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闫仁武

作品数:28 被引量:73H指数:5
供职机构:江苏科技大学计算机科学与工程学院更多>>
发文基金:江苏省自然科学基金国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信交通运输工程经济管理更多>>

文献类型

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领域

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主题

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机构

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作者

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传媒

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年份

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  • 1篇2016
  • 1篇2015
  • 1篇2014
  • 1篇2013
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  • 2篇2011
  • 2篇2010
  • 6篇2009
  • 2篇2008
  • 1篇2007
  • 1篇2002
  • 1篇1997
  • 1篇1996
28 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于关联规则的Apriori算法的改进及其在保险业CRM的应用被引量:1
2009年
客户关系管理作为一种以客户为中心的经营策略,可以很好完成客户的获取与保持,为经营者提供决策支持,而数据挖掘作为一种分析工具,可以应用在客户关系管理中的大量数据分析和客户价值挖掘中。作为数据挖掘研究的一项重要内容——关联规则数据挖掘研究,其经典的Apriori算法及其改进算法存在着一些不足,如产生庞大的候选集、需要多次扫描数据库,大大增加I/O开销。针对这个算法的瓶颈问题,提出了基于关联规则的改进的Apriori算法,并将其应用在客户关系管理中的大量数据分析,如客户的年龄、职业、年收入、险种等属性,通过对得出的规则的分析来挖掘出具备某些特征的客户趋向购买何种险种,为业务的宣传及管理者的决策支持提供了明确性。
闫仁武李丛雷艳云任平
关键词:数据挖掘客户关系管理APRIORI算法关联规则
融合FAST特征选择与ABQGSA-SVM的网络入侵检测被引量:12
2017年
为进一步提升网络入侵检测效果,提出一种融合FAST特征选择与自适应二进制量子引力搜索支持向量机的(FAST-ABQGSA-SVM)网络入侵检测算法。利用FAST算法过滤掉原始特征集中冗余无关的特征形成候选特征子集,基于组合优化策略采用自适应二进制量子引力搜索算法对候选特征子集与SVM分类器参数进行组合优化。在ABQGSA反复学习寻优过程中,采取动态自适应波动式调整策略更新量子旋转角以平衡算法全局搜索能力和局部搜索能力;同时为提升算法的自适应变异能力,设计与进化程度及个体适应度值相关的自适应变异概率,当种群进化出现停滞时及时引入量子位离散交叉操作帮助种群摆脱局部极值。通过KDD CUP 99仿真实验表明,所提出的FAST-ABQGSA-SVM算法较其他同类型检测算法具有更好的鲁棒性、学习精度以及检测效果。
李丛闫仁武朱长水高广银
关键词:组合优化入侵检测
基于Apriori算法的多维关联规则挖掘研究被引量:6
2009年
关联规则是数据挖掘中的一个重要研究方向。经典的Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔型关联规则频繁项集的算法,但其并不适合挖掘近年来兴起的多维数据模型。在改进Apriori算法的基础上,提出了一种"二次剪枝"的算法,此算法适用于挖掘多维关联规则,并且在一定程度上提高了算法效率。
绳英英闫仁武王加民李佳
关键词:数据挖掘多维关联规则数据立方体APRIORI算法
