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双聚类的关联规则挖掘方法
被引量:
4
1
作者
秦如新
田英杰
+2 位作者
陈静
邓乃扬
张海斌
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期561-565,共5页
为了使所有关联规则算法都可用于双聚类挖掘,将双聚类问题转化为关联规则的频繁集挖掘问题.在为双聚类挖掘提供大量算法的同时,不但能获得双聚类,而且还能得到额外的双聚类关联信息.基因表达数据的实验结果证明了其有效性.
关键词
双聚类
关联规则
频繁集
基因表达数据
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职称材料
一种新的关联规则抽样算法
被引量:
6
2
作者
秦如新
陈静
冯一宁
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期85-88,共4页
针对目前经典的关联规则挖掘Apriori算法需对数据库多次扫描费时多计算量大,而抽样扫描会造成挖掘精确度下降等问题,采用控制样本频繁项目集的方法,利用频繁1项集进行抽样处理,对关联规则挖掘的抽样操作和精度控制进行研究,提出了基于...
针对目前经典的关联规则挖掘Apriori算法需对数据库多次扫描费时多计算量大,而抽样扫描会造成挖掘精确度下降等问题,采用控制样本频繁项目集的方法,利用频繁1项集进行抽样处理,对关联规则挖掘的抽样操作和精度控制进行研究,提出了基于抽样操作的关联规则挖掘算法——HAC算法。理论分析及性能试验结果表明:HAC算法能够有效缩减数据库规模,至少少扫描数据库1次,提高了关联规则挖掘的效率,同时其计算精度不受影响。
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关键词
关联规则
抽样
准则系数
APRIORI算法
HAC算法
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职称材料
一种求解分类问题的新算法(英文)
3
作者
秦如新
陈静
邓乃扬
《运筹学学报》
CSCD
北大核心
2008年第2期41-48,共8页
本文提出了基于支持向量回归机(SVR)的一种新分类算法.它和标准的支持向量机(SVM)不同:标准的支持向量机(SVM)采用固定的模度量间隔且最优化问题与参数有关.本文中我们可以用任意模度量间隔,得到的最优化问题是无参数的线性规划问题,避...
本文提出了基于支持向量回归机(SVR)的一种新分类算法.它和标准的支持向量机(SVM)不同:标准的支持向量机(SVM)采用固定的模度量间隔且最优化问题与参数有关.本文中我们可以用任意模度量间隔,得到的最优化问题是无参数的线性规划问题,避免了参数选择.数值试验表明了该算法的有效性.
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关键词
运筹学
线性规划
支持向量机
模
无参数化
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职称材料
基于自适应最近邻的局部线性嵌入算法
被引量:
3
4
作者
喻军
秦如新
邓乃扬
《控制工程》
CSCD
2006年第5期469-470,共2页
局部线性嵌入算法是一个优异的非线性维数约减方法,但是算法本身是一个无监督学习算法,对于有监督问题的学习效果不是很好。这主要是因为算法使用了K-近邻方法来求解最近邻点。针对这个缺点,提出了一种改进的、基于自适应最近邻法的局...
局部线性嵌入算法是一个优异的非线性维数约减方法,但是算法本身是一个无监督学习算法,对于有监督问题的学习效果不是很好。这主要是因为算法使用了K-近邻方法来求解最近邻点。针对这个缺点,提出了一种改进的、基于自适应最近邻法的局部线性嵌入方法,数值实验证明算法对于有监督的学习问题,具有较好的适应性。
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关键词
局部线性嵌入
自适应最近邻
有监督学习
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职称材料
题名
双聚类的关联规则挖掘方法
被引量:
4
1
作者
秦如新
田英杰
陈静
邓乃扬
张海斌
机构
中国农业大学理学院
中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心
北京工业大学应用数理学院
出处
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期561-565,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(10631070
10601064).
文摘
为了使所有关联规则算法都可用于双聚类挖掘,将双聚类问题转化为关联规则的频繁集挖掘问题.在为双聚类挖掘提供大量算法的同时,不但能获得双聚类,而且还能得到额外的双聚类关联信息.基因表达数据的实验结果证明了其有效性.
关键词
双聚类
关联规则
频繁集
基因表达数据
Keywords
bi-cluster
association rule
frequent itemset
gene expression data
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
一种新的关联规则抽样算法
被引量:
6
2
作者
秦如新
陈静
冯一宁
机构
中国农业大学理学院
出处
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期85-88,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(1037113160573158)
文摘
针对目前经典的关联规则挖掘Apriori算法需对数据库多次扫描费时多计算量大,而抽样扫描会造成挖掘精确度下降等问题,采用控制样本频繁项目集的方法,利用频繁1项集进行抽样处理,对关联规则挖掘的抽样操作和精度控制进行研究,提出了基于抽样操作的关联规则挖掘算法——HAC算法。理论分析及性能试验结果表明:HAC算法能够有效缩减数据库规模,至少少扫描数据库1次,提高了关联规则挖掘的效率,同时其计算精度不受影响。
关键词
关联规则
抽样
准则系数
APRIORI算法
HAC算法
Keywords
association rule
sampling
guide coefficient
Apriori algorithm
HAC algorithm
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
一种求解分类问题的新算法(英文)
3
作者
秦如新
陈静
邓乃扬
机构
中国农业大学理学院
出处
《运筹学学报》
CSCD
北大核心
2008年第2期41-48,共8页
基金
the Key Project of the National Natural Science Foundation of China(No.10631070)
the National Natural Science Foundation of China(60573158)
文摘
本文提出了基于支持向量回归机(SVR)的一种新分类算法.它和标准的支持向量机(SVM)不同:标准的支持向量机(SVM)采用固定的模度量间隔且最优化问题与参数有关.本文中我们可以用任意模度量间隔,得到的最优化问题是无参数的线性规划问题,避免了参数选择.数值试验表明了该算法的有效性.
关键词
运筹学
线性规划
支持向量机
模
无参数化
Keywords
Operations research, linear programming, support vector machines, norm, parameterless
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于自适应最近邻的局部线性嵌入算法
被引量:
3
4
作者
喻军
秦如新
邓乃扬
机构
郑州航空工业管理学院数理系
中国农业大学理学院
出处
《控制工程》
CSCD
2006年第5期469-470,共2页
基金
国家自然基金资助项目(10371131)
文摘
局部线性嵌入算法是一个优异的非线性维数约减方法,但是算法本身是一个无监督学习算法,对于有监督问题的学习效果不是很好。这主要是因为算法使用了K-近邻方法来求解最近邻点。针对这个缺点,提出了一种改进的、基于自适应最近邻法的局部线性嵌入方法,数值实验证明算法对于有监督的学习问题,具有较好的适应性。
关键词
局部线性嵌入
自适应最近邻
有监督学习
Keywords
locally linear embedding
adaptive nearest neighbor
supervised learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
双聚类的关联规则挖掘方法
秦如新
田英杰
陈静
邓乃扬
张海斌
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
4
下载PDF
职称材料
2
一种新的关联规则抽样算法
秦如新
陈静
冯一宁
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007
6
下载PDF
职称材料
3
一种求解分类问题的新算法(英文)
秦如新
陈静
邓乃扬
《运筹学学报》
CSCD
北大核心
2008
0
下载PDF
职称材料
4
基于自适应最近邻的局部线性嵌入算法
喻军
秦如新
邓乃扬
《控制工程》
CSCD
2006
3
下载PDF
职称材料
已选择
0
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