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郭乙江

作品数：3 被引量：0H指数：0
供职机构：广西师范学院计算机与信息工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金广西研究生教育创新计划广西壮族自治区自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 1篇映射
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇频繁项
  • 1篇频繁项集
  • 1篇自组织
  • 1篇自组织映射
  • 1篇文本聚类
  • 1篇文本聚类算法
  • 1篇项集
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇基因表达
  • 1篇基因表达式
  • 1篇UF
  • 1篇APRIOR...
  • 1篇GEP
  • 1篇不确定性
  • 1篇不确定性数据

机构

  • 3篇广西师范学院

作者

  • 3篇郭乙江
  • 2篇罗锦光
  • 2篇元昌安
  • 1篇钟智
  • 1篇邹鹏

传媒

  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇广西师范学院...

年份

  • 3篇2011
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
基于树的不确定性数据挖掘算法研究
随着社会的发展，人们收集了越来越多的数据。但往往它们会有部分缺失、含有噪音等问题。可是传统的频繁项集挖掘算法已不再适用这种不确定性数据的挖掘。所以，我们需要新的算法来处理不确定性数据。　　本文讨论了现有的UF-growt...
郭乙江
关键词：数据挖掘不确定性
文献传递
基于GEP和CPN网络的文本聚类算法
2011年
针对传统的方法很难做到根据输入向量的实际分布来设置Kohonen层各神经元对应的权向量的状况,因其会影响文本的聚类质量,所以利用人工神经网络和基因表达式编程(GEP)的互补优势,通过利用GEP在组合优化的方法进行对CPN网络中Kohonen层的联接权向量的优化,提出了一种基于GEP和CPN网络的文本聚类算法(GCTCA)。通过实验结果表明了该算法在文本聚类上的有效性与优越性。
罗锦光元昌安郭乙江邹鹏
关键词：文本聚类基因表达式神经网络自组织映射
一种挖掘不确定性数据频繁项集的方法
2011年
该文探讨挖掘不确定性数据频繁项集,在Carson Kai-Sang Leung等人提出的一种基于树的UFP-growth算法的基础上进行改进,提出新算法——UFP-growthT。实验表明,该算法可以有效地挖掘不确定性数据的频繁项集,且拥有高效性和伸缩性。改进后的算法在一定程度上减小了UFP-tree的大小,加快了挖掘过程。
郭乙江钟智元昌安罗锦光
关键词：不确定性数据
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