PSO算法在关联规则挖掘中的应用
【计算机应用研究】_模拟退火遗传算法_期刊发文热词逐年推荐_20140724
推荐指数 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
科研热词 遗传算法 模拟退火 集成化物流 闲置成本 选址-路径问题 资源约束 模拟退火算法 改进离散粒子群 局部搜索 多项目调度 作业车间调度
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
科研热词 遗传算法 遗传-模拟退火算法 适应度函数 行车时刻表 电压岛 片上网络 混合遗传算法 模拟退火遗传算法 模拟退火算法 模拟退火 服务质量 无线传感器网络 数据融合 容重比平衡法 多智能体系统 多品种货物配装 单播 动态容重均衡 公共交通 公交调度 低能耗 任务分配 ip核映射 boltzmann机制
推荐指数 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
科研热词 遗传算法 模拟退火 雷达 量子pso 遗传pso 适应度函数 路径规划 调度 蚁群优化 自适应 自相关 组合优化 粒子群优化(pso) 滚动规划 测试用例 正交信号 模拟退火遗传算法 模拟退火算法 模拟退火pso 批处理机 小生境 多路径 参数设置 作业车间调度问题 互相关 二阶振荡pso dna计算
推荐指数 4 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
2011年 科研热词 软硬件划分 缓冲区溢出 粒子群优化算法 现场可编程门阵列 漏洞挖掘 测试路径 测试数据 ' 模拟退火算法 多维fuzzing技术 多态 0-1动态规划 推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
一种模糊多层关联规则挖掘算法
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ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ Ａｉ ｎ ｔｔ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ｆｓ ａ ｐ ｂ ｕ ｄ ｒ ｈ ｒ ｄ ｔｏ ａ ａ ａ ｍｉ ｉ ｇ， ｏ ｍｉ ｇ ａ ｈ ｒ ｂ ｅ ｏ ｈ ｒ ｏ ｎ ａ ｙ ｉ ｔ ｅｔ ａ ｉ ｎ ｌ ｔ ｎ ｎ ｃ ｍｂ ｎ ｎ ｕ ｚ ｈ ｏ ｙ ｗｉｈ ａ ｓ ｃ ａ ｉｎ ｒ ｌ ｎ ｉ ｄ ｉｉ ｇ ｆ ｚ ｙ ｔ ｅ ｒ ｔ ｓ ｏ ｉｔｏ ｕ ｅ ｍｉ ｉ ｇ ｔ ｃ ｎ ｑ ｅ ｎ ｎ ｅ ｈ ｉ ｕ ，ｏ ｈ ａ ｉ ｏ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｎ ｔ ｅ ｔ ａ ｉ ｏ ａ ｎ ｔ ｅ ｂ ｓｓ ｆ ｉ ｒ ｖ ｍｅ ｔ ｏ ｈ ｒ ｄ ｔ ｎ ｌ Ａｐ ｉ ｒ ｌ ｏ ｉｈ ， ｃ ｍｂ ｎ ｎ ｈ ｔ ｏ ｆ ｍｕ ｔ ｌｙ ｒ ｄ ｉ ｒｏ ｉ ａｇ ｒｔ ｍ ｏ ｉ ｉ ｇ ｔ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｌｉ ａ ｅ ｅ — ａ ｓ ｃａ ｉ ｎ ｒ ｌ ｎ ｎ ｓ ｏ ｉｔｏ ｕ ｅ ｍｉ ｉ ｇ，ａ ｆ ｚ ｙ ｍｕ ｔ—ａ ｅ ｅ ｓ ｏ ｉｔｏ ｕ ｅ ｍｉ ｉｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ Ｉ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｕ ｚ ｌｉ ｙ ｒ ｄ ａ ｓ ｃａ ｉ ｎ ｒ ｌ ｎ ｎ ｌ ｏ ｉ ｌ ｈ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ ｉ ｈ ｓ ａ ｅ ． ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ，ｂ ｓ ａｉ ｃ ｃ ｎ ｅ ｔ ｆ ｆ ｚ ｙ ｍｕ ｔ—ａ ｅ ｅ ｓ ｏ ｉ ｔ ｎ ｒ ｌ ｍｉ ｉ ｇ ａ ｅ ｇ ｖ ｎ Ｔｈ ｕ ｚ ｌｉｌｙ ｒ ｄ ａ ｓ ｃａ ｉ ｎ ｒ ｌ ｎ ｎ ｓ ｄ ｓ ｒｂ ｄ ｉ ｏ ｃ ｐｓｏ ｕ ｚ ｌ ｌｙ ｒｄ ａ ｓ ｃａｉ ｕｅ ｉ ｏ ｎｎ ｒ ｉｅ ． ｅ ｆ ｚ ｙ ｍｕ ｔ ａ ｅ ｅ ｓ ｏ ｉｔ ｕ ｅ ｍｉ ｉ ｇ ｉ ｅ ｃ ｉ ｅ ｎ — ｏ
一种云计算环境下的改进FP-GROWTH算法
一种云计算环境下的改进FP-GROWTH算法
包磊
【期刊名称】《软件导刊》
【年(卷),期】2016(000)001
【摘要】关联规则算法作为数据挖掘领域的一类重要算法在很多领域都具有较高的实用价值,然而传统的关联挖掘算法难以满足海量数据处理需求。
采用相关支持度二维表对经典FP-Growth算法进行改进,借助MapReduce编程模型完成算法的并行化改进。
实验证明,改进算法相较于经典算法在单机和并行化环境下都具有更低的时间复杂度。
【总页数】4页(P57-60)
【作者】包磊
【作者单位】江苏大学管理学院江苏镇江212013
【正文语种】中文
【中图分类】TP312
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1.云计算环境下入侵疑似边界问题改进算法 [J], 茹蓓;贺新征
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民用航空发动机使用经济性研究
民用航空发动机使用经济性研究黄兆东;刘锦;吴静敏【摘要】为了在发动机研制过程中进行直接使用成本分析,从设计中降低其直接使用成本,对民用发动机使用经济性进行了初步研究.从所有权成本、燃油成本和维修成本等方面分析了民用航空发动机直接使用成本的组成,分别给出了计算方法,并从这些组成的角度给出了提高发动机使用经济性的途径;在维修成本压缩空间最大的前提下,对发动机送修成本模型和送修策略制定方法进行了总结.【期刊名称】《航空发动机》【年(卷),期】2015(041)002【总页数】4页(P99-102)【关键词】使用经济性;直接使用成本;维修成本;民用航空发动机;维修决策【作者】黄兆东;刘锦;吴静敏【作者单位】中航工业发展研究中心,北京100012;中航工业经济技术研究院,北京100012;中航工业发展研究中心,北京100012【正文语种】中文【中图分类】V37新一代民用发动机发展目标是寻求费用、性能、进度和可靠性、维修性等多种要求的综合最佳[1]。
因而，减少直接使用成本是发动机的1项重要设计指标[2-3]。
不论是民用航空公司还是航空工业部门，对航空发动机的使用经济性问题都很重视。
例如，美国Tech56计划的研制目标是将发动机燃油消耗率降低4%～8%，拥有成本和维护成本降低15%～20%；B787客机在设计中要求其发动机的直接使用成本比B747所用发动机的低15%～20%[4]。
航空公司也将发动机使用经济性作为飞机选型的重要依据。
研究民用发动机的使用经济性问题，对提高民用飞机经济可承受性有重大意义。
本文利用民用飞机DOC的概念分析了民用航空发动机的直接使用成本的组成要素，给出了这些要素的计算方法，并对提高民用航空发动机直接使用成本的途径进行了探讨。
