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安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2007B158)

作品数:3 被引量:29H指数:2
相关作者:杨宝华丁春荣李龙澍涂立静更多>>
相关机构:安徽农业大学安徽大学更多>>
发文基金:安徽省高校省级自然科学研究项目国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 1篇递归
  • 1篇递归算法
  • 1篇映射
  • 1篇映射网络
  • 1篇设计语言
  • 1篇数据结构
  • 1篇数据结构设计
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇特征映射
  • 1篇题库
  • 1篇自组织
  • 1篇自组织特征映...
  • 1篇自组织特征映...
  • 1篇网络
  • 1篇习题
  • 1篇习题库
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类中心
  • 1篇决策树
  • 1篇决策树构造

机构

  • 3篇安徽农业大学
  • 1篇安徽大学

作者

  • 2篇丁春荣
  • 2篇杨宝华
  • 1篇涂立静
  • 1篇李龙澍

传媒

  • 1篇科技导报
  • 1篇计算机工程
  • 1篇电脑知识与技...

年份

  • 1篇2010
  • 1篇2009
  • 1篇2007
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于SOFM网络的改进K-均值聚类算法被引量:4
2009年
针对传统的K-均值聚类算法中随机选取初始聚类中心的缺陷,提出一种改进的K-均值聚类算法,利用自组织特征映射网络(SOFM)自动获得初始聚类中心。实验结果表明,改进的K-均值聚类算法能有效改善聚类性能,提高聚类的准确率。
丁春荣杨宝华
关键词:K-均值聚类自组织特征映射网络聚类中心
基于粗糙集的决策树构造算法被引量:24
2010年
针对ID3算法构造决策树复杂、分类效率不高问题,基于粗糙集理论提出一种决策树构造算法。该算法采用加权分类粗糙度作为节点选择属性的启发函数,与信息增益相比,能全面地刻画属性分类的综合贡献能力,并且计算简单。为消除噪声对选择属性和生成叶节点的影响,利用变精度粗糙集模型对该算法进行优化。实验结果表明,该算法构造的决策树在规模与分类效率上均优于ID3算法。
丁春荣李龙澍杨宝华
关键词:数据挖掘粗糙集可变精度粗糙集决策树
通用习题库中题目数据结构设计与题库设计语言的开发被引量:1
2007年
习题库题目数据结构与题库设计语言是习题库设计的核心。题库数据结构与题库设计语言部分采用了标准的编译器模式,按照成熟的编译器原理解决传统的关系型数据库无法解决的数据存取编辑问题。并且创造性地将自定义的文法与国际通行的xml语言结合,增强了题型的可扩展性。本文研究的内容包括:题库设计语言文法的设计,自顶向下的验证算法,自底向上的解析算法;与XML语言的同步函数。研究的难点包括文法的设计、First与Follow函数的编程及解析表的生成。
涂立静
关键词:词法分析递归算法
共1页<1>
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