尹绍宏

作品数：24被引量：52H指数：3
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供职机构：天津工业大学计算机科学与软件学院更多>>
发文主题：数据挖掘数据流矩阵关联规则概念漂移更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
发文期刊：《计算机工程》《计算机与数字工程》《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》《计算机与现代化》更多>>
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基于有序FP树和二维列表的频繁模式挖掘算法被引量：3
《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》2018年第6期692-697,共6页岳帅 尹绍宏 
关联法是数据挖掘算法中一种重要的技术,FP-Growth算法是当前最有效的关联法则挖掘算法,主要针对传统的FP-Growth算法当前的一些不足进行改进,提出了一种新的挖掘算法OFP树挖掘算法.一是采用了有序FP树代替传统的FP树,减少存储空间的使...
关键词：数据挖掘 关联法则 有序FP树 二维列表 FP—Growth OFP树 优化算法 
数据流中闭频繁项集的并行挖掘算法被引量：1
《软件工程》2018年第8期10-14,共5页冯忠慧 尹绍宏 
闭频繁项集包含了关于频繁项集的完整信息,可显著减少频繁项集挖掘所产生的模式数量,在一定程度上降低了内存开销、提高了时间效率。数据流的特性决定了它需要更高效的挖掘算法,为此使用分治策略,提出一种并行化闭频繁项集挖掘算法PCFI...
关键词：数据流 滑动窗口 垂直数据格式 并行计算 闭频繁项集 
隐含概念漂移的不确定数据流集成分类算法被引量：3
《计算机工程与科学》2016年第7期1510-1516,共7页张盼盼 尹绍宏 
近年来,数据流分类问题已经逐渐成为数据挖掘领域的一个研究热点,然而传统的数据流分类算法大多只能处理数据项已知并且为精确值的数据流,无法有效地应用于现实应用中普遍存在的不确定数据流。为建立适应数据不确定性的分类模型,提高不...
关键词：不确定数据流 概念漂移 集成分类 数据挖掘 
一种基于概念重复性的数据流集成分类算法被引量：2
《计算机工程与应用》2016年第12期80-84,共5页尹绍宏 张盼盼 
目前关于概念漂移数据流的分类研究已经取得了许多成果,但大部分没有充分考虑到数据流中概念重复出现的情况,这将耗费大量的计算和内存资源,增加了分类错误的可能性。为此,基于概念的重复性提出了一种数据流集成分类算法,该算法运用集...
关键词：数据挖掘 数据流 集成分类 概念漂移 重复性 
滑动窗口中数据流最大频繁项集挖掘算法研究被引量：7
《计算机工程与应用》2015年第22期145-149,共5页尹绍宏 单坤玉 范桂丹 
数据流最大频繁项集的项集数目相对很少并且已隐含所有的频繁项集,所以数据流中最大频繁项集的挖掘具有很好的时空效率并且有很大的意义,也受到了业界更多的关注。针对数据流最大频繁项集的挖掘,提出了在滑动窗口中基于矩阵的数据流最...
关键词：数据流 滑动窗口 最大频繁项集 矩阵 
浅析存储虚拟化技术与应用被引量：2
《数码世界》2015年第9期58-59,共2页肖雪 尹绍宏 
虚拟化集群蓬勃发展的大趋势下,传统存储模式带来诸多弊端。虚拟化存储技术通过将异构的存储设备整合,建立统一的虚拟存储资源池,实现数据保护、资源整合、弹性分配以及统一管理等功能,提高数据管理水平,将有效解决固有问题。
关键词：存储虚拟化 虚拟资源池 异构 整合 数据保护 
基于矩阵的数据流Top-k频繁项集挖掘算法被引量：3
《计算机工程》2014年第3期55-58,75,共5页尹绍宏 范桂丹 
传统的数据挖掘算法在挖掘频繁项集时会产生大量的冗余项集,影响挖掘效率。为此,提出一种基于矩阵的数据流Top-k频繁项集挖掘算法。引入2个0-1矩阵,即事务矩阵和二项集矩阵。采用事务矩阵表示滑动窗口模型中的事务列表,通过计算每行的...
关键词：数据挖掘 数据流 滑动窗口 矩阵 Top-k频繁项集 
本体进化需求自动化生成模型的构建与实现被引量：1
《计算机科学》2013年第1期241-243,272,共4页尹绍宏 李敏 
通过对本体进化的需求分析,提出了一个进化需求的自动生成模型。在此模型中主要通过对领域文本进行分词获得候选概念,先进行概念还原,再通过筛选、简约、转换获得最终的关键概念。采用ATF*PDF算法实现了关键概念的筛选,并引入叙词表把...
关键词：本体进化 进化需求 自动化生成 ATF＊PDF算法 
面向对象技术在多媒体数据库开发中的应用
《廊坊师范学院学报（自然科学版）》2012年第4期34-36,共3页武新丽 尹绍宏 
随着多媒体技术的发展,传统的数据库技术无法对多媒体数据进行有效的管理,而成熟的面向对象的数据库模型则能提高多媒体系统的性能。所以针对面向对象技术在多媒体数据库中的应用,讨论基于面向对象的多媒体数据库系统的实现,具有很强的...
关键词：面向对象 数据库 多媒体 
基于MATLAB的人脸识别研究被引量：3
《电子世界》2012年第21期20-21,共2页蔡静 尹绍宏 
深入分析了主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法的基本原理,PCA方法最显著的优点是能用低维特征向量来估计原始样本,基于此特点将它用来实现对人脸的识别。此外本文还深入分析了PCA中遇到的特征值选择和距离准则的选取问题。
关键词：MATLAB 数字图像处理 人脸识别 
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