倪艾玲

作品数：5被引量：10H指数：2
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供职机构：安徽工业大学计算机学院更多>>
发文主题：决策树代价敏感学习关联规则数据挖掘数据库更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机与现代化》《软件导刊》《安徽工业大学学报（自然科学版）》《计算机科学》更多>>
所获基金：国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金更多>>
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一种分布式网络流量监测系统
《软件导刊》2008年第10期153-155,共3页柯栋梁 倪艾玲 
为了便于网络性能分析和网络规划设计并为网络的升级与故障分析提供有效依据,设计了一种基于J2EE的分布式网络流量监测系统。该系统由一个分布式监控平台与多个远程监控客户端构成,使用Postgres数据库存储网络设备的实时数据,不仅为用...
关键词：简单网络管理协议 管理信息库 协议数据单元 管理信息结构 J2EE APPLET 
一种改进的应用于噪声数据中的KNN算法被引量：2
《计算机与现代化》2008年第7期75-78,共4页倪艾玲 
基于实例的KNN算法不可避免地要依赖于数据的质量,但原始数据含有噪声,因而KNN算法的结果势必会因为数据中的噪声而受到严重的影响。事实上,大多噪声都服从一定的模型,而且模型一般是已知的。充分利用数据中的噪声模型,以减小噪声对KNN...
关键词：分类 K-近邻算法 噪声模型 
基于预算约束下的分类学习
《安徽工业大学学报（自然科学版）》2008年第2期197-201,共5页倪艾玲 柯栋梁 
根据用户所能提供的资金和时间预算约束,针对现实中存在问题的需要,使用Lazy Decision Tree作为基本的分类方法,并给出了新的分裂属性选择标准,建立基于代价敏感的分类器。该分类器用多维代价取代前人工作中将多维代价转换成一维代价方...
关键词：预算约束 分类 代价敏感学习 决策树 
含缺省属性值的数据中的规则发现算法被引量：1
《计算机科学》2005年第10期132-134,153,共4页张师超 倪艾玲 
澳大利亚ARC项目(DP0559536);国家自然科学基金(60463003);广西自然科学基金
根据用户定义的主观重视程度,综合考虑属性的缺省值情况以及信息系统中各属性的属性值个数,确定模式的综合重要度,进而得出模式的最小支持度。另外,提出剪枝技术剪除无意义的频繁项集,仅挖掘用户感兴趣的规则。实验证明该方法是有效的。
关键词：知识发现 数据挖掘 领域知识 属性值 缺省值 发现算法 用户定义 最小支持度 信息系统 频繁项集 剪枝技术 实验证明 
负增量式关联规则更新算法被引量：7
《计算机科学》2005年第9期153-155,175,共4页张师超 张继连 陈峰 倪艾玲 
澳大利亚ARC项目(DP0559536);国家自然科学基金(60496321);国家自然科学基金(60463003)
模式维护是数据挖掘中一个具有挑战性的任务。现有的增量式关联规则更新算法主要解决两种情况下的维护问题:一是最小支持度不变,而数据量增加;二是数据量不变,而改变最小支持度。本文提出了一种负增量关联规则更新算法。实验表明,该算...
关键词：数据挖掘 关联规则 增量更新算法 模式维护 数据库 
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