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1.
方玮玮 《铜陵财经专科学校学报》2012,(6):104-106
文章讨论了数据挖掘的一般理论,研究了关联规则挖掘算法以及经典的Apriori算法,分析了算法存在的问题,并提出了新的基于压缩矩阵的关联规则挖掘算法。理论分析和仿真实验显示改进算法的性能明显优于Apriori算法。 相似文献
2.
从生态与经济绩效两方面、以生态经济效率与效果两个维度构建指标体系,并基于粗糙集理论对指标进行优化,设计了基于AHP和粗糙集理论的指标权重,综合考虑了主观经验与客观数据的特点,构建了基于DEA的效率模型和基于综合评价的生态经济效果评价模型。根据效率与效果测度结果,设计生态经济综合指数,并根据分布情况构建钢铁企业生态经济效率—效果矩阵及其路径优化矩阵。钢铁企业综合绩效的测度弥补了传统绩效考核的不足,只有综合考虑生态经济效率和效果,才能全面衡量企业的生态经济绩效。 相似文献
3.
在分析现有处理矩阵恢复问题的非凸秩最小化算法的基础上,提出了一种基于超松弛迭代的改进算法,并给出了松弛因子ω的确定准则。仿真实验表明:在惩罚参数选取较大的情形下,改进算法较原算法具有更快的收敛速度及更高的收敛精度,同时展示了基于非凸秩最小化算法的矩阵恢复技术在图像去噪中的应用。 相似文献
4.
师范生教育是高等本科教育体系的一部分,为初等教育培养高水平教育工作者和管理人才。基于粗糙集理论讨论师范生的培养质量问题。首先确定评价指标并随机抽取一定数量的数据,根据粗糙集的重要度对数据进行属性约简,通过约简表提取规则,对师范生培养质量进行客观评价分析,为以后的师范生培养提供参考。 相似文献
5.
从产品价值聚类分析的角度,构建P-R-K产品选择模型。以主成分分析结合粗糙集理论作为K-means聚类分析的前端系统,通过对产品的价值进行数据挖掘,形成产品聚类组合。再通过三维矩阵对产品组合进行定性分析,进而实现产品的选择。结合物业服务企业涉足社区电子商务时所面临的如何在驳杂的产品中选择更有市场价值的产品的问题,文章构建社区电子商务产品价值指标体系,进行了P-R-K产品选择模型的实证分析。 相似文献
6.
互联网上信息资源的爆炸式增长,给用户带来了信息过载问题,不明确的用户需求更是对搜索引擎提出了更大的挑战。个性化推荐系统实现了用户和信息资源的紧密连接。目前,协同过滤算法是个性化推荐系统中使用最广泛的算法。然而随着用户数量和信息资源的不断骤增,数据不可靠、稀疏性以及及时性等问题严重影响着推荐系统的推荐质量。因此,基于现有协同过滤技术在时间和空间的维度上对传统算法从三方面进行了改进:在空间上构造情感得分矩阵并结合评分矩阵以缓解用户主观评分不可靠问题;在时间上引入时间权重因子模拟用户的兴趣迁移以缓解数据稀疏性和及时性问题;结合用户兴趣分布相似度和评分相似度来进一步保证推荐质量。同时,以电影推荐系统为例验证改进协同过滤算法的推荐质量,结果表明,相较于传统算法,改进的算法其推荐效果更优。 相似文献
7.
利用分明矩阵进行属性约简时,先利用离散化决策表求出分明矩阵,对搜索引擎的评价指标体系进行优化处理,再根据决策矩阵和信息熵方法计算原评价指标的权重,以说明优化的评价指标体系在使用中是可行的.因此属性简约实际上往往能确定出多种优的评价指标体系,能使评价工作具有更大的灵活性. 相似文献
8.
数据挖掘在计算机文化基础课教学中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
运用数据挖掘中的粗糙集方法对计算机文化基础课教学的课时安排以及考试成绩进行分析,可以指导教师改进课程教学,提高教学质量。 相似文献
9.
将风险引入矩阵对策,对二人有限策略博弈的理论研究具有十分重要的意义。本文首先将风险引入矩阵对策,然后建立风险模型,对最优混合策略优中选优进行研究和实证分析。实证分析证明,基于风险的矩阵对策比普通的矩阵对策更符合实际。 相似文献
10.
分布估计算法是一种基于遗传算法的种群进化算法,但在处理较大规模的旅行商问题时容易过早陷入局部最优.针对这一情况,将最大熵理论引入分布估计算法,对其概率分布模型及种群生成策略进行改进,提出了一种最大熵分布估计算法.并基于旅行商标准测试库TSPI。IB进行了实例仿真测试,结果表明,最大熵分布估计算法的性能得到了有效的改善. 相似文献