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快速频繁序列模式挖掘算法 总被引：3，自引：1，他引：3
为解决从数据库中挖掘长模式可能遇到较高的计算复杂度问题, 提出一种新的算法FFSPAN. 传统上， 要判断一个序列是否频繁, 需要在原数据库中判断整个序列是否频繁； 而算法FFSPAN是通过在序列数据库中寻找一个频繁项或一个频繁项集来代替寻找一个完整的频繁序列， 而且FFSPAN算法每次扫描的数据库都是迅速减小的, 这使得算法在挖掘的序列模式越长时越有效. 在标准测试数据集上的实验结果表明， FFSPAN算法非常有效. 相似文献
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用育种算子改进遗传算法 总被引：8，自引：1，他引：7
为解决遗传算法求解一些特殊问题时容易出现的未成熟收敛问题,提出了在遗传操作中加入育种算子的方法,以改进传统遗传算法.在讨论生物工程中育种方法的基础上,给出了育种算子的定义和原理分析证明.育种算子能提高个体进化的概率,且不会出现由高概率变异引起的群体退化现象.计算机模拟实验结果表明,加入育种算子可以明显提高算法性能. 相似文献
3.
用基于蚂蚁算法的混合方法求解不确定TSP问题 总被引：1，自引：1，他引：1
首次提出不确定旅行商问题模型, 此模型将路径长度看作动态可变的, 并考虑了交通运行中的不确定因素, 比经典旅行商(TSP)问题更具有灵活性及实用价值, 利用此模型得到的结果更适于指导车辆对运行路线的选择. 同时使用一种基于蚂蚁算法的混合方法求解不确定旅行商问题, 即引入3-opt方法对问题求解进行局部优化. 实验结果显示, 该方法能够加速蚂蚁算法的收敛性. 相似文献
4.
针对序列模式挖掘中, 频繁子序列个数随模式长度增加而爆炸性增长的问题, 提出一种从序列数据库中挖掘最大频繁序列模式的新算法(MFSPAN). MFSPAN充分利用不同序列可能具有相同前缀的性质来减少项集比较次数. 在标准测试数据集上的实验结果表明了MFSPAN的有效性. 相似文献
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