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1.
概念格(Galois格)是一种进行数据分类学习的有效工具,然而建格规模庞大使分类效率和准确率受到较大影响.将粗糙度理论应用到概念格分类问题研究中,提出一种新型的近似概念格动态建格和分类挖掘集成学习模型(CACLR).该模型在粗糙度区间根据样本空间分布构建多个相对独立分布且比较精确的近似概念格分类器,能及时消除建格过程中大量与分类知识无关的节点,有效缩减原格规模,融合得到的分类挖掘集成学习模型,具有较好的粗糙分类精度和知识预测学习能力.最后进行CACLR分类集成学习模型在标准UCI数据集中的对比实验,有效验证了该模型的实用价值. 相似文献
2.
智能计算机辅助教学(Intelligent Computer Assisted Instruction)已成为现代计算机教育发展的一大趋势。本文首先对智能计算机辅助教学的结构和特点进行阐述,然后结合数据结构重点课程建设的实际情况,设计了其智能辅助教学系统,该系统在实际教学环节应用中取得了较好的学习效果,具有较强的适用性和推广价值。 相似文献
3.
传统增量算法主要侧重于从更新近似的角度进行属性约简,但在处理大规模数据集时需要评估所有属性并反复计算重要度,提升时间复杂度,降低效率.针对上述问题,文中提出基于属性树的并行化增量加速策略,关键步骤是将所有属性聚类成多棵属性树进行并行化动态属性评估.首先,根据属性树相关性度量选择合适的属性树进行属性评估,降低时间复杂度.再增加分支系数至停止准则中,随着分支深度的增加进行动态增加,可使算法在达到最大阈值后自主跳出循环,有效避免原先的冗余计算,提高效率.基于上述策略,提出基于属性树的增量属性约简算法,同时与Spark并行机制结合,设计基于属性树的并行化增量式动态属性约简算法.在多个数据集上的广泛实验表明,文中算法在保持分类性能的同时,可提高动态变化数据集约简的搜索效率,具有较好的性能优势. 相似文献
4.
针对电子病历中图像分割问题,提出了基于约束关系的改进核聚类算法,该算法通过引入约束关系在图像分割前进行修正,从而提高图像分割效果。该核聚类算法在MRI中电子病历图像分割实验的结果表明,施加约束关系的核聚类算法能有效地解决电子病历图像中含噪声以及灰度不均匀等问题,具有一定的鲁棒性和较好的图像分割效果。 相似文献
5.
6.
在适应新工科背景下,探索面向成果导向的计算机专业类"人本"人才培养模式,激发学生自身的潜能,帮助他们寻找彼此有别的能力和水平,获得成功、成就和快乐;使学生在完成基本目标达成度的同时,根据自身实际情况做差异选择,得到个性化的培养和指导.多年的实践表明,"人本"教育培养模式,可以有效激发学生自身的学习潜能,有利于学生每一个学习环节的成长和进步. 相似文献
7.
针对基于粒子群的属性约简算法易陷入局部最优、效率不高等问题,充分利用小生境技术在寻求最优解方面优势,提出一种基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法(NCNPSO-IAR)。该算法通过圆锥分层空间构造小生境半径邻域子集向量,避免过多地依赖于先验领域知识生成小生境半径和早熟收敛,始终保持种群多样性,提高算法收敛速度。另外粒子种群在圆锥解空间充分进行约简集子矢量的协同学习,使属性约简集较好收敛到最优集。相关仿真实验表明:该属性约简优化算法是高效和鲁棒的,适用于不完备、含噪音决策表的属性约简。 相似文献
8.
基于关联规则的电子病历挖掘算法研究与应用 总被引:5,自引:0,他引:5
采用了一种改进的关联规则快速挖掘算法——FG算法,该算法不需要查找频繁项集.可直接求出所有的无冗余的关联规则。基于电子病历系统历史数据,建立数据仓库,进行了FG关联规则挖掘算法的实验。结果表明该算法优于其他算法,能提取隐含在电子病历系统中未知的有用的信息,为医疗诊断能提供辅助性的决策。 相似文献
9.
10.