罗昌银
- 作品数：5 被引量：18H指数：3
- 供职机构：重庆大学计算机学院更多>>
- 发文基金：重庆市自然科学基金中国博士后科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术冶金工程建筑科学更多>>
- 一种基于组合方式改进的频繁项集挖掘算法被引量：3
- 2010年
- FP-growth算法用于关联规则挖掘分成两个阶段:构建频繁模式树和进行频繁模式挖掘;对这两个阶段分别进行改进,若项头表中存在同频度的频繁项,在构建FP-tree的过程动态调整其位置,构建压缩的最优化FP-tree,提出了IMFP-tree算法。在进行频繁模式挖掘阶段,提出CFP-mine算法,CFP-mine算法采用一种新方法构建条件模式基,且采用组合方式挖掘频繁项集,有别于传统FP-growth算法的挖掘过程,理论上证明和实验验证本算法的正确性和高效性。
- 汪成亮罗昌银
- 关键词：关联规则FP树频繁项集
- 一种基于动态排序的最大频繁项集挖掘算法
- 频繁项集的挖掘是数据挖掘中的一个基础和核心问题,具有广泛的应用领域。由于它是数据挖掘过程中最耗时的部分,挖掘算法的好坏直接影响数据挖掘尤其是关联挖掘的效率和应用范围。
虽然频繁闭项集挖掘算法在一定程度上避免了...
- 罗昌银
- 关键词：数据挖掘频繁项集最大频繁项集剪枝策略
- 文献传递
- 基于动态特征提取和神经网络的数据流分类研究被引量：7
- 2010年
- 为提高数据流分类的精确性和适应性,提出了一种新的数据流分类方法。该方法基于总体最小二乘法对数据流进行分段拟合,并将传统曲线分析算法——滑动窗口(SW)和在线数据分割(OSD)进行结合、改进,以可变滑动窗口算法实现对数据流的合理分割,提高趋势分析精度。在此基础上,对数据流进行动态特征提取和判断,并以神经网络对数据流特征进行模式识别,精确分类,进而对监控对象提供早期预警、状态评估和决策支持。实验结果表明,该方法能对数据流进行有效的动态特征描述,分类效果明显。
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- 关键词：神经网络数据流
- 基于工况槽况的电解生产控制研究及实现被引量：7
- 2009年
- 电解铝控制系统主要基于对加料间隔、设定电压这两个控制变量的调整来实现对浓度的控制,由于目前的控制没有考虑各电解槽自身的基础性能、当前生产状况、以及一段时间内电解铝浓度变化趋势,所采用的控制策略缺乏足够的针对性。本研究对贵州电解铝厂5车间1厂房电解槽的控制系统进行改造,提出了槽况、工况的概念来反映槽自身的生产性能,提出了一套改进的控制策略,即槽控机在参与控制时,要根据当前的槽况、工况以及浓度来对控制变量进行对应调整,从而使控制更细、更接近工艺要求的设定值,达到了节能降耗的目的。
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- 关键词：电解铝智能控制控制策略
- 一种基于动态排序的最大频繁项集挖掘算法
- 2010年
- 集合枚举树是最大频繁项集挖据算法中常采用的数据结构。在此算法中,最大频繁项集的挖掘过程也可以看作对集合枚举树的搜索过程。为缩小对集合枚举树的搜索空间,本文提出了一种新颖而高效的剪枝方法:根据已挖掘得到的最大频繁模式动态排列枚举树节点的顺序,最大限度的施行剪枝,从而缩小搜索空间。该算法采用位图的数据格式与深度优先的搜索策略。实验结果表明,该算法能有效提高最大频繁项集的挖掘效率,在采用相同的测试数据情况下,效率优于FPMax。
- 汪成亮罗昌银
- 关键词：最大频繁项集集合枚举树