飞机的直接使用成本（DOC）组成部分比例如图1所示。
其中，燃油费、所有权成本和飞机维修费用比例很大，直接受发动机使用经济性的影响。
发动机的直接使用成本由发动机所有权成本、燃油费和发动机维修费组成，其在飞机DOC中所占的比例一般依次为5%，11%和2%左右[6]。
【计算机工程与设计】_测试数据生成_期刊发文热词逐年推荐_20140726
科研热词 推荐指数 性能测试 2 黑盒优化 1 静态网页 1 连接失败率 1 软件测试 1 网络应用 1 网格 1 结构测试 1 离散数据 1 测试计划 1 测试用例生成 1 测试用例 1 测试数据 1 测试报告 1 正交试验设计法 1 正交表 1 数据流图 1 搜索被构想为按级别排列的联系和类的框架 1 控制流图 1 性能评价 1 基因表达散乱遗传算法 1 响应时间 1 动态网页 1 串链方法 1 三角剖分 1
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
2014年 科研热词 自动化测试 第三代移动通信技术 监控中心服务器 爬行捕获算法 测试路径 数字化监控 嵌入式平台 公交客车 ajax应用程序 推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
科研热词 驱动 遗传算法 通讯协议 软件测试 评价函数 血凝仪 虚拟指令系统 自动插装 自动化测试 网络处理器 数据依赖 控制依赖 分支函数 凝结算法 三层架构 vpp报文 c#
(完整版)常用数学符号大全
(完整版)常用数学符号大全1. 加号（+）：表示两个数相加，例如 2 + 3 = 5。
2. 减号（）：表示两个数相减，例如 5 3 = 2。
3. 乘号（×）：表示两个数相乘，例如2 × 3 = 6。
4. 除号（÷）：表示两个数相除，例如6 ÷ 2 = 3。
5. 等号（=）：表示两个数相等，例如 2 + 3 = 5。
6. 不等号（≠）：表示两个数不相等，例如2 + 3 ≠ 6。
7. 大于号（>）：表示一个数大于另一个数，例如 5 > 3。
8. 小于号（<）：表示一个数小于另一个数，例如 3 < 5。
9. 大于等于号（≥）：表示一个数大于或等于另一个数，例如 5 ≥ 3。
10. 小于等于号（≤）：表示一个数小于或等于另一个数，例如3 ≤ 5。
11. 分数（/）：表示两个数相除，例如 1/2 表示 1 除以 2。
12. 平方根（√）：表示一个数的平方根，例如√4 = 2。
13. 立方根（∛）：表示一个数的立方根，例如∛8 = 2。
14. 开方（^）：表示一个数的指数，例如 2^3 = 8。
15. 对数（log）：表示一个数的对数，例如 log10(100) = 2。
16. 倒数（1/x）：表示一个数的倒数，例如 1/2 表示 2 的倒数。
17. 绝对值（|x|）：表示一个数的绝对值，例如 | 3 | = 3。
18. 三角函数（sin, cos, tan）：表示正弦、余弦和正切函数，例如sin(30°) = 0.5。
19. 反三角函数（arcsin, arccos, arctan）：表示反正弦、反余弦和反正切函数，例如arcsin(0.5) = 30°。
20. 积分（∫）：表示求一个函数的不定积分，例如∫(x^2)dx= (1/3)x^3 + C。
21. 微分（d/dx）：表示求一个函数的导数，例如 d/dx(x^2) =2x。
【微计算机信息】_有效性验证_期刊发文热词逐年推荐_20140724
