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基于类脑群智的机会认知数据挖掘算法研究
被引量：
3
1
作者
王太成
陈涛
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第7期1828-1832,1871,共6页
为了提高大规模数据挖掘效率和精度并降低算法复杂度,提出了一种基于人脑信息群智感知和机会跨层的认知数据挖掘机制。基于人脑神经元的激活原理训练感知模块,建立了机会认知的类脑群智架构。在堆栈和缓冲队列窗口之间建立映射关系,提...
为了提高大规模数据挖掘效率和精度并降低算法复杂度,提出了一种基于人脑信息群智感知和机会跨层的认知数据挖掘机制。基于人脑神经元的激活原理训练感知模块,建立了机会认知的类脑群智架构。在堆栈和缓冲队列窗口之间建立映射关系,提出了类脑群智的机会认知数据挖掘进程。仿真实验结果表明,类脑群智的机会认知数据挖掘机制的数据特征值分布均匀。同时,与多层数据挖掘机制相比,运行时间短,数据精度高且平均聚类质量高。
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关键词
大数据
数据挖掘
类脑群智
机会认知
跨层信息处理
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职称材料
题名
基于类脑群智的机会认知数据挖掘算法研究
被引量：
3
1
作者
王太成
陈涛
机构
四川邮电职业技术学院计算机科学系
四川农业大学理学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第7期1828-1832,1871,共6页
基金
四川省教育厅职成教科研课题(2015-2016年度)基金项目(职成教学[2015]10号)
文摘
为了提高大规模数据挖掘效率和精度并降低算法复杂度,提出了一种基于人脑信息群智感知和机会跨层的认知数据挖掘机制。基于人脑神经元的激活原理训练感知模块,建立了机会认知的类脑群智架构。在堆栈和缓冲队列窗口之间建立映射关系,提出了类脑群智的机会认知数据挖掘进程。仿真实验结果表明,类脑群智的机会认知数据挖掘机制的数据特征值分布均匀。同时,与多层数据挖掘机制相比,运行时间短,数据精度高且平均聚类质量高。
关键词
大数据
数据挖掘
类脑群智
机会认知
跨层信息处理
Keywords
big data
data mining
brain intelligent
opportunities cognition
cross layer information processing
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于类脑群智的机会认知数据挖掘算法研究
王太成
陈涛
《计算机工程与设计》
北大核心
2017
3
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