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王立宏: 作品数：57 被引量：153H指数：7; 供职机构：烟台大学计算机与控制工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理理学更多>>

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信息表离散格的进一步研究被引量：2: 2005年; 在文献[1]的基础上,得到了离散格的表示定理。进一步证明了在离散格到划分格的映射下交运算可以保持运算,而并运算不能保持运算,因此该映射不是同态映射。根据离散化后得到的对象域划分定义了离散化方案之间的等价关系,证明了随着离散化等价类[DR]的加粗,离散化方案对应的正区域下降,而条件信息熵上升,最后分析了另外两种离散格搜索算法。; 王立宏吴耿锋; 关键词：同态映射原子

两阶段近邻传播半监督聚类算法被引量：2: 2012年; 近邻传播聚类算法(affinity propagation,AP)受偏向参数影响较大,很难确定最优聚类所需的参数。设计了两阶段近邻传播半监督聚类算法(two-stage semi-supervised clustering algorithm based on affinity propagation,2SAP),在整个数据集上运行半监督近邻传播算法(semi-supervised clustering based on affinity propagation,SAP),得出类代表点集合,在类代表点集合上运行SAP算法得出结果。在实际数据集上进行实验,结果证实:与算法SAP和并行近邻传播半监督聚类算法(parallel computation of semi-supervised clustering algorithm based on affinity propagation,PSAP)相比,2SAP算法的CRI和FCRI值较高,而相应的离散系数较小,说明2SAP受偏向参数的影响较小。; 张友新王立宏; 关键词：半监督聚类先验信息

基于并行协同进化的属性约简被引量：35: 2003年; 提出一种求属性集合最小约简的新方法 ,即基于并行协同进化的属性约简方法 .该方法将并行遗传算法和协同进化算法相结合 ,能有效地处理具有大量属性的信息系统 .对各类实验数据的测试表明 ,该方法得到的属性约简量与基于属性重要性的约简方法相似 ,在某些情况下求得最小约简的可能性要高于属性重要性方法 .; 王立宏吴耿锋; 关键词：属性约简数据分析知识发现遗传算法粗糙集理论

基于计算机网络系统复杂性的竞争特性探讨: 2007年; 将计算机网络系统的特点与复杂系统的特点相比较,认为因特网、广域网、城域网、局域网等拥有巨大用户量和信息量`的计算机网络系统都可看作或近似看作复杂系统。在用对比的方法对计算机网络系统的所具有的复杂性进行了逐一分析后,重点探讨了广泛存在的竞争特性。最后通过网络追踪测试的方法验证了竞争-冲突的存在及其特点。测试结果说明了竞争-冲突的发生带有明显的时间性,有高峰期和低谷期。并且提出:化解由成员间的竞争引起的冲突、实现有序合作是计算机网络复杂系统提高网络服务性能的关键所在。; 孙丽珺王立宏逯昭义; 关键词：复杂系统计算机网络

基于潜在语义差异的医学网页聚类被引量：2: 2008年; 采用潜在语义索引的全局模型和局部模型表示医学网页时,模糊聚类结果的类间包含度很大。该文提出一种新的潜在语义差异模型,将医学网页中的文本抽取出来并分别采用全局模型、局部模型和差异模型进行表示,利用FCM算法进行聚类并计算类间包含度。实验发现,对给定的5类医学网页进行聚类时,采用差异模型时的类间包含度平均约为全局模型的85%、局部模型的80%。; 米晓芳秦洋王立宏宋宜斌; 关键词：潜在语义索引文本挖掘 FCM聚类包含度

近邻传播半监督聚类算法的分析与改进被引量：8: 2010年; 近邻传播半监督聚类算法SAP在小数据集上运行时可能会出现并列类代表点的现象,当出现并列类代表点时,依据决策矩阵E对角线上数值大于0确定的类代表点并不是全部的类代表点。分析了近邻传播算法的性质,找出了并列类代表点的出现原因,并针对此现象给出了改进算法。; 赵宪佳王立宏; 关键词：半监督学习

信息系统的约简与粒度分析及其在数据挖掘中的应用: 本文在粗集理论和模糊集理论的基础上,对完整信息系统的约简问题进行了研究.主要工作分为两大部分:理论部分研究了信息系统的约简以及约简过程中出现的信息粒度变化,应用部分把作者在论域约简和属性约简研究中取得的部分成果应用到人口...; 王立宏; 关键词：信息系统信息粒度协同进化

启动子的潜在语义索引差异识别算法被引量：1: 2010年; 启动子是基因前面的一个短序列,定位启动子即能找到基因,因此启动子的识别具有重要意义.潜在语义索引差异模型(DLSI)能够扩大类间的差异,降低噪声的干扰,从而提高识别的精度.本文提出基于DLSI的启动子识别算法,利用潜在语义索引差异模型进行特征词选择,通过将样本变换到潜在语义空间中实现降维,建立了启动子-外显子、启动子-内含子分类器,把两分类器的串联结果作为最终的分类结果.实验验证了算法的有效性.; 秦洋王立宏武栓虎宋宜斌; 关键词：潜在语义索引启动子识别

基于潜在语义分析的启动子识别: 本文提出了一种基于潜在语义索引的启动子预测方法，给出了算法的详细描述，利用该算法对6个基因序列上的启动子进行查找,实验结果比现有文献结果略好一些。; 秦洋王立宏武栓虎宋宜斌; 关键词：信息检索语义索引数据挖掘

基于遗传算法的启动子序列多粒度结构分*析: 2009年; 采用遗传算法对启动子序列数据集抽取不同长度的最优模糊子序列模式,以此分析启动子的结构。实验发现:适当调整子序列模式与样本序列的匹配程度阈值,可以发现局部频繁模式,除较长的TATA盒外还发现了其他一些模式,而在阈值较低时算法得到CpG岛。; 吴彦王立宏赵宪佳; 关键词：遗传算法启动子