量化处理等工作。 相似文献