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基于PSO的加权关联规则挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
简要描述了加权关联规则问题及离散粒子群优化算法,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的加权关联规则挖掘算法(PSO-WMAR).实验证明,本算法运行时间更省,产生的规则数更少且更有效.该算法具有以下特点:1)把关联规则挖掘的两个阶段结合在一起,无须先挖掘出全部频繁项目集然后再提取规则;2)只需要扫描一次数据库;3)把兴趣度引入适合度函数之中,挖掘出的规则数量更少、更有效;4)求加权频繁项目集无须查找所有候选加权频繁项目集,或者求频繁项目集的高序子集或非频繁项目集的低序超集. 相似文献
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针对关联规则挖掘中Apriori算法的不足,提出了一种改进算法。该算法使用完美哈希函数,优化的事务压缩技术,分组查询计数和直接产生候选项集的技术来挖掘频繁项集,从而提高了算法效率。最后,通过对两种算法进行性能比较,验证了改进算法的优越性。 相似文献
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针对现有拓扑关联规则挖掘算法不能够有效地提取长频繁约束拓扑关联规则,提出一种基于区间映射的约束拓扑关联规则挖掘算法,该算法适合挖掘带约束空间布局关系的长频繁拓扑关联规则;该算法用区间映射法的下行搜索策略产生候选频繁拓扑项目集,利用逻辑"与"运算计算拓扑关系事务的支持数.实验证明在挖掘长频繁约束拓扑项目集时,该算法比现有算法更快速更有效. 相似文献
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指出回溯法应更名为不定重循环算法更为恰当。通过两个典型实例:N张骨牌覆盖问题和N阶拉丁阵问题,归纳出不定重循环算法的计算过程和程序的基本结构。得到了一个有意义的数学结论:N张骨牌覆盖问题中覆盖数组成的数列为菲波拉契数列。 相似文献
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针对非规则循环应用中存在的一次迭代访问多个间接数组的问题,给出了超图数组的形式化描述,提出了三种基于超图的数据重排算法,即基于超图的非重复编码数据重排算法、基于超图的回溯搜索数据重排算法和基于超图的先划分再回溯数据重排算法,以及两种基于超图的迭代重排算法,即基于超图的非重复编码迭代重排算法和基于超图的回溯搜索迭代重排算法.通过对典型的非规则应用实例——流体力学问题进行实验,表明单独的重排算法提高程序执行速度约25.4%.在最好的数据重排与迭代重排的组合算法下,一级和二级高速缓存的平均命中率分别增加到91.7%和96.5%. 相似文献
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在基于压缩感知的正交匹配追踪算法中,候选集原子的选取对最终的重建性能至关重要.文中结合前向预测和回溯两种策略更新候选原子集,提出了一种基于预测与回溯的正交匹配追踪(LABOMP)算法.该算法通过设定阈值将所有迭代划分为前后期,在迭代前期,通过预测原子在未来迭代中的性能选择最佳原子;在迭代后期,加入回溯策略,每两次迭代淘汰一个前面错误选择的原子.实验结果表明:LABOMP算法是实用有效的,由于加入回溯策略修正了预测算法LAOMP的不足,使迭代后期高斯稀疏信号与二值稀疏信号的精确重建概率较LAOMP算法分别平均提高了12.5%、18.2%. 相似文献