载波通信 轨迹跟踪 车辆路径问题 车辆网络 车载监控系统 车载信息系统 身份验证 路径规划 跟踪 足部姿态感知 足球机器人 越障 资源映射 谐波抑制 误差预测 误差模型 语音识别系统 证书吊销 视频传输 视觉伺服 覆盖率 蜜网 蜜罐 蛋白质组质谱数据 虚拟平移 自适应控制 自适应卡尔曼滤波 自动导航车(agv) 能量曲线 聚类 聚合模式 缓冲区溢出 综合设计 线性规划求解器 线性化方法 约简 约束 累积误差校正 粒子群算法 空间平滑 稀疏盲分离 稀疏源 稀疏分量分析 移动机械手 移动机器人 票据图象 神经动力学建模 磁悬浮控制力矩陀螺 码跟踪环 短时交通流 矢量控制 瞬时无功功率理论 瞬态特性 相量测量单元
107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160
自动控制 背景重构 联合决策 置信度 网络时延 缩放因子 经验模式分解 线性矩阵不等式 约束处理 红外线 粒子群优化算法(pso) 粒子场分析 等价性验证 立体摄影 空间数据挖掘 空间关联规则 稳定裕度 稀疏表示 稀疏分解 移动机器人 码分 矢量控制 瞬时频率 相对传递函数 直接转矩控制 盲信号分离 电荷耦合器 电网 电台识别 生产管理 爆炸力学 点匹配 混沌检测 沿航向干涉合成孔径雷达 永磁同步直线电机 水循环系统 水印算法 水印检测 水印 水下机器人 正交匹配追踪算法(omp) 模式识别 模型辨识 核心集 核心矢量机 有限元 有效特征 智能家庭网络 时统 时延补偿 无超调 无线串口通信 无失效 数据通路
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基本关联规则挖掘算法虽然都不适合大型数据 库 中海量数据 的挖掘 ， 是 在数 据 库 较小 的情 况 下 但 基 本算 法可 以具 有很好 的效率． 因此 ， 文考 虑利用 本 粒 子群算 法对 大型数 据库 进 行划 分 ， 在 子 数 据库 再
的基础上 应用 Ｆ — ｏ ｈ 法进 行关联 规则 挖掘 ， Ｐ Ｇｒｗｔ算 提 高挖掘效 率． 利用 粒 子群 算 法 进行 数 据 库划 分 在 的时 ， 本文 引人 了 Ｋ一均值 聚类 的思想． 以下是 对数
分为 个子数据库， 再使用 Ｆ Ｇ ｏ ｈ算法对每个子数据库进行 关联规则挖掘． Ｐ— ｒｗｔ 实验证 明： 该方 法有 效的改善 了 Ｆ Ｇｏ ｔ Ｐ— ｒｗ ｈ挖掘算法的效率， 尤其 是对 大型数据库进行着挖掘 时， 该方法相 比于其它算法具有更 高的效率．
关键词： 关联 规 则 ；Ｓ 聚 类 ；Ｓ 算 法 ＰＯ Ｐ０
因此 ， 本文将 Ｐ Ｏ 算 法［５应 用到 关 联 规则 挖 Ｓ ４＿ ＿ 掘 中． 粒子 群算 法 具 有 实 现 简单 、 掘精 度 高 等 特 挖
点． 在进 行关 联规 则挖 掘 之前 ， 先通 过 Ｐ Ｏ 算 法 首 Ｓ
其 中 ： 为惯 性权重 ； 和 ｃ 为加 速常数 ； 和 为 Ｃ
第２ ９卷 第 ３ 期 ２１ ００年 ６月
兰
州 交
通 大
学
学
报
Ｖｏ ．ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ９ Ｎｏ ３ １２ ．
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ａｚ ｏ ｉ ｔｎ ｉｅｓｙ ｏ ｒａ ｏ ｎｈ ｕＪａ ｏ ｇＵｎｖ ｒｉ Ｌ ｏ ｔ
Ｊ ｎ ０ ０ ｕ ｅ２ １
文章 编 号 ：０ １ ３ ３２ １） ３０ ９ —４ １ ０— ７ （ ００ ０ —０ ６ ４ ０
群体 经验 调 整 自己 的速度 ． 第 ｉ 微 粒 为 Ｘ 一 设 个 （ ，＂， ， ） 其 经 历 过 的 最 好 位 置 为 Ｐ Ｓ … ， ｔ 一 （ ， … ， ） 群体 所有微 粒经 历 过 的最 好 位 置 户 Ｐ ，
