基于改进Ant-miner算法的分类规则挖掘 被引量：3

1

作者 肖菁 梁燕辉 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第17期162-165,共4页

为提高基于传统Ant-miner算法分类规则的预测准确性,提出一种基于改进Ant-miner的分类规则挖掘算法。利用样例在总样本中的密度及比例构造启发式函数,以避免在多个具有相同概率的选择条件下造成算法偏见。对剪枝规则按变异系数进行单点... 为提高基于传统Ant-miner算法分类规则的预测准确性,提出一种基于改进Ant-miner的分类规则挖掘算法。利用样例在总样本中的密度及比例构造启发式函数,以避免在多个具有相同概率的选择条件下造成算法偏见。对剪枝规则按变异系数进行单点变异,由此扩大规则的搜索空间,提高规则的预测准确度。在Ant-miner算法的信息素更新公式中加入挥发系数,使其更接近现实蚂蚁的觅食行为,防止算法过早收敛。基于UCI标准数据的实验结果表明,该算法相比传统Ant-miner算法具有更高的预测准确度。 展开更多

关键词 ant-miner算法 分类规则挖掘 数据挖掘 蚁群优化 规则修剪策略

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改进模糊聚类下电力多源异构数据动态挖掘 被引量：1

2

作者 王震峰 《电子设计工程》 2025年第9期125-129,134,共6页

为了提高电力多源异构数据动态挖掘效果及结果可靠性,采用了改进模糊聚类方法。引入隶属度函数,以更好地描述电力数据的不确定性。为了更准确地描述多源异构电力数据样本间的相似度,利用加权马氏距离替代模糊C均值聚类算法中的欧氏距离... 为了提高电力多源异构数据动态挖掘效果及结果可靠性,采用了改进模糊聚类方法。引入隶属度函数,以更好地描述电力数据的不确定性。为了更准确地描述多源异构电力数据样本间的相似度,利用加权马氏距离替代模糊C均值聚类算法中的欧氏距离,从而提升动态挖掘的精度。此外,结合蚁群算法,确定模糊C均值聚类算法的初始聚类中心与聚类中心数量,进一步改进算法,并成功应用于电力多源异构数据的动态挖掘。通过实验验证,该方法在电力系统数据集中能够有效地进行动态挖掘,分析电力用户的用电模式,并且在不同异常值比例下均表现出较高的斯皮尔曼等级相关系数,证明了其动态挖掘结果的可靠性。 展开更多

关键词 改进模糊聚类 电力数据 多源异构 动态挖掘 马氏距离 蚁群算法

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Ant-Miner算法研究和性能优化

3

作者 邵晓艳 王艳 +1 位作者 李玲玲 胡欣茹 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期154-157,182,共5页

首先阐述了Ant-Miner算法的实现原理,然后从不同角度对Ant-Miner算法进行分析,并针对Ant-Miner算法的不足之处提出了相应的改进和优化方案,最后通过实验证明优化后的算法能达到更好的效果.

关键词 数据挖掘 蚁群算法 分类规则

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蚁群算法在数据挖掘中的应用研究 被引量：35

4

作者 张惟皎 刘春煌 尹晓峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第28期171-173,共3页

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,在求解复杂的组合优化问题中获得成功并表现出良好的性能。文章介绍了蚁群算法在分类和聚类两个重要的数据挖掘任务中的应用研究情况,阐述了算法的基本原理及特性,最后总结了蚁群算法在数据挖掘应用... 蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,在求解复杂的组合优化问题中获得成功并表现出良好的性能。文章介绍了蚁群算法在分类和聚类两个重要的数据挖掘任务中的应用研究情况,阐述了算法的基本原理及特性,最后总结了蚁群算法在数据挖掘应用中尚待解决的问题。 展开更多

关键词 蚁群算法 数据挖掘 聚类 分类

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蚁群聚类算法综述 被引量：41

5

作者 张建华 江贺 张宪超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第16期171-174,211,共5页

