刘锋
- 作品数：72 被引量：194H指数：7
- 供职机构：安徽大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信理学更多>>
- 一种新的改进Apriori算法被引量：2
- 2010年
- 通过对Apriori算法的核心思想进行研究分析,结合Apriori性质,对Apriori中连接的步骤进行了改进。通过该方法,可以有效地减少连接步产生的大量无用项集并减少判断项集子集是否是频繁项集的次数。
- 杨金凤刘锋
- 关键词：APRIORI候选项集频繁项集
- 选择排序的DCT系数对JPEG图像的可逆数据隐藏被引量：1
- 2020年
- JPEG图像压缩算法可以为使用者提供良好的压缩性能,改善图像文件重建质量,在图像和视频处理领域有着广泛的应用价值。提出了一种可行且有效的对JPEG图像进行可逆信息隐藏的算法。在该算法中,JPEG图像中所有的8×8块中量化的DCT系数重新排列成新的矩阵,纵列为每个块的系数值,横列为同频率下的系数值。对相同频率下的系数进行模拟嵌入比特位,优先选择失真小的频率下的系数嵌入信息,直到嵌入完秘密比特流信息,同时在嵌入秘密信息时根据解码矩阵减少了无效的比特流扩展。实验结果表明,该算法在嵌入同等数量的比特流的情形下能够得到更好的JPEG图像视觉质量和更少的图像比特流扩展。
- 王若飞刘锋
- 基于推导网络的最小执行代价Web Services自动合成算法
- 2007年
- 推导网络的Web Services合成是以组成推导网络三元组和Web Services模型为基础,求解出所有合成方案,对特定输出的合成方案计算执行代价,其中最小执行代价的合成方案即为该输出的最优解。
- 洪应刘锋
- 关键词：WEB
- 基于粗糙集的Web结构挖掘被引量：1
- 2008年
- Web站点是由许多Web页面构成的信息系统,随着网络的飞速发展,Web挖掘得到了越来越多的研究。如何从Web中找到与用户查询主题相关的权威页面,是Web结构挖掘的一个重要研究方向。粗糙集理论作为一种有效处理模糊和不确定信息的数学工具,由于其不需要任何先验知识,在数据挖掘领域取得了广泛的应用。文中概述了Web结构挖掘的有关概念,基于粗糙集理论,定义了Web结构挖掘的数据模型,并给出了基于粗糙集的Web结构挖掘的实现流程,分析说明了该方法的性能。
- 周勇刘锋
- 关键词：WEB挖掘WEB结构挖掘粗糙集
- 基于SQL的多值多层关联规则挖掘被引量：2
- 2008年
- 在分析研究关系数据库上关联规则挖掘现有方法的基础上,提出了一种基于结构化查询语言SQL的多值多层关联规则挖掘新方法。采用了一种新的根据概念分层的编码方法对多值属性进行离散化,然后利用SQL的查询语句,结合多值属性的编码,实现了关系数据库上的多层关联规则挖掘。实验表明,该算法具有快速、有效、易开发等优点。
- 黄勇刘锋
- 关键词：关系数据库多层关联规则SQL语言
- 数据挖掘常用分类算法研究被引量：2
- 2013年
- 数据库、数据仓库以及其他存储信息库中潜藏着很多与商业、科学研究等活动的决策有关的数据和知识。对于数据挖掘中的数据分析，通常有两种常见的方法，即分类和预测，首先对数据库中的数据进行分类归纳，然后根据分类规则可以得到比较有价值的数据，然后我们可以根据这个数据来预测得到一些包含未来趋势的信息。在常见的分类算法中，决策树算法是一个有着很好扩展性的算法，可以应用到大型数据库中，可以对多种数据类型进行处理，分类模式容易转化为分类规则，结果也十分的浅显易懂易于理解。该文主要先介绍了几种常用的分类算法，然后具体介绍决策树算法的过程以及在分类算法实际应用中的优缺点。
- 王明星刘锋
- 关键词：数据挖掘人工智能决策树
- 基于免疫遗传算法的软件测试数据自动生成被引量：30
- 2008年
- 提出了一种应用于软件测试中的基于免疫遗传算法(IGA)的软件测试数据自动生成的算法。该算法在传统的遗传算法中引入免疫算子,免疫算子其中包括获取疫苗、注射疫苗和免疫选择。实验结果表明,该算法的效果比传统的遗传算法效果好。
- 夏芸刘锋
- 关键词：免疫算法遗传算法测试数据软件测试
- 基于Henon与WARCOV的图像加密技术的改进
- 2012年
- 混沌是一种复杂的非平衡、非线性的动力学过程。该文分别用传统的基于一维混沌序列的Logistic映射和改进的基于二维混沌序列的Henon映射以及Warcov映射实现对一个256×256的灰度图像进行加解密,并比较分析了这三种算法的优缺点和安全性。仿真结果表明,密文对初始密钥的任何微小变化都具有极其敏感性。
- 周勇刘锋
- 关键词：图像加密LOGISTIC映射HENON映射
- 一种改进的基于后缀数组的无词典分词方法
- 2011年
- 文中改进了基于后缀数组的无词典分词算法。原算法通过对输入字符集建立后缀数组并按字典序进行排列来筛选汉字结合模式形成候选词集,并通过置信度的比较来筛选候选词集以获得分词集。文中改进了其计算候选词出现频率的方法并且大大减少了筛选候选词集时两两判断候选词是否具有父子关系的次数。试验表明,改进的算法能够在没有词典的情况下更快速构建候选词集和筛选候选词集。适用于对词条频度敏感,对计算速度要求较高的中文信息处理。
- 刘京城刘锋
- 关键词：自动分词无词典分词后缀数组
- 基于改进K-means算法的海量数据分析技术研究被引量：9
- 2016年
- 针对海量数据难处理的难题,利用Hadoop平台下的Map-Reduce模型,实施了一种改进的对海量数据进行并行处理的K-means算法.为了解决传统的K-means算法对初始聚类中心和聚类数敏感的问题,改进算法首先对海量数据进行多次采样,找出采样数据的聚类个数;其次,利用密度法找出采样数据的聚类中心;最后,将各个样本中心点归并得到原始数据的全局初始聚类中心点.通过在Hadoop集群上部署的实验结果表明,改进后的算法相比较于传统的算法具有高效、准确、可扩展以及良好的加速比等特性.
- 李欢刘锋朱二周
- 关键词：MAP-REDUCEK-MEANS
