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陈俊清

作品数：2 被引量：16H指数：1
供职机构：福州大学数学与计算机科学学院更多>>
发文基金：福建省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 2篇数据挖掘
  • 2篇群算法
  • 2篇分类规则发现
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇鱼群算法
  • 1篇人工鱼
  • 1篇人工鱼群
  • 1篇人工鱼群算法
  • 1篇分类器

机构

  • 2篇福州大学

作者

  • 2篇朱文兴
  • 2篇陈俊清

传媒

  • 1篇福州大学学报...
  • 1篇第六届中国R...

年份

  • 1篇2007
  • 1篇2006
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于人工鱼群算法的分类规则发现被引量：16
2007年
人工鱼群算法(AFSA)是一种最新提出的新型仿生优化算法,具有良好的克服局部极值和获得全局极值的能力.利用鱼群算法进行分类规则挖掘,建立了相应的优化模型.通过对公用数据的实验和CN2算法的对比表明,本算法可得到预测准确率较高的分类规则,同时规则更为简单.
陈俊清朱文兴
关键词：人工鱼群算法数据挖掘
基于快速蚁群算法的分类规则发现算法
在数据挖掘的研究中,预测模型的研究是一个很重要的问题.而分类是预测的手段之一,因此分类方法的研究又是至关重要的.目前,国内外常用的分类方法有统计方法、机器学习方法、粗糙集方法、神经网络方法和遗传算法等.然而,这些方法却存...
陈俊清朱文兴
关键词：蚁群算法分类规则发现数据挖掘分类器
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