检索结果-南通市图书馆

计算机工程 2003年第14期29卷 74-76,153页

作者：高学东王文贤武森北京科技大学管理学院北京100083

总结了现有基于数据立方体的多维关联规则挖掘算法，在此基础上将联机分析处理(OLAP)的钻取操作引入关联规则挖掘过程，提出了对Apriori_cube算法的改进算法，通过动态调整立方体的维层次，来挖掘出用户感兴趣的关联规则。

关键词：多维关联规则数据立方体维层次 OLAP技术

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基于聚类欠采样的集成不均衡数据分类算法

工程科学学报 2017年第8期39卷 1244-1253页

作者：武森刘露卢丹北京科技大学东凌经济管理学院北京100083

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据... 详细信息

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度.

关键词：不均衡数据欠采样聚类集成学习

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高维稀疏聚类知识发现 1

信访体制改革与完善研究——以非正常上访治理为视角

2003年

作者：武森等

本书介绍了高属性维稀疏聚类及聚类趋势发现的理论和方法。包括数据库知识发现、聚类知识发现、高属性维稀疏数据聚类的SFC方法等八部分内容。

ISBN: (数字)7502431349

ISBN: (纸本)7502431349

本书介绍了高属性维稀疏聚类及聚类趋势发现的理论和方法。包括数据库知识发现、聚类知识发现、高属性维稀疏数据聚类的SFC方法等八部分内容。

关键词：经济经济计划与管理企业经济

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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汇雅图书（南通市图书馆）

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信访体制改革与完善研究——以非正常上访治理为视角

作者：武森山东大学

学位级别：硕士

伴随“法治国家”时代的到来,社会正处于深度改革转型期,各种社会问题通过信访活动反映出来,非正常上访现象日益成为非常重要的社会问题之一。这种现象已严重影响到了各级立法机关、司法机关以及行政机关的正常工作秩序,影响范围甚至扩... 详细信息

伴随“法治国家”时代的到来,社会正处于深度改革转型期,各种社会问题通过信访活动反映出来,非正常上访现象日益成为非常重要的社会问题之一。这种现象已严重影响到了各级立法机关、司法机关以及行政机关的正常工作秩序,影响范围甚至扩大到一些党政机关、社会团体、国有企事业单位等。如何在法治理念的指导下,以社会改革为契机,改良信访机制,最大限度的解决实践工作中存在的难以解决的问题成为当前改革的重点,受到各级领导的高度重视。这不仅有利于信访秩序的规范,也对建设社会主义法治国家具有深远的意义。本文拟以非正常上访的治理为视角,从信访的基本概念和功能出发,分析现有的信访体制及其弊端,从而引出非正常上访现象的存在及其社会影响。深入研究当今社会非正常上访现象的特征,从而进一步深入剖析导致问题发生的原因,研究信访体制的改革。试图把信访放入法治的大框架内,利用法律规定来治理非正常上访行为。

关键词：信访非正常上访信访体制改革

基于属性值集中度的分类数据聚类有效性内部评价指标

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工程科学学报 2019年第5期41卷 682-693页

作者：傅立伟武森北京科技大学东凌经济管理学院北京100083

针对分类数据,通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values,CONC),用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度;通过不同类的特征属性值的差... 详细信息

针对分类数据,通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values,CONC),用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度;通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs,DCRP),用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values,CVC),它具有以下3个特点:(1)在评价每个类内相似度时,不仅依靠类内各数据对象的特征,还考虑了整个数据集的信息;(2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度,确保评价过程不丢失有效的聚类信息,同时可以消除噪音的影响;(3)在评价类内相似度及类间差异度时,消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验,将CVC与类别效用(category utility,CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors,CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy,IE)等内部评价指标进行对比,通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information,NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标,CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外,CVC指标相对于NMI指标,不需要数据集以外的信息,更具实用性.

关键词：聚类分析聚类内部有效性评价指标分类数据高维数据相似度差异度

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考虑加权排序的分类数据聚类算法

北京科技大学学报 2013年第8期35卷 1093-1098页

作者：武森王蔷姜敏魏青北京科技大学东凌经济管理学院北京100083

针对部分聚类算法对数据输入顺序敏感的问题,定义了不干涉序列指数,提出了应用不干涉序列指数对分类数据进行加权排序的方法,并基于该方法对受数据输入顺序影响的CABOSFV C分类数据高效聚类算法进行改进,提出了考虑加权排序的聚类算法(C... 详细信息

针对部分聚类算法对数据输入顺序敏感的问题,定义了不干涉序列指数,提出了应用不干涉序列指数对分类数据进行加权排序的方法,并基于该方法对受数据输入顺序影响的CABOSFV C分类数据高效聚类算法进行改进,提出了考虑加权排序的聚类算法(CABOSFV CSW),消除了算法对数据输入顺序的敏感性.采用UCI基准数据集进行实验,发现应用加权升序排序的CABOSFV CSW算法在处理分类数据时,聚类质量较原始CABOSFV C算法和其他受数据输入顺序影响的算法在准确性上有改善,在稳定性上有显著提高.