数据聚类是重要的数据挖掘技术,在工程和技术等领域具有广泛的应用背景。蚁群算法作为一种新型的优化方法,具有很强的鲁棒性和适应性。文章着重介绍蚁群聚类算法的研究情况,阐述当今流行的蚁群聚类算法的基本原理及其特性,旨在为蚁群聚... 数据聚类是重要的数据挖掘技术,在工程和技术等领域具有广泛的应用背景。蚁群算法作为一种新型的优化方法,具有很强的鲁棒性和适应性。文章着重介绍蚁群聚类算法的研究情况,阐述当今流行的蚁群聚类算法的基本原理及其特性,旨在为蚁群聚类算法的发展提供引导作用。 展开更多

关键词 数据挖掘 蚁群算法 聚类

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基于蚁群模糊聚类算法的图像边缘检测 被引量：19

6

作者 苗京 黄红星 +1 位作者 程卫生 袁启勋 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期124-127,共4页

提出了一种基于蚁群动态模糊聚类算法的图像边缘检测,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态地确定了聚类数目和中心;然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行FCM聚类弥补蚁群算法的不足.两者有... 提出了一种基于蚁群动态模糊聚类算法的图像边缘检测,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态地确定了聚类数目和中心;然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行FCM聚类弥补蚁群算法的不足.两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的目标函数聚类分析.最后将该算法应用到图像边缘检测,对比实验表明,该算法具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力. 展开更多

关键词 数据挖掘 蚁群算法 模糊C-均值聚类 边缘检测

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基于蚁群优化算法的精密伺服转台故障诊断方法 被引量：3

7

作者 甄子洋 王道波 王志胜 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期780-784,共5页

提出了一种基于蚁群优化算法的精密伺服转台故障诊断方法.根据现场观测建立了转台系统故障特征模式库.利用蚁群优化算法求解故障特征模式的最优分类问题,并定义敏感度和明确度来评价蚁群搜索到的诊断规则的分类性能,以减少故障特征信息... 提出了一种基于蚁群优化算法的精密伺服转台故障诊断方法.根据现场观测建立了转台系统故障特征模式库.利用蚁群优化算法求解故障特征模式的最优分类问题,并定义敏感度和明确度来评价蚁群搜索到的诊断规则的分类性能,以减少故障特征信息中的冗余信息,使诊断规则得到约简.对某精密伺服转台的若干类故障诊断结果表明,该方法具有收敛速度快、鲁棒性强、诊断精度高和结果可靠等优点. 展开更多

关键词 精密伺服转台 蚁群优化 故障诊断 数据挖掘 分类算法

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一种改进的蚁群聚类算法 被引量：2

8

作者 俞辉 裴振奎 陈继东 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2010年第3期59-62,共4页

针对现有蚁群聚类中将带聚类样本放于网格进行聚类的算法存在随机移动而延长聚类时间,及大数据集进行蚁群聚类时收敛速度慢的缺点,在蚁群进行聚类前增加数据预处理.利用两元素越相似属于同一类簇的可能性越大的思想,将样本集中的样本量... 针对现有蚁群聚类中将带聚类样本放于网格进行聚类的算法存在随机移动而延长聚类时间,及大数据集进行蚁群聚类时收敛速度慢的缺点,在蚁群进行聚类前增加数据预处理.利用两元素越相似属于同一类簇的可能性越大的思想,将样本集中的样本量缩小.研究了通过信息素进行聚类的蚁群聚类算法,使算法中的"蚂蚁"在一定指导下进行聚类,达到缩短时间的目的.最后通过实验验证了所提出算法的有效性和优越性. 展开更多

关键词 蚁群算法 聚类分析 数据挖掘 群体智能

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基于模糊矩阵的蚁群聚类算法研究与应用 被引量：2

9

作者 胡耀民 刘伟铭 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第8期105-107,114,共4页

