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郑州市科技攻关计划项目(2006-8-1)

作品数:3 被引量:6H指数:1
相关作者:王自强李鹏邝艳敏段爱玲张德贤更多>>
相关机构:河南工业大学更多>>
发文基金:郑州市科技攻关计划项目河南省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇数据挖掘
  • 1篇遗传算法
  • 1篇异常检测
  • 1篇异常数据
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇支持向量数据...
  • 1篇数据描述
  • 1篇子群
  • 1篇自动控制
  • 1篇自动控制技术
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇粒子群
  • 1篇控制技术
  • 1篇混合算法
  • 1篇分类规则挖掘
  • 1篇分类器
  • 1篇分类器设计
  • 1篇闭包

机构

  • 3篇河南工业大学

作者

  • 3篇王自强
  • 2篇邝艳敏
  • 2篇李鹏
  • 1篇张德贤
  • 1篇段爱玲

传媒

  • 1篇计算机工程
  • 1篇吉林大学学报...
  • 1篇农业网络信息

年份

  • 1篇2009
  • 1篇2008
  • 1篇2007
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
一种基于混合算法的分类器设计
2008年
为了高效地从数据库中挖掘分类规则,提出一种将粒子群优化算法和遗传算法相结合的新算法。该算法的核心思想是对规则的前件进行固定长度编码,适应度函数的计算由分类规则的准确率、置信度、支持度和简洁度构成,从而实现基于两者混合算法的分类器设计。将该分类器与遗传算法分类器和粒子群算法分类器进行对比,实验结果表明,该分类器具有更高的分类准确率以及更快的收敛速度。
邝艳敏王自强李鹏
关键词:数据挖掘粒子群遗传算法分类器
基于支持向量数据描述的高效异常数据检测算法被引量:5
2009年
为了解决大规模数据中的异常检测问题,提出了基于支持向量数据描述(SVDD)的高效离群数据检测算法。该算法的核心思想为:首先利用SVDD获得包含单类数据的最小球形边界,然后通过该边界对未知样本数据进行分类,并利用最小闭包球算法对SVDD分类器进行优化求解。在UCI机器学习数据集和入侵检测数据集上将该算法与其他离群数据检测算法进行了实验比较,结果表明,该算法不仅获得了更高的检测准确率,而且具有较低的运行时间。
王自强段爱玲张德贤
关键词:自动控制技术异常检测支持向量数据描述支持向量机
分类规则挖掘算法综述被引量:1
2007年
分类规则挖掘是数据挖掘中一个重要的研究领域。通过介绍当前数据挖掘中具有代表性的分类算法,总结了各种算法的优缺点,给出了分类算法的应用以及分类算法面临的挑战,并对分类算法的发展方向进行了展望,为使用者选择算法或研究者改进算法提供了借鉴。
邝艳敏王自强李鹏
关键词:数据挖掘
共1页<1>
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