高婷
- 作品数：4 被引量：14H指数：2
- 供职机构：中国人民解放军空军雷达学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于粗集理论的属性约简改进算法被引量：1
- 2008年
- 粗集理论是一种处理不确定、不一致数据的新的数学工具。属性约简是粗集理论研究的重要内容,是在保持信息系统分类能力不变的基础上,删除冗余属性。而求取最优约简是一个NP难题,为了能够有效地获取信息系统的约简,提出一种改进算法。该算法以知识量作为启发式信息,每次删除知识量小的属性,直到找到约简为止。分析及实例表明此算法具有有效性。
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- 关键词：粗集理论属性约简知识量启发式信息
- 基于粗粒度Agent的离散分段遗传算法被引量：3
- 2007年
- 为了改善遗传算法早熟对性能的影响以及提高递阶分段遗传算法的整体寻优速度,在递阶分段遗传算法的基础上,提出用Agent技术来实现离散分段遗传算法.通过少数Agent进行粗粒度控制,这样不仅能减少因Agent过多而造成过大的内存和通讯开销,也能从根本上提高离散分段遗传算法的整体寻优速度.通过多峰值函数对算法的验证,表明算法的优化速度得到了一定程度的提高.
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- 关键词：智能体小生境遗传算法
- 基于递阶和小生境的离散分段遗传算法被引量：2
- 2007年
- 为了解决简单遗传算法过早收敛的问题,并进一步改善简单遗传算法的寻优质量,在分析递阶遗传算法和小生境遗传算法的基础上,提出了离散分段遗传算法。该方法在微观上,采用了递阶遗传算法的递阶编码方式和小生境的选择思想。宏观上,通过分层多级寻优操作来适当加快遗传算法的寻优速度。该算法非常适合解决多峰值优化问题,同时也能够有效地修复早熟现象的影响,加快收敛速度。实验表明该方法在性能方面明显优于简单遗传算法。
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- 关键词：遗传算法离散化小生境遗传算法递阶遗传算法早熟现象
- 基于规模约简和多支持度的关联规则挖掘被引量：8
- 2006年
- 关联规则挖掘的经典算法是Apriori算法,但是存在两大突出的问题,即多次扫描事务数据库和使用单一的支持度,导致了由于事务数据库的规模而增加搜索时间和产生冗余规则或有效规则被丢弃。以往的改进算法只从其中一方面进行考虑。因此同时考虑存在问题,给出了一种基于规模约简和多支持度的关联规则挖掘算法。分析和试验显示在效率上有提高。
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- 关键词：数据挖掘关联规则频繁集
