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王利军

作品数：14 被引量：10H指数：2
供职机构：安徽经济管理学院更多>>
发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省社会科学界联合会课题安徽省高等学校省级质量工程项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>

合作作者

文献类型

  • 13篇中文期刊文章

领域

  • 12篇自动化与计算...
  • 1篇文化科学

主题

  • 5篇频繁项
  • 5篇频繁项集
  • 5篇最大频繁项集
  • 5篇项集
  • 4篇最大频繁模式
  • 2篇动态网
  • 2篇动态网页
  • 2篇网络
  • 2篇网页
  • 2篇网站
  • 2篇网站建设
  • 2篇就业
  • 2篇DA算法
  • 2篇FP-TRE...
  • 2篇查询
  • 2篇成绩查询
  • 1篇档案
  • 1篇档案管理
  • 1篇学生成绩查询
  • 1篇学生管理

机构

  • 10篇安徽经济管理...
  • 3篇安徽经济管理...
  • 1篇合肥工业大学

作者

  • 13篇王利军
  • 1篇梁兴琦
  • 1篇李亚平
  • 1篇王志伟
  • 1篇宋艳梅

传媒

  • 5篇电脑知识与技...
  • 2篇韶关学院学报
  • 2篇西昌学院学报...
  • 1篇淮阴师范学院...
  • 1篇菏泽学院学报
  • 1篇廊坊师范学院...
  • 1篇荆楚理工学院...

年份

  • 2篇2021
  • 3篇2020
  • 4篇2019
  • 1篇2017
  • 1篇2015
  • 2篇2010
共 14 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于Spark的DA算法并行化研究被引量：2
2019年
在对大规模数据进行蜻蜓算法优化时,由于要计算的维度过多,迭代次数过大,从而耗费大量运算时间,而基于Spark分布式计算可以减少大数据运算的耗时。将DA算法在Spark分布式计算平台下进行并行计算,把蜻蜓种群被分配到各个节点,每节点中蜻蜓个体信息通过多线程并行更新,然后共享全局最优解,从而提高大规模数据优化的运行速度。最后仿真实验的验证是由4个测试函数进行测试,验证结果显示:在保证正确率的前提下,基于Spark的DA算法在对大规模数据优化的计算用用时最少。
唐立王利军
关键词：SPARKDA算法并行化大规模数据
基于投影二维表的最大频繁模式挖掘算法
2019年
PITable-MAX是基于投影二维表的最大频繁模式挖掘算法。算法只需要遍历一次事务数据库,并将数据信息存入投影数据库中,在挖掘事务项时才会从投影数据库中提取相关的数据信息生成投影二维表,从而减少对内存空间的占用,算法虽然采用递归方式,但组合策略可实现减少条件投影二维表的规模,以达到减少空间;并结合减挖策略来减少挖掘事务项的个数,以达到提高挖掘效率的目的;实验验证了算法的可行性和优越性。
王利军
关键词：最大频繁项集
决策树ID3算法的优化被引量：5
2020年
采用OneR算法计算出每个属性的准确率,准确率在一定程度上反映了属性与类标号属性的关联程度,使用准确率来修正信息增益公式以达到解决ID3算法中的多值依赖问题;另外,采用幂级数展开式对改进后的信息增益公式进行简化计算来提高运算效率;最后,采用实验验证了改进方案的可行性和优越性.
王利军
关键词：准确率ID3算法
最大频繁模式挖掘算法的改进
2019年
DFP-growth-Max算法是一种基于DFP-tree方法和DFP-数组的最大频繁模式挖掘算法.DFP-tree是一种创建树结构的方法,它可以提高创建树结构的效率;利用DFP-数组可以快速获得事务项对应的条件模式基的频繁项集和支持度计数,快速生成最大频繁模式和创建条件子树,从而提高挖掘效率.实验验证了算法的优越性.
王利军
关键词：最大频繁项集
基于有序FP-tree结构和二维表的最大频繁模式挖掘算法
2019年
Order Table FPMax是基于有序FP-tree结构和二维表的最大频繁模式挖掘算法.有序FP-tree结构可以减少空间的浪费.基于树结构的有序性,算法在挖掘数据时可以减少挖掘事务项的数量,加快挖掘效率.算法采用二维表存储挖据事务项的路径信息及交集,采用相应的计算方法可以在不产生条件子树的情况下快速得到最大频繁项集,并避免没必要的挖掘过程减少超集检测,既减少了空间的浪费,又加快了执行效率.
王利军唐立
关键词：最大频繁项集
DE-DA优化BP神经网络的知识掌握程度预测
2020年
提出一种先用差分进化优化蜻蜓(Differential Evolution Dragonfly Algorithm,DE-DA)优化逆向传播(Back Propagation,BP)神经网络算法,使其运用在线上教学的知识掌握程度预测。DE-DA算法使得DA可选优继承,提高DA速度和精确度,再用DE-DA组合算法帮助BP神经网络找到全局优化权值和阀值,提高BP神经网络收敛效率,解决陷入局部极小值和收敛速度慢的问题。研究结果表明,DE-DA算法优化BP神经网络的权值和阈值,能有效提高网络训练的收敛速度和精确度,提高了整体预测效果。
唐立李亚平王利军
关键词：BP神经网络DA算法
基于有序FP-tree结构和投影数据库的最大频繁模式挖掘算法被引量：1
2020年
OPFP-MAX是基于有序FP-tree结构和投影数据库的最大频繁模式挖掘算法。有序FP-tree结构不仅可以减少空间的浪费,而且由于树结构的有序性,在挖掘数据时可以减少挖掘事务项的数量,从而加快挖掘效率。算法采用垂直投影方案实现数据分解,基于投影数据库创建局部树结构,从而进一步减少对系统空间资源的浪费。采用优化策略加快挖掘效率。实验验证了算法的可行性和优越性。
王利军唐立
关键词：投影数据库最大频繁项集
系部网站建设及网上学生管理系统的开发
2010年
系部网站的建立有助于系部开展网上教学管理。它描述了系部网页、后台管理系统和网上学生管理系统的设计过程,分析了后台管理系统的技术亮点,给出了部分数据库操作的程序代码,总结了运用ASP技术开发数据库系统的步骤。随着该网站的投入使用,系部的管理效率有了明显的提高。
梁兴琦王利军姜婷
关键词：网站建设动态网页成绩查询档案管理
关联规则在学生就业管理系统中的应用
2017年
学生就业管理系统可以通过页面采集就业信息,可以对数据进行选择、初始化和转换,最终利用关联规则的Apriori算法[1]进行数据挖掘,从而得到有价值的信息,为学生管理工作和教学方案的修订提供参考。
宋艳梅唐基元王利军
关键词：关联规则数据挖掘APRIORI算法
基于ASP的学生成绩查询系统的设计与实现被引量：1
2010年
学生成绩查询系统采用B/S(Browser/Server)模式,动态网页开发技术选用ASP技术,后台数据库使用Microsoft Access2003。系统适用于学生成绩的发布和管理。
王利军
关键词：查询网站建设动态网页ASP技术
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