基于加权频繁子图挖掘的图模型在文本分类中的应用

针对传统文本分类算法的分类精度低和计算复杂度高的问题,提出一种基于加权频繁子图挖掘的图模型文本分类算法。首先将文档集表示成图集;然后运用加权图挖掘算法提取频繁子图;最后,对特征向量进行分类。提出的算法仅提取最重要的子图,使其整体具有较好的分类效果和较高的计算效率。为评估该算法有效性,将其与多种现有分类算法分别对一个数据集进行分类实验,实验结果表明,提出的算法具有更高的识别精度和更少的运行时间。     

基于模糊规则的随机缺失属性值数据分类算法

针对缺失属性值数据分类算法中模型分类精度和泛化能力低的问题, 提出一种基于模糊规则的缺失属性值数据分类算法, 即“循环 接收”模型. 该算法不需要对缺失属性值数据进行插补运算, 可直接对该数据集进行分类. 对UCI公开数据集进行模拟仿真实验, 实验结果表明, “循环 接收”模型与其他算法相比具有更高的分类精度和泛化能力.     

基于随机平衡采样的不平衡数据集分类算法研究

提出了随机平衡数据采样算法,以此为基础对Ada Boost算法进行修改并构建了随机平衡集成分类算法,采用6组UCI数据集对随机平衡集成分类算法进行实验,并与SMOTEBoost算法、RUSBoost算法、AdaBoost算法进行比较.实验结果表明,随机平衡数据集成算法具有更好的分类性能,在处理不平衡数据集方面有一定的优势,具有较强的多元性和鲁棒性.     

基于基因表达式编程的多数据流分类并行算法

针对传统决策树分类算法在多数据流分类的正确率和处理速度存在的不足,提出了一种基于基因表达式编程(GEP)的多数据流分类并行算法,以提高多数据流分类的正确率和处理速度.根据GEP在数据分类上的优势,运用GEP原理和数据流段中分类目标相似属性合并构造多数据流分类算法,并对多数据流分类算法进行并行设计与分析,在多核PC上进行对比实验.实验结果表明:该串行与并行分类算法均优于传统算法,且在多样本上具有较好的加速比.     

基于二元树复小波和SVD不变性的纹理图像分类算法

针对双树复小波变换(DT-CWT)用于图像的纹理特征提取时,不具有旋转和尺度不变性的局限,提出了一种基于DT-CWT和SVD的纹理分类算法.该算法首先利用DT-CWT从图像中提取出纹理特征,然后对纹理特征进行奇异值分解获得具有旋转和尺度不变性的特征向量,采用BP神经网络作为分类器,并提出改进的BP算法训练网络,使得网络很快找到全局最优解.将本方法与其他的分类算法进行比较,实验结果表明,本算法具有较高的分类正确率.     

基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类系统的设计

结合垃圾邮件分类系统的具体要求,在传统规则分类方法的基础上引入机器学习的知识,给出了系统体系结构和特征提取算法,试验了一种对新邮件计算所属类别后验概率的方法,并详细讨论了一个基于朴素贝叶斯方法的个性化垃圾邮件分类系统的设计。提出的分TFIDF特征子集提取算法和朴素贝叶斯方法对邮件进行分类具有较好的分类精度,应用朴素贝叶斯方法在新邮件到达的同时对其进行分类,具有较好的分类速度。     

基于模糊C均值和BP神经网络的遥感影像自动分类算法

针对非监督分类算法分类精度不高、监督法分类算法的训练样本需要人工选择且容易误选的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)和BP神经网络相结合的遥感影像自动分类算法。首先利用FCM对影像进行初始聚类,然后根据聚类结果,由该算法自动选取其中的纯净像元作为训练样本,并送入BP网络进行学习,用最终训练得到的BP神经网络分类器对TM遥感影像进行分类,实验结果表明该算法具有较高的分类精度,能够满足大尺度地物类别判定的需要。     

基于遗传优化获取微阵列最佳分类规则

基于遗传编程(GP)提出一种最优规则遗传算法(BRGA)对分类规则进行优化的方法,获取最佳分类规则集,此算法可以调整分类器模型的相关参数,在适当增加迭代基础上大幅提高分类的精确度,具有相当的灵活性和可理解性.利用6个基因数据集检验了算法的性能.仿真结果表明,本文提出的算法与其他文献的方法相比,在具有较高分类精确度和稳定性前提下大幅降低了计算复杂度及冗余.     

一种用于模式分类的多层感知机模型和学习算法

将Kalman滤波算法与BP算法相结合，提出一种用于模式分类的多层感知机模型和学习算法，并对计算实例进行了计算机模拟实验．实验结果表明，这种算法适用于非线性模式分类，且具有较快的收敛速度.     

