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题名挖掘不确定频繁子图的改进算法的研究
被引量：2
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作者
胡健
何林波
毛伊敏
杨健
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机构
江西理工大学应用科学学院
江西理工大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第3期112-116,共5页
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文摘
鉴于图结构能简单方便地描绘复杂的数据以及实际应用中图数据的获得具有不确定性,不确定频繁子图挖掘算法得到广泛的研究。目前一个典型的图挖掘算法是MUSE,但MUSE算法存在期望支持度计算消耗大、时间效率不够高等问题。针对此问题提出了一种基于划分思想混合搜索策略的不确定子图挖掘算法EDFS,它用改进过的GSpan算法进行不确定的子图数据预处理,用裁剪子图模式的搜索空间裁剪不确定子图数据,用基于划分思想的混合策略进行频繁子图的挖掘。子图同构与边存在概率的实验结果证明了EDFS算法能更高效地挖掘出不确定数据频繁子图。
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关键词
不确定图
图挖掘
频繁子图集
划分思想
混合策略
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Keywords
uncertain graph
graph mining
frequent subgraph patterns
classification thought
mixed algorithm
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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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题名基于一般分布区间数的不确定EFCM-ID聚类算法
被引量：1
- 2
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作者
毛伊敏
王嘉炜
卢欣荣
毛丁慧
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机构
江西理工大学信息工程学院
江西理工大学应用科学学院
中陕核工业集团二一一大队有限公司
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期175-181,189,共8页
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基金
国家自然科学基金(41562019)
国家自然科学基金重点项目(41530640)
+1 种基金
江西省自然科学基金(20161BAB203093)
江西省教育厅科技项目(GJJ151531)
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文摘
在基于模糊C-均值(FCM)的不确定区间数聚类算法中,区间数内的点通常被假设服从均匀分布而难以表达其真实属性,聚类结果受初始聚类中心影响较大且隶属度更新速度较慢。为此,提出一种基于一般分布区间数的不确定高效区间数模糊(EFCM-ID)聚类算法。基于四分位数思想设计适用于一般分布区间数的距离度量——M Q距离,准确刻画不确定数据。结合密度思想和随机抽样策略提出初始聚类中心的优化选取方法 SDCS,提升算法精度。在此基础上,利用竞争学习思想构建相对加速隶属度更新策略,减少算法的运行时间。实验结果表明,与YFCM、XFCM和ExpFCM d-ID算法相比,该算法具有较好的稳定性,并且聚类效率更高。
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关键词
不确定聚类
区间数
模糊C-均值
密度思想
竞争学习思想
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Keywords
uncertain clustering
interval number
Fuzzy C-Means(FCM)
density thought
competitive learning thought
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名与时俱进是科学研究的灵魂
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作者
张旗
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机构
中国科学院地质与地球物理研究所
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出处
《甘肃地质》
2022年第3期1-12,共12页
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文摘
与时俱进,意思是行动和时代一起进步,出自1910年初蔡元培撰写的《中国伦理学史》。但把与时俱进提高到理论的高度,则是中国共产党人对哲学的贡献。文中总结了笔者在长期科学研究中发现的问题,通过分析科学概念、理论及其发展过程方面的认识,阐述了科学研究中践行与时俱进思想的重要性,指出践行与时俱进的思想需要解决好6个方面的问题:(1)我们已经进入现代科学时代和大数据时代,我们的思想不能停滞在近代科学时代;(2)科学研究的发展没有天花板,科学要向无尽的前沿进发;(3)不确定性思想需要与时俱进;(4)与时俱进要加强学习;(5)与时俱进要虚怀若谷,“清空杯子”;(6)与时俱进要破除“以不变应万变”的消极、被动、不作为思想。文中还列举了一些实例说明在自然科学界践行与时俱进的重要性。
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关键词
与时俱进
自然科学
哲学
大数据
不确定思想
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Keywords
Keep Pace With The Times
natural science
philosophy
Big Data
uncertain thought
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分类号
N0
[自然科学总论—科学技术哲学]
B1
[哲学宗教—世界哲学]
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