提出了基于模糊矩阵的数据聚类模型,其中引入了聚类过程的全局性控制模糊矩阵,描述了数据聚类的过程;提出了基于模糊矩阵的蚁群聚类算法,实验结果证明了算法的正确性和高效性。

关键词 数据聚类 数据挖掘 蚁群算法

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基于改进蚁群算法的乒乓球数据挖掘研究 被引量：2

10

作者 孟宪明 凌培亮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第36期8-11,共4页

在Ant-Miner算法框架中通过对信息素更新和路径选择概率等策略的改进,并结合乒乓球技战术分析的特点,建立了基于改进蚁群算法的乒乓球技战术分类挖掘模型,并进行了实例分析,与乒乓球技战术关联规则挖掘相比较,该算法在挖掘效果和规则质... 在Ant-Miner算法框架中通过对信息素更新和路径选择概率等策略的改进,并结合乒乓球技战术分析的特点,建立了基于改进蚁群算法的乒乓球技战术分类挖掘模型,并进行了实例分析,与乒乓球技战术关联规则挖掘相比较,该算法在挖掘效果和规则质量方面有很大的优势,并已应用于国家乒乓球队比赛和训练中,效果良好。 展开更多

关键词 改进蚁群算法 数据挖掘 分类问题 乒乓球 技战术

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改进蚁群算法MMAS在分类规则挖掘中的研究 被引量：1

11

作者 陈宝钢 唐飞 +2 位作者 蔡铁 陆芸婷 刘寿强 《计算机技术与发展》 2014年第6期179-183,共5页

为深入研究和评估蚁群算法在分类规则挖掘应用中具有的特点和作用,针对目前基本蚁群算法在数据挖掘方面所存在的不足,引入了改进的蚁群算法模型最大最小蚂蚁系统(MMAS)。并根据分类算法比较原则,通过实验分析对分类规则挖掘算法进行比... 为深入研究和评估蚁群算法在分类规则挖掘应用中具有的特点和作用,针对目前基本蚁群算法在数据挖掘方面所存在的不足,引入了改进的蚁群算法模型最大最小蚂蚁系统(MMAS)。并根据分类算法比较原则,通过实验分析对分类规则挖掘算法进行比较。根据使用不同数据集实验结果的对比分析,从仿真的精确度、速度等方面展示和证实了基于改进的蚁群算法模型MMAS的数据分类规则挖掘工具AntMiner+在分类规则挖掘中体现出的特点和优势。 展开更多

关键词 数据挖掘 分类规则 蚁群算法 最大最小蚂蚁系统 antMiner+

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基于图分割的蚁群聚类算法 被引量：2

12

作者 邢婷 宋振方 《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 CAS 2006年第2期95-97,100,共4页

提出了采用两种策略更新信息素来控制蚂蚁行进路径的方法.根据信息素的浓度确定图边的权值,运用了图分割算法断裂所得图的边,从而达到对数据进行聚类的目的.实验结果证明算法是有效的.

关键词 数据挖掘 聚类技术 蚁群算法 图分割

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蚁群聚类在试卷分析中的应用研究 被引量：7

13

作者 牛永洁 张成 《计算机与数字工程》 2012年第4期12-14,共3页

根据学生试卷每个题目的得分情况,使用蚁群算法对学生进行聚类,使得每个分类中的学生尽可能的相似,再对每个分类学生进行分析,能够更加客观地了解学生对课程知识点掌握的分布情况。由于采用了聚类而不是根据总成绩硬性的分类,使得试卷... 根据学生试卷每个题目的得分情况,使用蚁群算法对学生进行聚类,使得每个分类中的学生尽可能的相似,再对每个分类学生进行分析,能够更加客观地了解学生对课程知识点掌握的分布情况。由于采用了聚类而不是根据总成绩硬性的分类,使得试卷分析更加具有科学性,能够更好地指导教学工作,是一个值得推广的思路和方法。 展开更多

