盛立

作品数：8被引量：24H指数：3
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供职机构：山东师范大学信息科学与工程学院更多>>
发文主题：数据挖掘关联规则粗糙集APRIORITID算法L-M算法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学文化科学更多>>
发文期刊：《计算机应用》《山东师范大学学报（自然科学版）》《计算机工程与应用》《计算机应用研究》更多>>
所获基金：山东省自然科学基金山东省优秀中青年科学家科研奖励基金国家自然科学基金山东省科技攻关计划更多>>
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基于免疫遗传算法的建筑构件创新设计被引量：1
《计算机工程与应用》2006年第23期183-185,共3页盛立 高明 刘希玉 
国家自然科学基金资助项目(编号:60374054);山东省自然科学基金资助项目(编号:Y2003G01);山东省优秀中青年科学家科研奖励基金项目(编号:03BS003)
分析建筑构件的特点,使用免疫遗传算法对建筑构件的设计进行约束和控制。对原有的遗传算法做了改进,在适应度函数构建方面增加了对称度、均匀度和平滑度的度量,在选择算子构造方面引入了免疫算法抗体的相似度。实验结果表明,该算法能够...
关键词：免疫算法 遗传算法 建筑构件 
基于遗传算法的创新建筑构件概念设计被引量：3
《计算机应用》2006年第6期1409-1410,1414,共3页高明 盛立 刘希玉 
国家自然科学基金资助项目(60374054);山东省自然科学基金资助项目(Y2003G01);山东省科技攻关制造业信息化基金资助项目(021050101-1-7);"泰山学者"建设工程专项经费资助
通过分析建筑构件的特点,提出使用遗传算法对建筑构件的概念设计进行约束和控制。对原有的遗传算法做了改进,在适应度函数构建方面增加了对称度、均匀度和平滑度的度量。实验结果表明,该算法能够增强建筑构件概念设计的创新性。
关键词：遗传算法 概念设计 建筑构件 
一种新的全局优化BP网络被引量：6
《计算机应用研究》2006年第2期211-212,255,共3页盛立 刘希玉 高明 
山东省自然科学基金重大项目(Z2004G02);山东省中青年科学家奖励基金资助项目(03BS003)
将L-M算法与填充函数法相结合,提出一种训练前向网络的混合型全局优化GOBP(G lobalOptim izationBP)算法。L-M算法的收敛速度快,利用它先得到一个局部极小点,然后利用填充函数算法跳出局部最小,得到一个更低的局部极小点,重复计算即可...
关键词：L-M算法 填充函数 全局优化 BP网络 
一种高效的关联规则挖掘算法被引量：1
《滨州学院学报》2005年第6期61-64,共4页盛立 高明 刘希玉 
山东省自然科学基金重大项目(Z2004G02);山东省中青年科学家奖励基金项目(03BS003)
在AprioriTid算法的基础上提出了两点改进:一是利用压缩的候选项目集代替数据库D,减少了数据量;二是根据优化的频繁k-1项目集L’k-1来生成候选项目集Ck,避免了不必要的组合.实验证明,改进算法在缩小数据库规模方面是行之有效的.
关键词：关联规则 数据挖掘 APRIORITID算法 
挖掘关联规则中AprioriTid算法的改进被引量：9
《山东师范大学学报（自然科学版）》2005年第4期20-22,共3页盛立 刘希玉 高明 
山东省自然科学基金重大项目(Z2004G02)
在AprioriTid算法的基础上提出了两点改进:一是利用压缩的候选项集代替数据库D,减少了数据量;二是根据优化的频繁k-1项集L′k-1来生成候选项目集Ck,避免了不必要的组合.实验证明,改进算法在缩小数据库规模方面是行之有效的.
关键词：数据挖掘 关联规则 APRIORITID算法 
一种用于加快发现频繁项目集的预处理策略被引量：4
《山东师范大学学报（自然科学版）》2005年第3期21-23,共3页高明 刘希玉 盛立 
山东省自然科学基金重大项目(Z2004G02)
分析了Apriori算法关于发现频繁项目集的方法及其效率,提出了一种基于无向项集图的预处理策略,用于加快频繁项目集的生成过程.采用预处理策略的Apriori算法(UIGApriori算法)加快了频繁项目集的发现效率,改善了算法的性能.
关键词：关联规则挖掘 预处理策略 频繁项目集 
改进的关联规则增量式更新算法被引量：1
《滨州学院学报》2005年第3期33-37,共5页高明 刘希玉 盛立 
山东省自然科学基金重大项目(Z2004G02)山东省中青年科学家奖励基金项目(03BS003)
发现频繁项集是数据挖掘应用中的关键问题,发现过程的高花费要求对增量数据挖掘算法进行深入研究．考虑保持最小支持度不变,一个事务数据集d动态的添加到事务数据库D中时,利用基于矩阵的MFUP(Matrix＿Fast＿Update)算法生成事务数据库DU...
关键词：数据挖掘 频繁项目集 关联规则 增量式更新 
一种新的全局优化前馈神经网络被引量：1
《滨州师专学报》2004年第4期37-41,共5页高明 刘希玉 盛立 
将 L-M算法与填充函数法相结合,提出一种训练前向网络的混合型全局优化新算法.L-M算法的收敛速度快,利用它先得到一个局部极小点,然后利用填充函数算法跳出局部最小,得到一个更低的局部极小点.重复计算即可得到全局最优点.经实验验证,...
关键词：局部极小 填充函数 前馈神经网络 全局优化 新算法 全局最优 L-M算法 收敛速度 局部收敛 实验验证 
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