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周慧霞

作品数：1 被引量：0H指数：0
供职机构：河北工业大学计算机科学与软件学院更多>>
发文基金：河北省自然科学基金河北省教育厅青年基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇序列模式挖掘
  • 1篇学习机
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇网络
  • 1篇向量机
  • 1篇极限学习机
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络

机构

  • 1篇河北工业大学

作者

  • 1篇史巧硕
  • 1篇李娟
  • 1篇李杨
  • 1篇周慧霞

传媒

  • 1篇河北工业大学...

年份

  • 1篇2015
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
回归方法估算最长频繁模式长度
2015年
周期间隙的序列模式挖掘是一种满足Apriori-like性质的序列模式挖掘,其中一项重要工作就是预测最长频繁模式的长度.以往需要人为估计,本文采用回归方法解决这个问题.本文提出一种有效的特征抽取的方法,以获取训练和测试数据.之后分别采用BP神经网络、最小二乘支持向量机和极限学习机进行训练和测试.在DNA序列上进行测试,实验结果表明,ELM具有良好的泛化性能,从而验证了方法的可行性.
史巧硕周慧霞李杨李娟
关键词：序列模式挖掘BP神经网络最小二乘支持向量机极限学习机
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