关键词 数据挖掘 聚类 蚁群算法 数据预处理 试卷分析

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基于数据挖掘的铁水硅质量分数SVM预测方法 被引量：1

14

作者 杨佳 许强 曹长修 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期68-71,共4页

提出了一种基于蚁群聚类算法数据挖掘预处理的支持向量机(SVM)预测方法.利用其在处理大数据量、消除冗余信息等方面的独特优势,寻找与预测炉况同等的多个历史铁水硅质量分数,由此组成具有高度相似炉况特征的数据序列,将此数据序列作为SV... 提出了一种基于蚁群聚类算法数据挖掘预处理的支持向量机(SVM)预测方法.利用其在处理大数据量、消除冗余信息等方面的独特优势,寻找与预测炉况同等的多个历史铁水硅质量分数,由此组成具有高度相似炉况特征的数据序列,将此数据序列作为SVM的训练数据.这种处理方法可减少数据量,提高预测的速度和精度.将该系统应用于铁水硅质量分数预测中,与单纯的SVM方法相比,具有较高的预测精度. 展开更多

关键词 数据挖掘 炉况 支持向量机 蚁群聚类算法 铁水硅质量分数预测

原文传递

基于自适应蚁群算法的分布式分类规则挖掘算法 被引量：1

15

作者 侯志远 周政尹 +1 位作者 汤可宗 高尚 《科学技术与工程》 2007年第2期199-202,共4页

基于分布式数据挖掘技术,提出了一种基于自适应蚁群算法的分布式分类规则算法。该算法采用了不同的启发式函数及信息素改变方法,引入了自适应机制与变异策略,从而达到缩短蚁群算法计算时间、加快算法收敛速度、提高预测准确率的目的。... 基于分布式数据挖掘技术,提出了一种基于自适应蚁群算法的分布式分类规则算法。该算法采用了不同的启发式函数及信息素改变方法,引入了自适应机制与变异策略,从而达到缩短蚁群算法计算时间、加快算法收敛速度、提高预测准确率的目的。实验结果验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 蚁群算法 分类规则 数据挖掘 分布式数据库

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CRM中客户分类方法的研究与应用 被引量：4

16

作者 周欢 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第3期659-661,共3页

在企业管理中,如何将不同客户按照对企业的贡献程度分类并加以实现,以辅助制定经营策略,成为研究热点。针对具体的燃气行业进行了分析,提出了一套适用其的客户分类指标。并且借鉴蚁群算法,做了相应的改进,与聚类分析方法相结合,将此算... 在企业管理中,如何将不同客户按照对企业的贡献程度分类并加以实现,以辅助制定经营策略,成为研究热点。针对具体的燃气行业进行了分析,提出了一套适用其的客户分类指标。并且借鉴蚁群算法,做了相应的改进,与聚类分析方法相结合,将此算法在企业现有数据的基础上进行了实现,得到了较好的聚类结果。 展开更多

关键词 客户关系管理 客户分类 聚类分析 数据挖掘 蚁群

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基于蚁群规则挖掘算法的多特征遥感数据分类 被引量：1

17

作者 戴芹 刘建波 《地理研究》 CSCD 北大核心 2009年第4期1136-1145,共10页

蚁群算法作为一种新型的智能优化算法,已经成功应用在许多领域,然而应用蚁群优化算法进行遥感数据处理则是一个新的研究热点。蚁群规则挖掘算法是基于分类规则挖掘进行分类,能够处理多特征的数据。因此,论文将蚁群规则挖掘算法应用到多... 蚁群算法作为一种新型的智能优化算法,已经成功应用在许多领域,然而应用蚁群优化算法进行遥感数据处理则是一个新的研究热点。蚁群规则挖掘算法是基于分类规则挖掘进行分类,能够处理多特征的数据。因此,论文将蚁群规则挖掘算法应用到多特征遥感数据分类处理中,并采用北京地区的Landsat TM和Envisat ASAR数据作为实验数据,对选择的遥感数据进行了多特征分类实验。实验结果分别与最大似然分类法、C4.5方法进行对比,分析表明:1)蚁群规则挖掘算法是一种无参数分类的智能方法,具有很好的鲁棒性,2)能够挖掘较简单的分类规则;3)能够充分利用多源遥感数据等。它可以充分利用多特征数据进行土地覆盖分类,从而能够提高分类的效率。 展开更多

