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孙浩军

作品数:28 被引量:230H指数:5
供职机构:汕头大学工学院更多>>
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相关领域:自动化与计算机技术文化科学政治法律建筑科学更多>>

文献类型

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作者

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传媒

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年份

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  • 3篇2010
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  • 4篇2007
  • 1篇2001
  • 2篇1998
  • 1篇1997
28 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
PMC系统的软件测试被引量:1
2011年
通过分析测试项目中流程设计、接口测试、持续集成和测试覆盖率遇到的问题,该文提出了对流程设计器、接口测试、持续集成技术和代码覆盖率工具集为一体的系统进行测试的新方案,此方案满足接口测试的一致性、正确性和完整性,实验结果证明了该方案的可行性和有效性。
孙浩军罗彩云
关键词:接口测试
基于粗糙集的高维分类型数据子空间聚类算法
2012年
现有的优秀的聚类算法大多是处理低维数据的,但是对于高维数据,由于其分布特性与低维情形有很大的差异,这些算法失效.为解决高维分类型数据聚类问题,提出了一种基于粗糙集的高维分类型数据子空间聚类算法,基于粗糙集的上、下近似集的类边界描述,确定了类边界范围,然后采用相容度来调整类边界,聚类的过程采用增长子空间的思想,从低维到高维迭代地搜子空间类簇.最后通过在soybean、zoo数据集上的对比实验,实验结果表明了算法不仅可行,而且精度高.
孙浩军游俊斌吴廷发
关键词:粗糙集聚类
关于有序二叉树高度的一个结论被引量:1
1998年
有序二叉树结构是一种常用的设计数据结构,它在排序、查找等算法中起着非常重要的作用。它的高度直接影响算法的效率。本文用组合数学、概率的方法给出了一个由N个数据所能构成的深度为k的二叉树的数目的递推公式及证明。
孙浩军
关键词:有序二叉树数据结构树型结构二叉树
基层公共服务平台行政审批系统被引量:2
2016年
基层电子公共服务平台行政审批是政府部门运用现代信息技术为企业和基层群众提供服务的一种新型运作模式。本文分析了公共服务平台行政审批体系,设计并实现了在基层综合政务信息共享平台。通过队用户和管理者的角度详细分析了业务流程,特别是对多部门的协同审批方面,提出了完善的业务模型,对行政审批一体化平台中的网上审批大厅进行分析与设计,实现了入口统一、功能完善、高效快捷、安全可靠的"一站式"行政审批平台。
林叙鸿孙浩军
关键词:公共服务平台事务管理
利用高斯分布生成数据对聚类算法的比较
聚类是数据挖掘中的一个重要研究课题,是数据挖掘的核心技术。聚类算法已被广泛深入的研究,其间产生了许多不同的聚类算法,这些算法适用于特定的问题及用户。为了更好的使用这些算法,人们已经提出了很多评价算法好坏的标准。本文从另外...
孙浩军孔令俊刘志辉
关键词:数据挖掘聚类算法
文献传递
一种高维分类型数据的子空间聚类算法
2014年
子空间聚类是一种将搜索局部化在相关维上进行的聚类算法,它能有效地克服数据因维度过高引起的在全空间上聚类的困难.针对高维分类型数据,本文提出了一种自底向上的子空间层次聚类算法,该算法在全局范围内建立一个最相似线性表用来记录每个簇类与其最相似的簇类的相似度,在聚类过程中,选取最相似的簇类合并,并通过维护此线性表产生最相似的簇类.此算法在基于信息熵的意义上能够较准确地搜索簇类的子空间.通过Zoo和Soybean两个典型的分类型数据实验发现,相对于其它相关聚类算法,该算法在聚类的准确率和稳定性方面表现出较高的优越性.
孙浩军李惊涛张磊张崇锐肖婷
关键词:子空间聚类高维信息熵
基于交叠率的聚类分析研究
孙浩军朱亮孙梅陈丽萍刘志辉孔令俊
聚类分析是一种重要的数据挖掘方法,它在市场分析、金融保险、纳税评估及监测、生物科学、地理信息系统及网络信息检索等诸多社会生活领域有重要应用。类的交叠现象是聚类分析中经常遇到的问题,由此产生的聚类效果不佳的情况经产发生。因...
关键词:
关键词:聚类分析数据挖掘数据库查询
基于熵权法的混合属性聚类算法被引量:5
2013年
K-prototypes算法是处理混合数据的主要聚类算法,大部分针对混合型数据的聚类算法都是选择数据集中的一部分数据作为聚类对象,而忽略了这类数据的特殊性与整体性,为了改进了数据的距离衡量,文中提出了一种新的聚类方法,该方法采用信息熵作为属性的权值,进行高精度和更加稳定的聚类,最后通过Matlab编程实现,采用uci数据集中credit等数据集进行仿真实验,证明改进算法是正确和有效的.
孙浩军高玉龙闪光辉袁婷
关键词:混合数据信息熵
16色BMP格式图像的压缩算法改进被引量:1
1998年
数据压缩技术一直是多媒体发展的瓶颈,提高图像压缩比无疑具有现实意义。本文对16色BMP图像的BI_RLE8压缩算法进行了改进,把压缩比提高到原来的4/3倍。并针对源图像文件和已压缩的图像文件给出了两种新的压缩算法描述。
颜士刚孙浩军
关键词:图像游程编码压缩比
一种高维数据聚类遗传算法被引量:1
2010年
聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究课题。在许多实际应用中,聚类分析的数据往往具有很高的维度,例如文档数据、基因微阵列等数据可以达到上千维,而在高维数据空间中,数据的分布较为稀疏。受这些因素的影响,许多对低维数据有效的经典聚类算法对高维数据聚类常常失效。针对这类问题,本文提出了一种基于遗传算法的高维数据聚类新方法。该方法利用遗传算法的全局搜索能力对特征空间进行搜索,以找出有效的聚类特征子空间。同时,为了考察特征维在子空间聚类中的特征,本文设计出一种基于特征维对子空间聚类贡献率的适应度函数。人工数据、真实数据的实验结果以及与k-means算法的对比实验证明了该方法的可行性和有效性。
孙浩军熊琅环
关键词:高维数据聚类遗传算法特征子空间
共3页<123>
聚类工具0