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金鹏

作品数:2 被引量:18H指数:2
供职机构:华中师范大学计算机学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇鱼群算法
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇群算法
  • 1篇人工鱼
  • 1篇人工鱼群
  • 1篇人工鱼群算法
  • 1篇网格
  • 1篇离群点
  • 1篇离群点检测
  • 1篇粗糙集

机构

  • 2篇华中师范大学
  • 1篇武汉大学

作者

  • 2篇金鹏
  • 1篇王华
  • 1篇戴上平
  • 1篇王敬华
  • 1篇姬盈利

传媒

  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2012
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于粗约简和网格的离群点检测被引量:10
2015年
为解决现有高维海量数据离群点挖掘在时间与空间效率上的不足,提出了一种基于粗约简和网格的离群点检测算法RRGOD。算法在基于密度的离群点检测算法LOF的基础上,结合粗糙集理论特点,引入属性权值概念,淘汰属性权值低于重要度阈值的属性降低维度,从而减少了进行聚类的计算量。在网格聚类阶段,对传统的网格划分方法进行改进,引入属性维半径向量概念,提出了一种可变网格划分方法,根据数据集特点自适应地划分网格空间。在真实数据集和仿真数据集上进行了实验。结果表明,该算法在进行离群点检测时能在保持足够精确度的同时,检测效率有显著的改善。
王敬华金鹏
关键词:数据挖掘离群点检测粗糙集网格
基于多群协同人工鱼群算法的分类规则提取算法被引量:8
2012年
在对基本人工鱼群算法原理分析的基础上,提出了一种多群协同人工鱼群算法用于实现对连续空间变量的分类规则提取问题。定义了基于规则支持度与置信度的规则评价函数,构造了人工鱼在规则提取应用中的特定编码及相关概念的计算公式,给出了该算法的具体实现步骤,并用VC++软件编程实现。最后对Iris和Wine数据集进行测试实验,并与单群体鱼群算法及多种群微粒群算法进行比较。仿真结果表明,该算法能够快速提取分类精度较高的分类规则,因此利用该算法解决连续变量分类规则提取的相关问题是可行且有效的。
戴上平姬盈利王华金鹏
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