基于Web挖掘的电子商务推荐系统研究被引量:3
2015年
基于Web挖掘的个性化推荐技术已在电子商务网站取得了较为广泛的应用,但在具体的过程中还存在较多的问题。文章首先从电子商务中的数据源和Web挖掘技术出发,介绍当前推荐系统的应用技术,分析现有的电子商务个性化推荐系统的优点及存在问题。提出了建立多模块个性化推荐和基于隐私保护模块的电子商务个性化推荐系统,并针对不同用户类型采用不同的推荐策略,实现完全个性化推荐系统。
方传霞闫仁武
关键词:WEB挖掘电子商务推荐系统隐私保护
基于负控系统的电压质量监测通信系统的设计
2002年
给出了一种基于负控系统之电压质量监测通信系统的体系结构 ,针对通信系统中的两个关键技术分别提出了基于WINSOCK的解决方案和特定的面向字符的解决方案 。
邓志良闫仁武李绍鹏
关键词:无线电力负荷控制系统通信系统WINSOCK
一种基于蚁群算法的分类规则挖掘算法被引量:5
2007年
Parepinelli等提出了基于ACO的分类算法。文中提出了一种基于自适应蚁群算法的分类规则挖掘算法,该算法采用了与Parepinelli算法不同的启发式函数及信息素改变方法,引入了自适应机制与变异策略,从而达到缩短蚁群算法计算时间、加快算法收敛速度、提高预测准确率的目的。实验结果验证了该算法的有效性。
常晓磊闫仁武
关键词:蚁群算法自适应机制
粒子群的K均值算法在电信客户细分中的应用被引量:4
2009年
在K均值算法中,对于随机的初始值选取可能会导致不同的聚类结果,甚至存在着无解的情况;还有该算法是基于梯度下降的算法,因此不可避免地常常陷入局部极优。针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种新的聚类算法——基于粒子群的K均值聚类算法,理论分析和实验表明该算法有较好的全局收敛性,能有效地克服传统的K均值算法易陷入局部极小值的缺点,采用改进后聚类算法对电信客户数据进行聚类分析,得到具有不同特征的客户群组,聚类结果分析更合理清晰,更便于对不同群组采取不同的经营策略,为管理者提供了合理的决策支持。
闫仁武雷艳云任平李从
关键词:粒子群算法全局优化K均值算法客户细分
基于泛函序列的模糊C均值算法
2012年
在模糊C均值算法的基础上,通过对原有算法进行改进,以达到加快聚类速度的目的。提出了一种使用最速下降法来优化模糊C均值算法的方法。从传统的模糊C均值算法中推导出关于聚类中心的泛函迭代序列,并证明了该序列的收敛性,以及该序列收敛到的不动点是目标函数达到的极值点。而后,使用最速下降法加快该序列收敛速度。最终通过实验结果来验证了理论的可行性。在其迭代过程中,对于越偏离理论聚类中心的点,下降趋势比传统模糊C聚类算法就越明显。
闫仁武杨攀
关键词:聚类模糊C均值最速下降法
基于Log-Linear模型的Gauss-Cauchy自适应细菌觅食算法被引量:1
2020年
针对基本细菌觅食算法在寻优过程中易在非全局价值点附近大量聚集,导致寻优精度降低、收敛速度过慢、细菌种群多样性降低等一系列问题,提出了一种基于Log-Linear模型的Gauss-Cauchy自适应细菌觅食算法。首先,将Log-Linear模型引入基本细菌觅食算法中用来优化细菌的三个行为;其次,在算法中引入自适应调整细菌的视野和步长的策略,细菌的搜索范围和寻优精度随也可随着算法的进行得到提高;再次,利用Gauss-Cauchy变异来提高细菌种群的多样性。仿真实验结果表明,该改进算法与其他优化算法进行比较,算法的收敛速度提高30%和寻优精度提高78%,并保持了细菌的多样性。
王圣闫仁武
关键词:细菌觅食算法自适应
知识发现技术在ERP方面的研究与设计
2013年
ERP系统如今在各个行业已经基本实现了较为广泛的应用,但实施过程中还存在很多的问题。文章首先从ERP和知识发现技术(KDD)的时代背景与发展历程出发,结合两者的概念和相关技术及特点,分析了其部分构架和模型,对知识发现技术进行了研究,把数据仓库、知识发现和联机分析处理技术,应用到ERP中去。提出了知识发现技术在ERP上的设计方法,并在my-excel软件平台上进行了方案设计,对企业的业务流程进行了分析,实现了对ERP系统对企业管理者的决策支持。
李琳琳闫仁武
关键词:企业资源计划知识发现数据仓库联机分析处理
共3页<123>
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