关键词 蚁群规则挖掘 多特征数据 遥感数据分类

原文传递

一种改进的蚁群挖掘算法 被引量：1

18

作者 郭剑 孙力娟 顾健辉 《计算机与数字工程》 2008年第10期1-4,16,共5页

对数据挖掘中的分类问题进行了研究。Ant-Miner算法使用蚁群算法来解决分类问题,取得了一定的效果,但存在运行时间较长和分类不够精确等缺陷。从状态转移规则、启发式函数和信息素更新策略等三个方面对Ant-Miner算法进行了改进,提出了... 对数据挖掘中的分类问题进行了研究。Ant-Miner算法使用蚁群算法来解决分类问题,取得了一定的效果,但存在运行时间较长和分类不够精确等缺陷。从状态转移规则、启发式函数和信息素更新策略等三个方面对Ant-Miner算法进行了改进,提出了一种新的蚁群挖掘算法ACMA。仿真结果表明,ACMA算法比Ant-Miner算法分类的准确性高,性能也更优越。 展开更多

关键词 蚁群挖掘算法 分类 数据挖掘

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基于数据挖掘的船舶海上复杂交通流避障导航建模 被引量：1

19

作者 于欣 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第2期31-33,共3页

船舶在海上航行,由于海洋环境复杂,航道上船舶的航行航速、航向、载重等均存在不同,因此,航行过程中的船舶随时面临着各种风险与障碍物。为了更好地保障船舶安全,必须对各种障碍物进行预判,寻找到最安全科学的航线,为此建立新型的船舶... 船舶在海上航行,由于海洋环境复杂,航道上船舶的航行航速、航向、载重等均存在不同,因此,航行过程中的船舶随时面临着各种风险与障碍物。为了更好地保障船舶安全,必须对各种障碍物进行预判,寻找到最安全科学的航线,为此建立新型的船舶海上复杂交通流避障导航模型——FABP模型。首先将蚁群算法与c均值模糊聚类算法进行融合,得到各种障碍物的聚类中心,然后利用BP神经网络自动寻优能力,根据不同聚类中心的类型,对海上不同类型的障碍物进行预判,得到最优的船舶海上复杂交通流避障航线,最后进行实验仿真,结果表明,本文模型得到的船舶海上复杂交通流避障航线,路途更近,安全性能更高,效率更高。 展开更多

关键词 数据挖掘 c均值模糊聚类 蚁群算法 复杂交通流 船舶

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基于群体智能的一种聚类算法研究

20

作者 张昭涛 杨燕 江波 《淮海工学院学报（自然科学版）》 CAS 2005年第2期24-27,共4页

研究了一种聚类组合算法。首先概要介绍了数据挖掘中聚类分析的概念,同时对当前研究的热点群体智能也作了简要的说明,对基本的蚁群聚类算法作了详细的分析,提出了一种基于群体智能的聚类组合算法,借鉴改进的单蚁群算法SACA的聚类收集和... 研究了一种聚类组合算法。首先概要介绍了数据挖掘中聚类分析的概念,同时对当前研究的热点群体智能也作了简要的说明,对基本的蚁群聚类算法作了详细的分析,提出了一种基于群体智能的聚类组合算法,借鉴改进的单蚁群算法SACA的聚类收集和标识方法,进行聚类的标识。并根据蚂蚁觅食的转移概率进行二次聚类。实验表明,该算法用于对银行客户细分有较好的聚类效果。 展开更多

关键词 数据挖掘 群体智能 蚁群算法 聚类分析

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