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基于二叉树的并行频繁项集挖掘算法: 2015年; 大数据时代的到来,使得人们对数据的处理速度、利用率等方面的要求变得更高。在频繁项集挖掘方面,Count Distribution算法和Data Distribution算法是比较经典的并行频繁项集挖掘算法,由于挖掘过程中需要较大的存储空间和通信开销,挖掘效率并不十分理想。文中提出了一种基于二叉树的并行频繁项集挖掘算法,利用了MapReduce的并行性,先通过遍历二叉树的方法找出数据库中固定大小的所有子集,然后统计每个子集的出现次数,再与事先设定好的一个固定阈值进行比较,超过阈值的子集即为所求的频繁项集。通过对实验结果进行对比分析表明,提出的算法只需要一次MapReduce过程即可完成挖掘,充分利用了集群的并行性,不需要使用迭代的方式进行挖掘,性能上明显优于CD和DD算法,也就是说,该算法具有较高的挖掘效率。; 陈静郑彦; 关键词：频繁项集挖掘 MAPREDUCE 并行计算二叉树

基于二维Gabor小波与SPP算法的人脸识别研究: 2014年; 稀疏表示近年来在模式识别领域已经取得了成功的应用,如目标探测和分类。稀疏保留投影(SPP)算法是基于稀疏表示理论所提出的一种特征提取方法,目标是获得一个线性投影空间,使得样本之间的全局重构关系得以在低维空间保留。SPP算法无需选择任何模型参数,具有很强的适应性,其灵活性及有效性在人脸识别中得到了详细的验证。文中结合二维Gabor小波与SPP算法用于人脸识别系统,二维Gabor小波主要用于提取人脸图像特征,SPP对图像特征进行降维。最后,在ORL人脸数据库上的实验表明,该算法较传统方法以及单独使用SPP算法的方法有较好的识别结果。; 陈静邱晓晖孙娜; 关键词：模式识别特征提取 GABOR小波降维

基于Gabor小波与稀疏表示的人脸识别方法研究: 人脸识别具有广泛的应用价值与研究意义，成为当今计算机视觉及生物识别领域的研究热点之一。人脸识别包括特征提取与分类。目前最常用的特征提取方法有子空间分析法，弹性图匹配法，最流行的分类法有最近邻、SVM、稀疏表示分类法。本文...; 陈静; 关键词：模式识别; 文献传递

基于特征选择和模糊类支持度的模糊分类关联规则挖掘算法被引量：3: 2023年; 模糊分类关联规则(Fuzzy Classification Association Rules,FCAR)是一种特殊的模糊关联规则,挖掘FCAR对于构建基于规则的分类模型至关重要。传统关联规则挖掘算法挖掘FCAR时可能会包含较多冗余规则,并且在数据集类别不平衡时,挖掘到的小类规则的数量会急剧减少甚至降为0。为解决上述问题,提出了一种基于特征选择和模糊类支持度-模糊提升度框架(Fuzzy Category Support-Fuzzy Lift Framework,FCS-FLF)的FCAR挖掘算法FSFCS Based FCARMiner(Feature Selection and Fuzzy Category Support-Fuzzy Lift Framework Based FCAR-Miner),基于模糊隶属度矩阵迭代挖掘FCAR。在多个类别不平衡的数据集上的实验结果表明,相比其他算法FSFCS Based FCAR-Miner算法能够避免大量冗余规则的生成,同时也能适应数据类别不平衡的情况,不会出现各类规则数量相差悬殊的情况。; 王子恒李鹏陈静

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陈静