黄红星
- 作品数：8 被引量：13H指数：2
- 供职机构：福建农林大学计算机与信息学院更多>>
- 发文基金：福建省教育厅科技项目福建省教育厅资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 数学类本科专业校企合作模式研究被引量：1
- 2016年
- 文章从校企合作的意义与模式入手,分析我校数学类本科专业的校企合作现状,提出校企合作的设想及实践。
- 姜永林玉蕊温永仙林鸿钊连海峰黄习培黄红星陈云
- 关键词：校企合作
- 挖掘完全频繁项集的蚁群算法被引量：4
- 2014年
- 关联规则是数据挖掘发现的重要知识,完全频繁项集的发现是挖掘关联规则的关键步骤.蚁群算法是一种元启发式算法,已经有效应用于许多组合优化问题.因此,提出一种新的应用蚁群算法挖掘完全频繁项集的方法.对比实验表明,该算法是智能高效的.
- 黄红星
- 关键词：数据挖掘关联规则蚁群算法
- 模糊蚁群聚类及其在数据挖掘中的应用被引量：1
- 2007年
- 提出了一种基于蚁群算法的动态模糊聚类分析方法,并研究其在数据挖掘中的应用。该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态的确定了聚类数目和中心;然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行FCM聚类弥补蚁群算法的不足。从而将蚁群算法与模糊C均值聚类有机的结合,实现了基于改进的目标函数聚类分析,可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类。
- 黄红星阙树福黄习培田立
- 关键词：聚类分析模糊聚类蚁群算法数据挖掘
- 挖掘最大频繁项集的二进制蚁群优化算法
- 最大频繁项集挖掘,为其建立0-1整数规划数学模型,并应用二进制蚁群算法求解.在基准数据集上对该算法的性能测试表明,该算法有效提高了挖掘最大频繁项集的效率和智能.
- 黄红星钟一文黄习培
- 关键词：数据挖掘最大频繁项集整数规划问题
- 挖掘最大频繁项集的遗传蚁群优化算法被引量：2
- 2010年
- 为了提高挖掘的效率和精度,采用代数定义最大频繁项集并建立其数学模型,通过二进制编码将支持度的计算、蚁群算法和遗传算法求解有机地融合,从而提出一种求解该数学模型的遗传蚁群算法。实验表明,该算法挖掘最大频繁项集是有效的,具有良好的伸缩性。
- 黄红星黄习培王秀丽
- 关键词：关联规则最大频繁项集遗传算法蚁群算法
- 挖掘最大频繁项集的改进蚁群算法被引量：3
- 2011年
- 最大频繁项集挖掘用于发现频繁地出现在数据集中的最大子集,目前已经有许多有效的算法。应用蚁群算法挖掘最大频繁项集是一种新的方法,但是该算法往往迭代次数多,提取率低。结合频繁项集关联图和最大最小蚂蚁系统,提出一种新的蚁群算法。算法构造蚁群路径图,蚁群在动态的信息素和启发式因子指导下构造局部最大频繁项集,通过新的局部更新和全局更新机制发现全局最大频繁项集。对比实验表明,算法挖掘速度快,提取率高。
- 黄红星王秀丽黄习培
- 关键词：数据挖掘最大频繁项集蚁群优化最大最小蚂蚁系统关联图
- 挖掘最大频繁项集的朴素蚁群优化算法被引量：1
- 2011年
- 为了挖掘大型数据库中的最大频繁项集,为其建立了非线性优化模型,并给出一种朴素蚁群算法求解。该算法只需要扫描一次数据库,不使用启发式信息而采用朴素信息素模型,即信息素释放在与每个项关联的有两个边上,从而将边与项紧密联系起来,既构建了蚁群的路径,又挖掘最大频繁项集。采用与问题紧密相关的局部更新、全局更新和局部搜索机制。理论分析和对比实验结果表明了该算法的有效性。
- 黄红星景林黄习培
- 关键词：数据挖掘最大频繁项集蚁群优化
- 基于图的关联规则改进算法被引量：1
- 2009年
- 关联规则挖掘是数据挖掘研究的最重要课题之一。基于图的关联规则挖掘DLG算法通过一次扫描数据库构建关联图,然后遍历该关联图产生频繁项集,有效地提高了关联规则挖掘的性能。在分析该算法基本原理基础上,提出了一种改进的算法—DLG#。改进算法在关联图构造同时构造项集关联矩阵,在候选项集生成时结合关联图和Apriori性质对冗余项集进行剪枝,减少了候选项集数,简化了候选项集的验证。比较实验结果表明,在不同数据集和不同支持度阈值下,改进算法都能更快速的发现频繁项集,当频繁项集平均长度较大时性能提高明显。
- 黄红星
- 关键词：数据挖掘关联规则频繁项集关联图关联矩阵
