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山东省自然科学基金(Z2007G03)

作品数:25 被引量:143H指数:6
相关作者:刘希玉王晓敏戴芬崔海青赵慧更多>>
相关机构:山东师范大学德州学院中华女子学院更多>>
发文基金:山东省自然科学基金国家自然科学基金'泰山学者'建设工程专项更多>>
相关领域:自动化与计算机技术理学电子电信社会学更多>>

文献类型

  • 25篇中文期刊文章

领域

  • 22篇自动化与计算...
  • 3篇理学
  • 1篇经济管理
  • 1篇电子电信
  • 1篇交通运输工程
  • 1篇社会学

主题

  • 9篇聚类
  • 6篇聚类算法
  • 5篇蚁群
  • 5篇群算法
  • 4篇神经网
  • 4篇神经网络
  • 4篇图像
  • 3篇蚁群算法
  • 3篇优化算法
  • 3篇网络
  • 3篇微粒群
  • 3篇聚类分析
  • 3篇关联规则
  • 3篇分形
  • 2篇遗传算法
  • 2篇数据挖掘
  • 2篇子群
  • 2篇微粒群优化
  • 2篇粒群优化
  • 2篇粒子群

机构

  • 25篇山东师范大学
  • 1篇德州学院
  • 1篇伦敦大学
  • 1篇西南交通大学
  • 1篇中华女子学院

作者

  • 24篇刘希玉
  • 4篇王晓敏
  • 3篇戴芬
  • 2篇张丽
  • 2篇林令娟
  • 2篇赵慧
  • 2篇郑阳洋
  • 2篇吴晓燕
  • 2篇徐庆
  • 2篇陈洁
  • 2篇崔海青
  • 1篇丁姗
  • 1篇王文平
  • 1篇王宗利
  • 1篇周晓一
  • 1篇姚树魁
  • 1篇闫志敏
  • 1篇李章泉
  • 1篇杨怡
  • 1篇赵晓峰

传媒

  • 10篇计算机技术与...
  • 3篇计算机工程
  • 2篇计算机应用研...
  • 2篇计算机工程与...
  • 2篇山东科学
  • 1篇计算机系统应...
  • 1篇山东师范大学...
  • 1篇山东大学学报...
  • 1篇信息技术与信...
  • 1篇科技信息
  • 1篇管理学家(学...

