發(fā)布時間：2018-01-04 18:28

  本文關(guān)鍵詞：利用改進粒子群算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘　出處：《測繪科學(xué)》2016年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 空間關(guān)聯(lián)規(guī)則 粒子群 負反饋 頻繁項集 適應(yīng)度

【摘要】：針對傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法需要耗費大量時間來產(chǎn)生頻繁項的問題,該文設(shè)計了一種引入負反饋機制的改進粒子群算法。該算法采用負反饋機制,在粒子位置更新前通過判斷粒子是否將落入惡劣區(qū)域,較好地避免了粒子更新過程中對無用頻繁項的重復(fù)計算,從而有效減少了數(shù)據(jù)庫的掃描次數(shù)。通過挖掘土地覆蓋類型與地形特征的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系,結(jié)果表明:所提算法不僅可以提高空間關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘效率,還可以發(fā)現(xiàn)僅具有高置信度的易被忽視關(guān)聯(lián)規(guī)則。該研究結(jié)果對空間關(guān)聯(lián)分析、同位模式挖掘等具有一定的參考價值。
[Abstract]:According to the traditional association rule mining methods need to spend a lot of time to produce frequent problems, this paper presents an improved particle swarm algorithm introducing negative feedback mechanism. The algorithm adopts the negative feedback mechanism in the particle position before the update by judging whether the particle will fall into bad area, avoids repeated computation of useless frequent particle update process, so as to effectively reduce the times of scanning database. Through mining spatial association between land cover types and topographic features of the results show that the proposed algorithm can not only improve the space efficiency of association rule mining, can also be found only with high confidence neglected association rules. The results of this study the analysis of spatial association, CO location pattern mining has certain reference value.

【作者單位】： 信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項目(40871183;41140012;41271392;41571394) 國家自然科學(xué)青年基金項目(41401463) 信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院碩士學(xué)位論文創(chuàng)新與創(chuàng)優(yōu)基金項目(XS201511)
【分類號】：P208
【正文快照】： 0引言1995年,Koperski將傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則拓展到空間數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域,之后很多學(xué)者對空間關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念、挖掘算法、不確定性的表達和挖掘結(jié)果的可視化等方面進行了深入的研究并取得了一系列的成果[1-3]。目前,多數(shù)空間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的研究是基于傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,因此存在耗

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3 陳葉;基于GIS和空間關(guān)聯(lián)規(guī)則的警情研判分析系統(tǒng)的研究與設(shè)計[D];中國地質(zhì)大學(xué);2010年

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本文編號：1379588