Cameron分解法在极化SAR图像分析中的应用

利用Cameron分解法对极化SAR图像进行分析,将目标的极化散射矩阵与8类具有特定散射机理的典型散射体匹配,根据匹配角度提出了一种分类算法,从而对地物目标进行分类;实验结果表明,该分类算法对于分类地物目标,进而分析其散射机理是十分有效的。     

Image Post-Processing Method for Visual Data Mining

Visual data mining is one of important approach of data mining techniques. Most of them are based on computer graphic techniques but few of them exploit image-processing techniques. This paper proposes an image processing method, named RNAM （resemble neighborhood averaging method）, to facilitate visual data mining, which is used to post-process the data mining result-image and help users to discover significant features and useful patterns effectively. The experiments show that the method is intuitive, easily-understanding and effectiveness. It provides a new approach for visual data mining.     

Domain-oriented data driven data mining:a new understanding for data mining

Recent advances in computing, communications, digital storage technologies, and highthroughput dataacquisition technologies, make it possible to gather and store incredible volumes of data. It creates unprecedented opportunities for largescale knowledge discovery from database. Data mining is an emerging area of computational intelligence that offers new theories, techniques, and tools for processing large volumes of data, such as data analysis, decision making, etc. There are many researchers working on designing efficient data mining techniques, methods, and algorithms. Unfortunately, most data mining researchers pay much attention to technique problems for developing data mining models and methods, while little to basic issues of data mining. In this paper, we will propose a new understanding for data mining, that is, domainoriented datadriven data mining (3DM) model. Some datadriven data mining algorithms developed in our Lab are also presented to show its validity.     

基于决策树的数据挖掘算法的应用与研究

数据挖掘是指从数据库中抽取隐含的、具有潜在使用价值信息的过程,是一种新型的数据分析技术.研究数据挖掘中的决策树算法以及决策树算法在具体的客户关系管理系统中的研究与分析,对数据挖掘中的决策树技术做了详细的描述.     

基于XML的Web数据挖掘技术

全面分析了Web挖掘最新技术及发展方向,重点分析了Web结构挖掘、Web内容挖掘方法以及Web Log挖掘等,介绍了基于XML的Web数据挖掘的特点,提出了运用XML解决Web数据挖掘中半结构化数据的模型查询与模型抽取的方法,并通过实例说明了该方法.     

应答型数据的关联规则挖掘算法

分析了关联规则传统挖掘方法在应答型数据应用领域中的不足,定义出应答试题与应答者的信息量度量策略,在此基础上提出一种新的基于信息量的关联规则挖掘算法.     

Web使用记录挖掘的研究

Internet的发展给传统的数据挖掘领域提出了很多新的研究课题.Web挖掘技术就是传统的数据挖掘技术与计算机网络技术的结合.Web使用记录挖掘是从日志文件中挖掘出有用的信息,这些信息可以帮助站点设计者设计站点和服务,有益于商业网站开展有针对性的电子商务活动.介绍了Web挖掘的概念和分类,说明了Web使用记录挖掘的过程和意义,并指出了Web使用记录挖掘的研究趋势.     

基于物流成本主题域数据仓库的DSS开发

基于物流成本主题域数据仓库的DSS的研究,在我国尚属一个新的研究课题。在基于物流成本主题域的数据仓库的设计上,采用了星型模型,即一个以物流成本事实表为中心,若干维度表环绕四周的数据仓库模型。在数据挖掘部分,首先对数据进行了聚集,然后使用关联规则挖掘技术,从不同维度对物流成本库中的纪录进行资料挖掘。     

Web使用挖掘中数据预处理的研究

对Web使用挖掘中数据预处理阶段所采用的技术做了全面的研究,主要包括数据的来源及清理、用户识别、会话识别、路径补充等步骤及其所采用的技术．在现有Web使用挖掘数据预处理的步骤上提出改进,即在路径补充后,利用最大向前序列法（MFR,Max Forward Reference）进行二次会话识别,克服了原有会话识别中最大向前序列法的缺点．最后给出示例及其结果．     

浅析XML在Web数据挖掘中的应用

Web数据挖掘是将数据挖掘技术和理论应用于对互联网资源挖掘的一门新兴研究领域．XML能够为web数据挖掘提供半结构化的数据模型,解决了Web挖掘中的数据源问题．分析了Web数据挖掘的特点,并将XML技术引入Web数据挖掘领域中,进而在此基础之上介绍了一种数据挖掘的模型．     

多数据源挖掘中的模式合成技术

现在的数据挖掘技术大多只针对单一数据源进行挖掘,但在实际应用中,碰到的大多是多个数据源的情况。作者在对多数据源的挖掘进行研究的基础上,进一步提出了一个多数据源模式合成的算法,并验证了此种算法的正确性和效率。