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闫仁武: 作品数：28 被引量：75H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>>

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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

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

基于概率统计的电压监测仪管理系统研究: 2014年; 现有的电压监测仪管理系统对电网电压的时域特性及概率分布情况不能进行详细地分析,统计结果往往不能满足智能电网对于数据的需求。针对这一问题,首先分析了目前国内外现行的电压监测仪管理系统中电压质量的统计分析方法的优缺点;在此基础上,采用概率统计理论提出了分析电压质量的新方法。该方法结合某省电网的统计数据进行了分析,分析结果表明该方法可以更加有效、科学地评价电压监测仪管理系统中的电压质量。; 韩媛媛闫仁武徐文浩; 关键词：电压质量概率统计

基于灰色关联分析的分布式协同过滤推荐算法被引量：1: 2016年; 针对原始的基于用户(User-based)或基于评分项目(Item-based)的协同过滤推荐算法(CFR)大多采用"硬分类"式聚类,且具有数据稀疏性和可扩展性的问题,提出一种基于灰色关联分析的分布式协同过滤推荐算法。算法使用Hadoop分布式计算平台,首先,计算评分矩阵中每个评分项目的灰色关系系数;然后,计算各评分项目的灰色关联度(GRG);最后,根据GRG获得每个评分项目的近邻集合,对不同用户的待预测项目用对应的近邻集合对其评分进行预测。通过在Movie Lens数据集上进行实验,与User-based和Item-based的CFR算法相比,该算法平均绝对误差分别下降了1.07%和0.06%,而且随着数据规模的扩展,通过增加集群节点,算法运行效率有相应的提升。实验结果表明,该推荐算法可以有效地实现大规模数据的推荐,并能解决数据可扩展性的问题。; 邱桂闫仁武; 关键词：灰色系统协同过滤推荐算法分布式系统 HADOOP

入侵检测中基于IBQGSA的特征选择及SVM参数优化被引量：2: 2017年; 针对支持向量机(SVM)应用于网络入侵检测时特征选择及分类器参数优化问题,利用改进的二进制量子引力搜索算法(IBQGSA)对入侵特征集及SVM参数进行组合寻优。将入侵特征集及SVM参数看作是二进制量子引力搜索算法中的量子个体并进行组合编码,在使用量子旋转门更新个体位移时,引入动态的位移更新策略,确保算法收敛到全局极值,设计与进化程度及个体适应度值相关的自适应变异概率,提升量子非门变异操作时算法的自适应变异能力。利用KDD CUP 99数据集进行仿真实验,实验结果表明,所提算法能有效地获取最佳特征子集及分类器参数组合,检测效果更好。; 李丛闫仁武丁勇王云; 关键词：支持向量机参数优化入侵检测

一种改进的加权关联规则挖掘算法被引量：8: 2011年; 基于经典Apriori算法的加权关联规则挖掘算法New-Apriori存在3个问题,需要多次扫描数据库,权值定义不合理和权值的引入导致Apriori基本性质不再成立。为了解决这些问题,采用将矩阵和加权关联规则算法相结合的方法,该改进算法具有只需要扫描一次数据库,权值的定义既考虑到了权重大的项目,也没有忽略频繁出现而权重小的项目,并引入K-项支持期望作为减枝的依据的特点。; 刘海蓉闫仁武; 关键词：数据挖掘 APRIORI算法加权关联规则频繁项集

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