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吴强

作品数：2 被引量：5H指数：1
供职机构：中国计量大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇多维关联规则
  • 1篇神经元
  • 1篇神经元数目
  • 1篇重构误差
  • 1篇网络
  • 1篇网络优化
  • 1篇关联规则
  • 1篇多值
  • 1篇多值属性
  • 1篇APRIOR...
  • 1篇层数

机构

  • 2篇中国计量大学

作者

  • 2篇吴强
  • 1篇高宇
  • 1篇杨小兵
  • 1篇赵龙

传媒

  • 1篇中国计量大学...

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2017
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
一种基于多值属性的改进Apriori算法被引量：5
2017年
随着大量需要被挖掘的数据变得越来越复杂,多维关联规则已经成为关联规则挖掘中最实用的内容之一.本文主要介绍了在多维关联规则挖掘过程中,针对同一种属性数据出现重复连接的情况,由此而提出的一种解决方案.通过对多值属性信息进行比较,去除重复连接的属性信息,保留有效信息,减少对数据库的扫描.由此对Apriori算法中连接步进行改进,最后通过布尔型关联规则挖掘数据信息并得到结果.相较于Apriori算法,改进算法能更加快速准确地发现知识,缩短挖掘所用的时间.
赵龙杨小兵吴强高宇
关键词：多维关联规则多值属性APRIORI算法
深度信念网络优化技术研究
深度学习作为一种新兴的深层次神经网络学习算法，通过模拟人脑的工作方式，构建含有多个隐藏层的人工神经网络模型，对输入的高维数据逐层提取特征进而形成抽象的高层表示，展现出强大的学习能力。深度学习以构建深层次结构化模型为目标，...
吴强
关键词：网络优化神经元数目重构误差
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