一种基于DHP的动态链地址关联规则挖掘算法

采用动态链地址法建立Hk表,提出DLDHP算法,克服DHP算法不能给Ck中的每个项集单独计数的缺点,在增加Hk表的空间时也会删除链表中的结点空间,从而Hk表不会占用较大的内存,最终直接由Hk表得到频繁k-项集的集合Lk,不用再次扫描数据库.实验结果表明:DLDHP算法是有效可行的.

基于信息增益的最优组合因子Fisher判别法

线性判别分类器是一种有效的模式分析技术,其中以Fisher判别法准则应用最广,目前已有多种改进线性提取方法。引进信息增益,建立基于信息增益的最优组合因子判别分类器,实现最优组合因子判别分类器的优化。实验结果表明优化后的分类器有效剔除了冗余因子,具有良好的分类准确率。

一种基于大焦元分解的信任函数逼近方法

针对证据合成提出一种基于大焦元分解的信任函数逼近方法,首先将基数过大的焦元进行分解,将焦元基数控制在不大于k的范围内,然后再按照改进的能量函数删减焦元,这样不仅减少焦元的个数,也控制了焦元基数,更优化了在证据合成时的计算复杂度,并且试验结果也表明了该方法的有效性.