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基于遗传算法具有容错能力的图像滤波器优化设计
  • ISSN号:1006-2467
  • 期刊名称:《上海交通大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,郑州450002, [2]河南职业技术学院电气工程系,郑州450046
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61202285); 河南省科技攻关项目(092102210108); 郑州轻工业学院博士基金项目(2008BSJJ010)资助
中文摘要:

Generator项集是频繁项集的一种简洁表示形式,但当为数据项附以不同权值时,传统Generator定义和计算方法将不再有效;同时其具有的反单调性也不再成立;而此特性在现实应用中具有重要作用。提出以设计权重约束下的支持度计算方法为基础,重新定义加权Generator,调整加权Generator与频繁项集的计算关系,从而维持其反单调性。在加权支持度树结构的基础上,给出挖掘加权Generator的方法。实验表明,提出的方法能够使得权重较大的项被优先挖掘出来,并保证了Genera-tor的反单调性,提出的挖掘方法能够正确有效挖掘频繁加权Generator。

英文摘要:

Generator is a concise representation for frequent itemsets.But in real circumstances,when items are attached with weights,general definition of generator may come into false.And its properties don’t hold,for example anti-monotone property which is useful in real application.Generator with weight is defined through tuning its support calculation according to weights.And generator with weight keeps the anti-monotone property.Based on weighted support tree structure,a new method is proposed for mining all frequent generators with weights.Experimental results show that the items with larger weights are more likely derived than those with smaller ones.And the proposed method can mine all frequent generator with weights effectively.

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期刊信息
  • 《上海交通大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:上海交通大学
  • 主编:郑杭
  • 地址:上海市华山路1954号15F
  • 邮编:200030
  • 邮箱:shjt@chinajournal.net.cn
  • 电话:021-62933373 62932534
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-2467
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1466/U
  • 邮发代号:4-256
  • 获奖情况:
  • 1996年全国优秀科技期刊奖,1992年、1996年、1999年国家教育部系统优秀科技期刊奖,2002年“百种重点期刊奖”,2003年百种中国杰出学术期刊,2004年教育部全国高校优秀科技期刊一等奖,2004年“百种重点期刊奖”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:30903