陈富赞
- 作品数：48 被引量：262H指数：9
- 供职机构：天津大学管理与经济学部更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理社会学文化科学更多>>
- 面向不确定需求的适应性软件体系结构设计被引量：4
- 2010年
- 需求不确定性是软件开发的主要风险来源之一。首先讨论了不确定需求的含义、产生的原因及其影响;然后分析了需求与软件体系结构的关系;指出了软件体系结构对满足需求和控制软件风险的重要性;提出了在不确定需求的情形下,需求分析与体系结构设计的协同建模方法及适应性软件体系结构的设计思想;论证了不确定需求情形下软件体系结构的演化过程,以保障生命周期内软件产品质量的开发思路。
- 付赟李敏强陈富赞
- 关键词：软件体系结构
- 数据驱动的重污染天气应急限产方案智能决策
- 2024年
- 对工业排放源企业限产是重污染天气应急响应的有效手段.现行限产模式并未考虑扩散条件对限产效果的影响及大气环境治理与经济发展的矛盾.面向特定重污染天气预警,开发数据驱动最优限产方案智能决策方法(DID),用极限学习机预测特定扩散条件下限产方案的减排效果,并将决策者的空气质量改善目标及经济效益目标作为约束对限产方案进行优化.真实数据集上的实验结果表明,在达到同样空气质量目标时,DID方案的经济效益和平均生产比例均高于现行预案;在实现相同经济产值时,DID方案的空气质量改善程度也显著高于现行预案.DID方法能够提高重污染天气应对的精准性及科学性,管理者可以根据当前工作重心设置不同的大气治理及经济发展目标,实现生态环境与区域经济的协调发展.研究结论可为各级政府提高重污染天气应急响应水平提供理论与方法支持,具有一定推广及应用价值.
- 陈富赞焦扬李敏强田津
- 关键词：决策支持大气污染减排极限学习机
- 大气污染区域联防联控应急调控方案优选方法
- 本发明提供了一种大气污染区域联防联控应急调控方案优选方法，包括以下步骤：S1、获取大气污染区域的历史数据；S2、通过极限学习机对历史数据进行分析处理，生成大气污染物浓度与历史数据之间的非线性关系；S3、根据非线性关系预测...
- 李敏强陈富赞田津杜慧滨焦扬贾宁李露露
- 文献传递
- 个性化推荐中的用户兴趣演化与建模研究
- 用户兴趣建模是推荐系统的重要组成部分，也是推荐算法设计的主要研究内容之一。在现实中用户的兴趣不是一成不变的，随着用户在某一兴趣领域中消费记录的增加，其在该领域的兴趣也会发生变化。本文分析了用户兴趣变化的影响因素，设计了用...
- 冯浩源李敏强田津陈富赞冯楠
- 关键词：个性化推荐电子商务
- 基于合作型协同进化的RBFNN分类算法被引量：3
- 2008年
- 针对传统优化方法提高径向基函数神经网络(RBFNN)分类能力存在的问题,提出一种基于合作型协同进化群体并行搜索的CO-RBFNN学习算法.该算法首先利用K-均值算法对最近邻方法确定的网络初始隐节点聚类,然后以聚类后的隐节点群作为子种群进行协同进化操作,最终获得网络的最优结构.算法采用包含整个网络隐节点结构和控制向量的矩阵式混合编码方式,隐层和输出层之间的连接权值由伪逆法确定.在UCI的8个数据集上进行的仿真实验结果验证该算法的有效性和可行性.
- 田津李敏强陈富赞
- 关键词：协同进化K-均值聚类
- 基于双向混合搜索的最大频繁项集发现算法
- 最大频繁项集发现是数据挖掘及应用中的一个重要问题。提出了一种新的最大频繁项集发现方法:1) 给出了一种层次结构的搜索空间组织形式,可以递归地将搜索空间分解成能够处理的独立的子空间;2) 提出一种适应性更广的双向混合(Tw...
- 陈富赞李敏强
- 关键词：数据挖掘最大频繁项目集
- 文献传递
- 基于本体的语义网络会话聚类和可视化方法被引量：3
- 2011年
- 提出一种基于本体的网络会话表示方法,即语义会话,和一种会话聚类和可视化方法.会话聚类方面基于用户浏览网站的公共路径提出一种语义会话间的相似性度量——语义公共路径相似性度量(SMSCP),并且使用改进的kmedoids聚类算法衡量其有效性.在聚类结果可视化方面应用层云表来展示聚类结果.实验表明文中的聚类方法和可视化方法具有更好的有效性及可理解性.
- 杨钤雯寇纪淞陈富赞李敏强
- 关键词：网络使用挖掘本体
- 高校科技质量评价方法研究
- 2013年
- 为了高校能够对自身的科技能力进行有效的认识与改进,本文选取227所理工农医类院校应用层次分析法原理确定其科技评价指标,然后应用多元回归分析建立高校个体科技能力评价模型,进而根据评价模型对高校进行聚类分析,探寻理工农医类院校科技能力水平差异的原因。
- 邢立伟陈富赞
- 关键词：层次分析法多元线性回归分析聚类分析
- 基于网络的数值关联规则挖掘方法被引量：9
- 2002年
- 关联规则 ( Association Rules)发现的是属性间的关系 .属性可以是逻辑型的 ,也可以是数值型的 .在从逻辑型属性描述的数据中发现关联规则方面已经有许多比较成熟的算法 ,而在数值型属性方面则不然 .将数值关联规则挖掘问题映射成逻辑关联规则挖掘问题是一种方便有效的方法 .本文给出了一个新的数值属性关联规则挖掘算法 ,该算法利用数据本身的特征决定对数值属性值域的划分 ,进而将划分后的所有区间映射为逻辑属性 (项目 ) ,在此基础上可以挖掘出更容易理解、更具有概括性的有效关联规则 .本文给出了一个发现频繁项目集搜索算法 。
- 陈富赞寇纪淞李敏强
- 关键词：数据挖掘最小支持度知识发现数据库
- 网络外部性条件下信息产品的跨时期混合捆绑
- 探讨当信息产品具有网络外部性时，厂商是否有动机采取跨时期混合捆绑定价策略。构建两层规划模型实现跨时期混合捆绑策略的最优定价，上层模型中厂商以利润最大化为目标决定各产品价格，下层模型中消费者以剩余最大化为目标做出购买决策。...
- 罗潇潇李敏强陈富赞冯楠田津
- 关键词：网络外部性信息产品
