江苏省自然科学基金(BK2009489)

作品数：3被引量：6H指数：1
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相关期刊：《山东大学学报（工学版）》《微电子学与计算机》《计算机应用》更多>>
相关主题：聚类EMDDBSCAN算法DBSCAN高维数据更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>
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基于多线程技术的数据流频繁模式挖掘
《计算机应用》2013年第A01期69-72,共4页周兴华 陆建峰 汤九斌 
江苏省自然科学基金资助项目(BK2009489);江苏省青蓝工程
用事务敏感滑动窗口挖掘频繁项集算法MFI-TransSW采用比特序列实现滑动窗口操作,能够显著地降低空间和时间成本,但是由于Aprior系列算法的限制产生巨大的候选集,使得该算法在频繁模式生成阶段的运行效率偏低。针对MFI-TransSW算法的上...
关键词：数据流 频繁模式 滑动窗口 线性链表 多线程 
一种基于近似EMD的DBSCAN改进算法被引量：5
《山东大学学报（工学版）》2012年第4期35-40,共6页张宏兵 陆建峰 汤九斌 
江苏省自然基金资助项目(BK2009489);江苏省青蓝工程资助项目
DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)算法是基于密度的经典聚类算法,但是该算法应用于高维数据时,常用距离函数不能很好地反映出数据点之间的关系,从而可能导致聚类簇不够精确。如果能在高维空间中采...
关键词：聚类 DBSCAN算法 近似EMD 高维数据 
周期性时间序列数据聚类算法的改进研究被引量：1
《微电子学与计算机》2011年第10期118-121,共4页郭秀珍 陆建峰 汤九斌 
江苏省自然基金项目(BK2009489);江苏省青蓝工程
聚类分析是时间数据序列分析的一种常用手段,现有的聚类算法通常从相似性度量方面进行改进.实际的时间序列数据往往具有一定的周期性和连续性,现有的算法往往忽略时间序列数据周期性和连续性特点对聚类算法的影响.对此问题进行了研究,...
关键词：时间序列 聚类 周期性 K均值 延拓 
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