搜索结果: 151-165 共查到“计算机软件 算法”相关记录627条 . 查询时间(0.48 秒)
关联规则的快速更新算法
最大频繁项集；数据挖掘；更新；频繁模式树
2009/9/27
针对基于支持度变化的最大频繁项集维护问题、频繁项集与最大频繁项集互转换时的维护问题，提出3种相应算法。在挖掘最大频繁项集的过程中不断调节支持度大小，以实现其快速更新。基于最大频繁项集子集的支持计数，将现有最大频繁项集转换为频繁项集。
基于贝努利大数定律的数据分布算法
分布式存储 数据分布 自适应
2009/9/27
数据量的快速增长，使得研究能够自动适应存储节点动态变化的数据分布方法成为分布式文件系统领域的难点和热点。基于贝努利大数定律提出一种自适应存储节点规模动态变化的数据分布算法，通过理论分析和实验证明，该算法能够实现在节点规模动态变化过程中数据分布的均衡性，并能保证迁移的数据量从统计意义上最优。
基于用户满意度的网格资源调度遗传算法
网格计算 用户满意度 资源调度
2009/9/27
传统的网格资源调度研究注重调度的性能，很少考虑调度的服务质量。针对上述问题，设计3种类型的用户满意度评估方法衡量调度的服务质量，提出一种基于用户满意度的网格资源调度遗传算法，以用户满意度作为遗传变异的依据，实现网格资源调度过程的优化。实验表明，该算法能在保证较优调度性能的同时大幅度提高调度的服务质量。
嵌入式实时操作系统任务调度算法的改进与应用
嵌入式实时操作系统 速率单调 周期任务
2009/9/25
在嵌入式系统中，任务调度器的好坏很大程度上决定了系统的性能。针对经典的速率单调(RM)调度算法以任务的周期作为优先级的评测标准，容易导致某些周期长且重要的任务错过截止期限，而当任务数量趋于无穷时，CPU的利用率仅为69%的特点，提出一种新的静态调度算法—NSRL。该算法在任务控制块(TCB)中增加两个域，分别为任务的重要度和裕度为零的时刻。在高优先级任务优先执行的前提下，重要度较高且未执行的任务当...
多维数据的复杂查询聚集算法研究
多维数据 复杂查询 聚集算法
2009/9/21
对空间多维数据的复杂查询是多维数据研究的重点和难点，目前研究的结论相对较少。在传统算法的基础上，进行了几个方面的改进：按分组属性值进行数据分块；对分组数据进行有效的排序；在聚集函数的应用上进行优化。模拟数据的试验表明：改进算法较大地提高了查询效率。
基于并行组合模拟退火算法的过程挖掘
过程挖掘 工作流 并行组合模拟退火算法
2009/9/21
首先给出了过程挖掘问题的形式化描述，然后提出了一种适合过程挖掘的并行组合模拟退火算法。该算法采用因果关系矩阵作为过程模型的编码，与同类算法相比，对适应度函数、交叉和变异算子进行了改进，并利用模拟退火算法的特性提高了算法的收敛速度。仿真实验表明该算法能较有效地处理日志噪声问题。
基于多模式分类算法及其在客户保持中的应用
聚类算法 决策树 神经网络
2009/9/21
基于实际应用中的客户流失样本分布多样性的特点，提出了一种基于多模式的分类算法。利用聚类算法对流失客户分析群数据进行划分，得到相应的类群，在此基础上利用分类算法对各划分样本数据类群建立相应的分类模型，同时通过过滤低精确度的分类模型以确保提高分类预测精度。通过与Logistic、决策树、神经网络等方法的实践应用结果表明，新算法在客户流失预测精度上得到了较大的提高。
基于模糊支持向量机的多分类算法研究
模糊支持向量机 多分类 二叉树
2009/9/18
针对支持向量机理论中的多分类问题以及SVM对噪声数据的敏感性问题，提出了一种基于二叉树的模糊支持向量机多分类算法。该算法是在基于二叉树的支持向量机多分类算法的基础上引入模糊隶属度函数，根据每个样本数据对分类结果的不同影响，通过基于KNN的模糊隶属度的度量方法计算出相应的值，由此得到不同的惩罚值，这样在构造分类超平面时，就可以忽略对分类结果不重要的数据。通过实验证明，该算法有较好的抗干扰能力和分类效...
基于约简重要性的最佳约简求解算法
粗糙集 属性约简 属性重要性
2009/9/18
为解决多约简决策表的约简选取问题，在综合考虑约简中属性的平均重要性以及属性个数的基础上,提出了约简重要性的概念,并对其进行了详细论证。以此概念为基础介绍了最佳约简求解算法，即以此概念为准则对多个约简进行比较，可选出一个最佳约简。最后以实例验证了算法的实用性。
一种高效的多变量时间序列相似查询算法
多变量时间序列 聚类 相似查询
2009/9/18
为了高效地执行多变量时间序列（MTS）相似查询，提出一种基于距离的索引结构（Dbis）相似查询算法。采用主成分分析方法对MTS数据进行降维处理；聚类MTS主成分序列，选择每类质心作为参考点；依据参考点将每类变换到一维空间，这样可以利用B+树结构进行索引查询；MTS序列比较相似采用的是扩展的Frobenius范数（Eros）。通过对股票数据集实验验证了Dbis算法的高效性。
一种基于rough集的属性约简的改进算法
粗糙集 加权平均重要性 属性约简算法
2009/9/18
目前粗糙集属性约简基本上是通过差别矩阵先求出属性核，然后在属性核的基础上再求出属性约简。这种计算方法具有较高的复杂度。因此提出并分析了属性的加权平均重要性的属性约简算法，该算法可以确保得到决策表的一个约简，且不需要计算核，减少计算量，提高计算速度。以实例验证了算法的正确性。
代价敏感的缺失数据有序填充算法
代价敏感学习 缺失数据填充 填充顺序
2009/9/4
缺失数据填充效果会对学习算法和挖掘算法的后续处理过程产生影响。针对代价敏感决策树方法没有同时考虑填充顺序和填充代价的问题，提出一种有序填充缺失数据的算法，综合考虑经济因素和建立填充器所需的有效信息。实验结果表明其预测准确率和分类准确率高于现有算法。
基于遗传禁忌算法的Ontology划分
本体 遗传禁忌算法 划分
2009/9/4
为解决企业实际应用中需要部分使用本体(Ontology)的问题，提出一种基于遗传禁忌算法的Ontology自动划分方法。按Ontology划分的要求，将概念被划分进的子Ontology编号组成的数字串作为一条染色体，设计遗传禁忌算法的适应度函数，给出Ontology划分算法的具体步骤。对比实验结果表明，该方法的划分平衡度和准确性优于其他方法。
归纳基路径测试的方法，结合图论和向量空间的理论提出一种根据程序图寻找基路径的算法，分析程序图各种可能的结构，采用标记遍历程序图节点和递归等方法得出基路径，将该算法用C++语言予以实现并运用到一个例子代码中，结果证明该算法是合理的、有 效的。