年份

  • 5篇2011
  • 10篇2010
  • 9篇2009
  • 1篇2008
25 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于蚁群算法求解TSP问题的改进
2010年
蚁群算法虽然具有鲁棒性和发现较好解的能力,但其搜索时间较长,当规模较大时易陷入局部最优解。本文通过求解TSP问题,对其进行改进。通过在特定情况下对路径进行逐步遍历比较来降低陷入局部最优解的可能性,找出最优解。实验验证结果表明,这种改进蚁群算法对求解TSP问题有较好的效果。
陈洁刘希玉李庆波
关键词:蚁群算法TSP遍历
基于多层次关联规则的卷烟销售策略被引量:1
2009年
随着世界经济全球化的进程和中国加入WTO后与市场对接的要求,作为垄断程度很高的烟草行业,逐步暴露出与市场经济发展不相适应的诸多弊端。烟草企业迫切需要运用数据挖掘技术,提高企业信息管理水平,使企业建立以客户为中心的经营模式,以从根本上提高企业竞争力。本文基于多层次关联规则挖掘技术,对Apriori算法进行改进,利用概念分层、剪枝优化,提出DRZ算法求解频繁项集,提高了挖掘的效率和速度。并将该算法应用于烟草销售策略制定,辅助销售策略制定。
郑阳洋刘希玉
关键词:烟草多层次关联规则
基于PSO的关联规则挖掘方法及应用被引量:3
2009年
本文简要描述了关联规则问题及二进制粒子群优化算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO),提出了一种基于粒子群优化算法的关联规则挖掘算法。仿真试验研究了关联规则在股市走势中的应用,选取相对强弱指标RSI,收集交易数据进行实证分析,得出若干条有用的关联规则。
王晓敏刘希玉戴芬
关键词:粒子群优化算法关联规则
混合最大最小蚁群算法在VRPTW中的应用被引量:5
2010年
为解决有时间窗车辆路径问题,采用两个最大最小蚁群系统,一个蚁群最小化车辆数量,另一个蚁群最小化旅行距离。通过分析有时间窗车辆路径问题和旅行商问题的区别,改进了最大最小蚁群算法中状态转移策略,并增加与可用车辆相同数量的虚拟仓库,使这两个蚁群使用独立的信息素但通过分享全局最优解来协作,算法还结合了2-opt局部搜索,从而减少了算法的计算时间并避免过早收敛。仿真实验结果表明,该算法性能优良,能有效地求解有时间窗车辆路径问题。
苏红畏刘希玉王晓敏
关键词:最大最小蚁群算法
蚁群神经网络在中小企业信用评价中的应用被引量:2
2009年
为了进一步提高BP神经网络的性能,实现准确、快速预测中小企业信用的目的,在分析信用评价重要性的基础上,根据中小企业信用评价指标体系,提出了一种基于蚁群神经网络的评价模型。利用蚁群算法对神经网络进行训练,再将此网络模型应用到中小企业信用评价系统中,最后通过训练样本和测试样本来检测该蚁群神经网络。结果表明蚁群神经网络的预测方法与传统的BP神经网络预测方法相比,具有较强的泛化能力,应用在中小企业信用评价系统中具有很高的评价准确率。
戴芬刘希玉王晓敏
关键词:蚁群优化算法人工神经网络信用评价
时间序列分析方法及ARMA,GARCH两种常用模型被引量:26
2010年
证券市场具有数据单一性(大量不需要经过特殊处理的数据)、分析手段多样性和隐蔽性的特点,且与其飞速发展不相称的是证券分析技术进展的缓慢。股市系统中时间序列的预测问题具有重要的理论及实际意义,时间序列的获取是通过对数据库中数据进行分类汇总分析而获得。获取时间序列数据以后可以对它进行预测分析,从而较准确地预见系统的演进。文中介绍了时间序列的基本知识,同时比较了ARMA和GARCH两种常用模型,得出对于中国股市,GARCH模型性能优于ARCH模型。
武伟刘希玉杨怡王努
关键词:时间序列分析法
一种新的基于网格压缩的聚类算法SGRIDS研究被引量:1
2009年
引入了一种新的基于网格的数据压缩方法,并应用该方法对处理大型空间数据集的聚类算法SGR IDS进行研究。该方法考虑输入参数对聚类算法质量有较大影响,对密度阈值的确定进行了改进,从而减小输入参数的影响。实验证明,该方法能够获得较好的聚类效果。
赵慧刘希玉
关键词:聚类分析聚类算法
基于广义离散Morse理论的强关联规则挖掘被引量:4
2011年
针对强关联规则的挖掘问题,提出构造事务数据库的单元复形,利用广义离散Morse理论发现强关联规则的方法。在基本的离散Morse理论和关联规则的基础上延伸得到广义离散Morse理论和强关联规则的定义,通过在事务数据库的单元复形上定义离散Morse函数挖掘强关联规则,例证表明该方法的可行性和高效性。
刘俊刘希玉
关键词:拓扑
Apriori算法在税务系统中的应用被引量:3
2009年
为提高对税务稽查历史数据的管理水平,为税务稽查提供有力的决策支持,分析了数据挖掘技术的基础以及税务稽查工作中引入数据挖掘技术的必要性,给出了关联规则挖掘的基本概念,提出了一种改进的Apriori算法。使用WEKA工具,实现了关联规则挖掘的可视化和生成结果按"支持度-可信度"形式的可视化,为基于频繁集的交互式挖掘提供了方便、友好的界面。对历史稽查数据中纳税人采用的主要违法违章手段之间的关联关系进行了数据挖掘,得到了一些合理的规则,对稽查工作有一定的指导意义。
王敏刘希玉
关键词:数据挖掘APRIORI算法WEKA税务稽查关联规则
基于微粒群优化的快速K-近邻分类算法被引量:2
2009年
随着全球信息化的出现,手工分类索引已经不适用于大规模信息的处理,自动分类的研究得到迅速发展。K-近邻法是具有一定效率的自动分类算法。本文将其与智能优化技术结合,用于基于机器学习的文本分类过程中。实验结果表明,对于庞大的文档集合分类,该算法提高了分类的速度和精度。
林令娟刘希玉
关键词:特征向量
共3页<123>
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