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针对数据集中的关联规则挖掘问题,提出一种基于改进量子粒子群优化(improved quantum particle swarm optimization,IQPSO)算法的关联规则挖掘方法。首先,将数据实例以量子比特形式表示,构建一个基于量子进化算法(quantum evolutionary algorithm,QEA)的关联规则挖掘基础框架。然后,在该基础框架上,采用新的量子角度更新公式,即使用QPSO代替QEA实现关联规则挖掘。最后,为了进一步提高QPSO算法的收敛性能,融入变异机制和动态惯性权重对其进行改进,加快其收敛速度和跳出局部最优的能力。在UCI和课程成绩数据集上的实验结果表明,提出的算法能够快速且有效地挖掘出关联规则,相比其他几种算法,挖掘到的关联规则价值更高。 相似文献
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基于数字信号处理器（DSP）TMS320VC5509A设计并实现图像采集与识别系统. 通过CMOS 图像传感器采集图像,以DSP作为图像实时处理单元,在CPLD的逻辑控制下,完成采集和识别任务. 解决了在DSP 提供的地址线少于异步存储器地址线的情况下,实现并行加载的问题. 实践证明,该系统具有稳定性、实时性及可编程灵活性. 相似文献
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