Ａｐｉｒ￣算法 ， 其在挖 掘过程 中需 要 产生 大量 候 ｒ ｉ］ ｏ［ 但 选 项集 ， 重 影 响 了 算 法 效 率Ｌ．基 于 此 ，Ｊ ｗｅ 严 ２ ］ ｉ ｉ ａ
（） １ — ｚ ｄ＋ （） ２
法 ． Ｐ— ｏ ｔ Ｆ Ｇｒｗ ｈ算法 不 产生候 选 频繁项 集 ， 其有 着
更好的挖掘效率． Ｆ — ｒｗ ｈ 但 Ｐ Ｇ ｏ ｔ 算法通过构造 Ｆ — Ｐ Ｔｒｅ ｅ 来实 现关联挖 掘¨ ， ３ 这对 于大型 数 据库 显然 是 ］
不 现实的．
中国 分类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１
文献 标 志 码 ： Ａ
０ 引言
关联 规则挖掘 就是挖 掘数据库 中存在 的一类 重
要 的规律 性 的 知识 ． 联 规 则 挖 掘 的基 本 算 法 是 关
能 等领域具 有很 好 的应用 前景 ． Ｓ Ｐ Ｏ算 法 将 每个 个
体看 作 Ｄ维 搜索空 间中 的一 个 的粒 子 ， 搜 索空 间 在 中以一定 的速度 飞行 ， 飞行 过 程 中 根据 个 体 经验 和
两个 在［ ，］ 围 内变 化的随机 函数． ０１ 范
１ ２ 利用 Ｐ Ｏ算法 实现 数据 库划分 ． Ｓ
实现对大数 据库进行划 分Ｅ ， 成多个 子数据 库 ， ６形 ］ 再 在子数据 库基础上 进行 局 部挖 掘 ， 后 合并 各 个 局 最
部频繁项集 并生 成关 联 规则 ． 验证 明 ， Ｐ Ｏ算 实 用 Ｓ 法结合 Ｆ Ｇ ｏ ｔ 法对 数据 库进 行关 联规则 挖 Ｐ— ｒ ｗ ｈ算 掘有效 的改善 了 Ｆ Ｇｒｗｔ 挖 掘算 法的效 率 ， Ｐ— ｏ ｈ 尤其
第 ３期
刘丛林等 ： Ｓ Ｐ Ｏ算法 在关联规则挖掘中的应用
生成 全 局 频 繁
的初 始 位置． 据 当前位 置 ， 用适 用度 函数计 算公 根 利 式计 算 适应 值 ｂ Ｘ） 设 置 当前 适应 值 为个 体 极值 ｏ（ ，
初 始 化 过 程 建 立 子 数据
Ｐ ３＊ ＂ ｌ ｅｅ
Ｈａ ｎ等提 出 了频 繁模 式增 长 （ Ｐ— ｏ ｔ ） 掘算 Ｆ Ｇｒ ｗ ｈ 挖
为 ， 粒 ｉ 微 的速 度为 Ｖ 一 （ｉ，ｉ … ， ）则其 ｉ ｖ ＇， ． Ｕ ２
粒 子更新公 式 如下 ：
Ｖｄ一 叫 ＊ ＋ ｙ ＊Ｃ （ － ｏｄ ＋ ＊ｆ （ 一 ｚ ／ １ 】户 － Ｔ ） ／ ｌ户 ）
Ｐ Ｏ 算 法在 关联 规 则挖 掘 中的应 用 Ｓ
刘 丛林 ， 张 忠林 ， 曾庆 飞
（ 州交 通 大 学 电子 与 信 息 工程 学 院 ， 兰 甘肃 兰州 ７０７） ３ ０ ０
摘
要 ： 出 了一种 新 的 大型 数 据 库 中关 联规 则挖 掘 策 略 ， 用 Ｐ Ｏ 算 法 对 原 始 数 据 库 进 行 划 分 ， 原 始 数 据 库 提 利 Ｓ 将
代表 了该 位 记录 属性 为 真 ，０ “ ”代 表 了该 位 记 录属
性为假 ．
算法 ， 该算 法在 函数 寻 优 、 聚类 、 侵 检 测 和人 工 智 人
１ ）随机 产生 个聚类 中心 Ｚ ， ｏ以 作为粒子
收 稿 日期 ：０ ９１—２ ２ ０—０ １
基金项 目： 兰州市企业技术攻关计划资助 （０ ９１４ ２ ０ ——） 作者简介 ： ． ４ １ ８一 ， ， 刘． ｋ ９ ４） 男 山东青岛人 ， ￣ （ 硕士生．
据库 进行划 分的步骤 ：
对粒 子的位 置 采用 一维 １ ６位 二进 制 编码 ， １ “”
是 对大型数据库 进行 着挖 掘时 ， 方 法 明显 具有 更 该 好 的效率．
１ Ｐ Ｏ算法实现 的数据库划分 Ｓ
１１ 基本 粒子群算 法 （Ｓ ． Ｐ Ｏ）
粒 子群算 法 （ Ｓ Ｐ Ｏ）是 当 前 比较 流 行 的 仿 生 类