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题名不确定聚类中距离计算方法综述
被引量:3
- 1
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作者
胡明
唐东凯
李芬田
王泽儒
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机构
长春工程学院
长春工业大学计算机科学与工程学院
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出处
《长春工业大学学报》
CAS
2017年第5期477-483,共7页
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基金
吉林省科技厅重大科技招标专项(20160203010GX)
吉林省发改委产业创新专项基金项目(20170505MA2)
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文摘
基于概率模型,将不确定聚类算法分为基于概率模型和缺失概率模型,并分别总结了距离的计算方式。
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关键词
不确定聚类
相似性度量
概率模型
距离公式
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Keywords
uncertain clustering
similarity measure
probability model
distance formula
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名粒子群算法中惯性权重参数
被引量:9
- 2
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作者
王泽儒
李芬田
王红梅
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机构
长春工业大学计算机科学与工程学院
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出处
《长春工业大学学报》
CAS
2017年第4期354-360,共7页
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基金
吉林省科技厅发展计划基金资助项目(20160415013JH)
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文摘
研究粒子群算法惯性权重与种群规模大小、空间维度以及惯性权重递减率的关系,对多个具有代表性的函数进行实验研究。结果表明,适当改变惯性权重可以快速收敛、提高搜索效率以及避免陷入局部最优。
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关键词
粒子群
种群
空间维度
惯性权重
递减率
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Keywords
particle swarm
population size
space dimensions
inertia weight
decreasing rate.
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名《念念》:意象、视点、性别政治态度与伦理观念
被引量:3
- 3
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作者
吴琼
王泽儒
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机构
北京电影学院电影学系
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出处
《电影评介》
北大核心
2015年第9期1-4,共4页
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文摘
《念念》是生于1953年、已过花甲的张艾嘉导演暌违银幕7年之作,今年3月23日举办的第39届香港国际电影节,不仅给予此片开幕片的礼遇,而且将本届的"焦点影人"荣誉授予张艾嘉,共展映了她的14部优秀作品,重温张艾嘉四十余载演艺事业的辉煌成就。遗憾的是,斥资8000万新台币(约合人民币1630万)的《念念》,在内地五一黄金档期公映后却成绩惨淡,4月30日至5月8日的票房累计1200万。[1][2]期间。
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关键词
张艾嘉
香港国际电影节
性别政治
文艺片
台湾电影
王小帅
日至
风雨之夜
内心情绪
暗色调
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分类号
J905
[艺术—电影电视艺术]
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题名基于滑动窗口数据流频繁项集挖掘模型综述
被引量:4
- 4
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作者
王红梅
李芬田
王泽儒
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机构
长春工业大学计算机科学与工程学院
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出处
《长春工业大学学报》
CAS
2017年第5期484-490,共7页
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基金
吉林省科技厅发展计划基金资助项目(20160415013JH)
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文摘
给出了频繁项集和滑动窗口的相关定义,根据数据流中不同的时序范围对数据流模型进行了分类,从数据处理模型的角度对滑动窗口进行了分类。分析了典型的频繁项集挖掘算法中滑动窗口的使用方法,总结了各模型中典型频繁项集挖掘算法的挖掘技术和效率。
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关键词
数据流
频繁项集
滑动窗口
数据处理模型
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Keywords
data stream
frequent item-sets
sliding window
data processing model
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于Hadoop的2FP-Growth算法
被引量:1
- 5
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作者
王泽儒
王红梅
李芬田
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机构
长春工业大学计算机科学与工程学院
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出处
《长春工业大学学报》
CAS
2018年第2期150-155,共6页
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基金
吉林省科技厅科技发展计划基金资助项目(20160203010GX)
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文摘
在2FP-Grwoth算法的基础上提出并行处理算法,基于Hadoop平台下的Map/Reduce编程模式对2FP-Growth算法进行处理。通过实验和FP-Growth算法、COFI算法以及2FP-Growth算法验证了基于Hadoop的并行2FP-Growth算法的正确性和高效性。
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关键词
2FP-Growth
Map/Reduce模式
频繁项集
内存溢出
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Keywords
2FP Growth
Map/Reduce mode
frequent item sets
memory overflow
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于PSO算法与Dropout的改进CNN算法
被引量:6
- 6
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作者
王金哲
王泽儒
王红梅
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机构
长春工业大学计算机科学与工程学院
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出处
《长春工业大学学报》
CAS
2019年第1期26-30,共5页
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基金
吉林省科技厅科技发展计划基金资助项目(20160203010GX)
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文摘
设计卷积升级网络结构,引入PSO算法减小了误差的反向传播,避免了滞后误差与图像的过拟合,提高了收敛速度。将该方法应用到数据集HCL2000和MNIST上,并进行了与WCNN、MLP-CNN、SVM-ELM的实验对比,证明了改进算法的正确性。
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关键词
粒子群算法
CNN
DROPOUT
过拟合
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Keywords
Particle swarm optimization
CNN
Dropout
over-fit
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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