关键词：数据挖掘聚类算法排序分类数据

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分类属性数据聚类算法HABOS

工程科学学报 2016年第7期38卷 1017-1024页

作者：武森姜丹丹王蔷北京科技大学东凌经济管理学院北京100083

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合... 详细信息

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法(heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标(clustering validation index based on sparse feature dissimilarity,CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取.UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性.

关键词：数据挖掘聚类算法分类数据属性

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基于共享最近邻探测社团结构的算法

系统工程理论与实践 2009年第10期29卷 102-109页

作者：高学东王立敏马红权武森北京科技大学经济管理学院北京100083 北京科技大学中国教育经济信息网管理中心北京100083 中国钢研集团北京100081

针对经典重叠社团结构发现的派系过滤算法中派系定义过于严格、算法缺乏实用性、时间复杂度高等问题,提出了一种基于共享最近邻的社团结构发现算法.该算法不仅可以对网络进行社团结构的划分,而且可以很好地把网络中的桥点找出,算法的时... 详细信息

针对经典重叠社团结构发现的派系过滤算法中派系定义过于严格、算法缺乏实用性、时间复杂度高等问题,提出了一种基于共享最近邻的社团结构发现算法.该算法不仅可以对网络进行社团结构的划分,而且可以很好地把网络中的桥点找出,算法的时间复杂度约为O(nhk),其中n为网络中的节点数,h为核心社团的数目,k为网络中节点的最大节点度.为了验证该算法的正确率和性能,把该算法应用到计算机生成网络和真实网络中,并与著名的社团探测算法—GN算法和NF快速算法进行了比较.实验的结果表明所提出的算法是有效可行的.

关键词：复杂网络共享最近邻社团结构

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新型小功率半导体激光器驱动及温控电路设计

红外与激光工程 2022年第2期51卷 136-143页

作者：杨涛李武森陈文建南京理工大学电子工程与光电技术学院江苏南京210094

为了应对带钢激光平直度测量仪中半导体激光器(LD)输出光功率稳定性对平直度测量精度的影响问题,设计了一款高稳定度的LD恒流驱动、温控电路以及保护电路。系统以现场可编程门阵列(FPGA)为控制核心,利用深度负反馈恒流驱动电路实现对LD... 详细信息

为了应对带钢激光平直度测量仪中半导体激光器(LD)输出光功率稳定性对平直度测量精度的影响问题,设计了一款高稳定度的LD恒流驱动、温控电路以及保护电路。系统以现场可编程门阵列(FPGA)为控制核心,利用深度负反馈恒流驱动电路实现对LD驱动电流的精准控制;基于ADN8830温控电路实现了对LD工作温度的有效控制;改进后的慢启动电路可实现LD驱动电流缓慢地线性增加到设定值,且准确控制慢启动时间;限流及静电保护电路能够实现激光器过流保护、有效避免浪涌电流和高压静电的损坏。结果表明,该电路可实现激光器驱动电流在0~75 mA连续可调,电流调节精度达0.025 mA,电流短期稳定度达0.014%,长期稳定度达0.016%;在控制工作温度为25℃时,输出光功率稳定性为0.205%。

关键词：半导体激光器恒流驱动温度控制 FPGA 高稳定度

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冶金企业生产计划的最大利润流算法

钢铁 2004年第3期39卷 74-77页

作者：卢虎生武森刘冰刘振刚包头钢铁学院材料学院包头014010 北京科技大学管理学院北京100083 包头钢铁集团公司生产部包头014010

以节点表示原料、在制品或成品 ,以弧表示工序 ,运用网络流描述冶金企业生产流程 ,将冶金企业生产计划的优化问题转化为共享资源的最大利润流问题。提出了生产计划的网络优化算法 ,进行了复杂性分析 ,并给出一个计算实例。该算法的计算... 详细信息

以节点表示原料、在制品或成品 ,以弧表示工序 ,运用网络流描述冶金企业生产流程 ,将冶金企业生产计划的优化问题转化为共享资源的最大利润流问题。提出了生产计划的网络优化算法 ,进行了复杂性分析 ,并给出一个计算实例。该算法的计算结果与单纯形法的结果完全相同 ,但求解过程较后者简洁。

关键词：冶金企业生产计划最大利润流网络流优化单纯形法