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基于DEM的坡度算法分析及精度探讨被引量：19: 2005年; 坡度是最基本的地形因子之一.介绍了基于DEM的坡度计算方法,对坡度分级统计中的误差来源分类进行分析,并结合GIS软件产品用实验法分析其DEM精度,以及各误差因素对坡度统计计算的影响,以便在实践中根据不同资料适当地选择算法和软件产品,进而提高工程项目的质量.; 强晓焕元昌安; 关键词：DEM 坡度

基因表达式编程初始种群的多样化策略被引量：49: 2007年; 基因表达式编程(GeneExpressionProgramming,GEP)算法是遗传家族的新成员,被广泛用于知识发现,其初始种群的质量对进化效率和进化结果至关重要.为了产生优势初始种群,提出了基因空间均匀分布策略(GeneSpaceBalanceStrategy,GSBS),证明了描述编码空间量化性质的GEP编码空间定理.实验表明,GSBS提高进化效率超过20%.GSBS算法的思想还可以应用于其它进化计算中.; 胡建军唐常杰段磊左劼彭京元昌安; 关键词：遗传编程遗传算法基因表达式编程函数挖掘

基于Hash函数取样的线性时间聚类方法LCHS被引量：2: 2005年; 作为数据挖掘中的经典算法,k-中心点算法存在效率低、对大数据集适应性差等严重不足.该文针对这一不足,提出并实现Hash分层模型LCHS(LinearClusteringBasedHashSampling),主要贡献包括:(1)将m维超立方体按等概率空间进行分桶,使得每层(即Hash桶)的数据个数相近,以较小的计算代价获得分层抽样的效果;(2)新算法保证了样本具有对总体数据的充分的统计代表性;(3)从理论上证明了新算法复杂度为O(N);(4)对比实验表明新算法在数据集的个数接近10000时,效率比传统算法提高2个数量级,数据集的个数接近8000时,聚类质量比CLARA算法提高55%.; 元昌安唐常杰张天庆陈安龙左劼谢方军; 关键词：K-中心点聚类分析 HASH函数

基于C#的主成分分析算法及其与GIS接口被引量：6: 2006年; 分析了传统方法开发的组件存在“DLL Hell”问题和传统G IS软件在面对大数据集时效率低的不足,指出使用C#语言开发的组件可以有效地解决这些问题。并以开发主成分分析模块为例,介绍了主成分分析主要计算方法,给出了基于C#的算法,最后给出了基于C#的主成分分析模块实现及其与G IS软件的接口技术。; 饶元元昌安邓松杨乐婵廖剑平; 关键词：C#GIS 主成分分析接口

一种基于Rough Set的汉语检索算法被引量：1: 2005年; 传统的语料检索的不足主要为:(1)无法模糊匹配检索;(2)存在跨行词问题,无法保证查全率;(3)难以对检索结果缩检和扩检.为了克服这些不足,该文提出了基于Rough Set批处理汉语语料的词句.根据Rough Set和汉语语料的特征,给出了模糊检索算法(AMTRT).通过与单汉字索引检索算法比较验证了AMTRT的有效性.AMTRT在实现各种模糊匹配,节省空间开销且不降低精确匹配查准率基础上,将词句的查全率提高近50%.; 廖剑平元昌安邓松饶元; 关键词：粗糙集

WEB使用记录挖掘研究被引量：3: 2003年; 随着WWW上资源的与日俱增,如何使用有效的方法从中获取所需的信息,成为研究人员所面临的一个重要问题.WEB数据挖掘是将传统的数据挖掘技术和理论应用于对WWW资源进行挖掘的一个新兴研究领域.该文介绍了WEB数据挖掘的概念和分类,重点分析了WEB使用记录挖掘的基本原理、方法和过程,同时指出了WEB使用记录挖掘未来有价值的研究方向.; 何兵陶宏才强晓焕; 关键词：WEB数据挖掘预处理

基于WEB的水电信息管理系统设计与实现: 2006年; 针对目前高校的多个校区之间的水电信息管理存在的低效、不便等问题,提出基于WEB的水电信息管理系统的解决方案。介绍了基于WEB的水电信息管理系统的设计与实现过程。; 饶元元昌安邓松廖剑平; 关键词：水电 WEB 数据库 VS.NET

基于最近邻优先的高效聚类算法被引量：40: 2004年; 针对高维空间中任意形状的多层次聚类问题,基于"同类相近"的思想,提出并实现了最近邻优先吸收聚类算法NNAF算法。证明了最近邻点搜索定理,基于这一定理又提出了SNN(SearchingNearestNeighbors)算法和GSNN(Grid basedSearchingNearestNeighbors)算法,其时间复杂度为O(n log(n)),当用扫描图像所得数据时,时间复杂度会降为O(n);而使用传统的搜索算法,时间复杂度为O(n2);提出了实现任意形状高维空间聚类的NNAF算法,时间复杂度为O(n);提出了MLCA(Multi layerClusterAlgorithm)算法并证明了两个相关的定理,在改变阈值后重新聚类时,使用MLCA算法可以节省90%以上的时间。实验结果显示,以上算法适应于任意形状的高维空间数据的聚类,可以有效过滤噪声数据,且用户需要的先验知识少、可快速获得各种层次的聚类结果。; 胡建军唐常杰李川彭京元昌安陈安龙蒋永光; 关键词：数据挖掘聚类分析

基于基因表达式编程的函数挖掘——收敛性分析与残差制导进化算法被引量：59: 2004年; 为了克服传统的数学方法在确定要发现的函数类型时需要依赖专业知识,具有主观性和盲目性及基于遗传编程(GP)的函数发现方法效率太低的问题,提出了基于基因表达式编程(GEP)新的函数挖掘方法,并分析了算法的收敛性,并根据收敛性定理提出了GEP的改进算法———残差制导进化算法RGEA。通过对GP、GEP、RGEA算法的比较实验,结果表明,在噪声数据很小的情况下,3种算法均挖掘出目标函数,但GEP比GP的收敛速度提高了20倍,RGEA比GP提高了60倍。对于函数类型未知且极为复杂的数据,GEP和RGEA在发现理想函数的速度上要比GP分别快900、1800倍。; 元昌安唐常杰左劼谢方军陈安龙胡建军; 关键词：基因表达式编程函数挖掘收敛性

多探测源优化布站方法被引量：3: 2004年; 为了在给定的应用背景和任意的自然环境下形成无缝探测,提出了警戒系统的一种多探测源优化布站方法——GT算法,即在优化选择的探测源阵地网格中,根据各类探测源的性能差异而部署在不同的探测源阵地上,从而使预警系统具有反低空突防的能力.; 首照宇欧阳宁韩传久

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