王华金
- 作品数：3 被引量：15H指数：3
- 供职机构：东北电力学院信息工程系更多>>
- 发文基金：吉林省科技发展计划基金吉林省教育厅科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进FP-树挖掘最大频繁模式被引量：4
- 2005年
- 由于挖掘密集型数据的频繁模式完全集非常困难 ,因而改进了传统的FP -树结构并提出了一种基于改进FP -树的最大频繁模式挖掘算法IFP -MAX ;通过引入后缀子树的概念 ,在挖掘过程中不用生成最大频繁模式候选集 ,大大提高了算法的时空效率。实验表明 ,IFP
- 孟祥萍王华金缪秋滚
- 关键词：数据挖掘关联规则最大频繁模式FP-树
- 一种有效的指纹细节点提取方法被引量：8
- 2005年
- 提出一种指纹细节点提取方法,在得到指纹二值化图像后,分别对脊线和谷线进行细化,从 脊线细化图和谷线细化图中提取分支点作为指纹的特征点。这样得到指纹的细节点比较准确,而虚假 点也比较容易除去。实验证明,这种方法得到细节点的数目也相对较少,有利于进一步的指纹匹配。
- 孟祥萍任纪川王贤勇鞠传香王华金
- 关键词：方向图二值化特征点提取
- 基于改进FP-树的最大模式挖掘算法被引量：3
- 2005年
- 频繁模式挖掘是数据挖掘领域中的一个非常重要的分支,但是由于其内在的计算复杂性,挖掘密集型数据的频繁模式完全集非常困难而且数量往往大得惊人,难以理解和应用。最大频繁模式(最大模式)压缩隐含了所有的频繁模式,存储所占用的空间远远小于完全集,因而最大模式挖掘具有十分重要的意义。该文改进了传统的FP-树结构并提出了一种有效的基于改进FP-树的最大模式挖掘算法IFP-M ax;通过引入后缀子树的概念,算法在挖掘过程中不用生成最大频繁模式候选集,从而大大提高了算法的时间效率和空间可伸缩性。实验表明,IFP-M ax的挖掘速度比M AFIA和GenM ax大约快一个数量级。
- 孟祥萍王华金王贤勇任纪川鞠传香
- 关键词：数据挖掘关联规则最大频繁模式
