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上海交通大学学报 2001年第11期35卷 1651-1654页

作者：杨杰叶晨洲李国正上海交通大学图像处理和模式识别研究所上海200030

引入概念层级和采用分层挖掘处理数据挖掘中的非单调性 ,提出了结合粗糙集和概念层级的非单调规则挖掘算法 ,以及基于混合知识模型和分层挖掘的非单调数据挖掘算法 .通过一故障诊断实例 ,阐明了该算法的原理。

关键词：数据挖掘非单调逻辑粗糙集人工神经网概念层级分层挖掘智能系统

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一种基于小区分层挖掘的高伪装病毒检测

科技通报 2013年第12期29卷 94-96页

作者：潘大胜百色学院物理与电信工程系广西百色533000

为了提高网络入侵检测准确率,提出一种基于小区分层挖掘的高伪装病毒检测算法,通过对病毒特征建立多种约束,并且建立病毒检测分层约束模型,对病毒特征进行检测。实验结果表明,相对传统网络入侵检测方法,该算法的检测速度快,检测准确率高... 详细信息

为了提高网络入侵检测准确率,提出一种基于小区分层挖掘的高伪装病毒检测算法,通过对病毒特征建立多种约束,并且建立病毒检测分层约束模型,对病毒特征进行检测。实验结果表明,相对传统网络入侵检测方法,该算法的检测速度快,检测准确率高,为网络安全提供可靠保障。

关键词：入侵检测分层挖掘高伪装病毒

基于事务模式树的分层挖掘算法的改进研究与分析

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软件导刊 2007年第10期6卷 152-153页

作者：付云侠薛田良杨成三峡大学电气信息学院湖北宜昌443000

介绍了频繁模式挖掘的相关概念和基本定理,提出了基于事务模式树的分层挖掘算法。该算法首次提出并实现了可累加挖掘,并以实例分析进行了验证。

关键词：事务模式树分层挖掘算法频繁模式分层挖掘累加挖掘

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栗钙土田菜用架芸豆根系的建成

草业学报 2025年第1期34卷 118-134页

作者：宋晋辉韩云杰张继宗王志辉张立峰李会彬河北北方学院农林科技学院河北张家口075000 河北农业大学农学院河北保定071200

水土资源匮乏背景下的农田精准水肥管理,需要以作物根系时空建成规律为基础。本研究结合分层挖掘与扫描成像分析技术,对两种栗钙土田菜用架芸豆不同生育时期的根系生物量、长度、表面积、体积和直径进行了监测和分析。结果表明:两种栗... 详细信息

水土资源匮乏背景下的农田精准水肥管理,需要以作物根系时空建成规律为基础。本研究结合分层挖掘与扫描成像分析技术,对两种栗钙土田菜用架芸豆不同生育时期的根系生物量、长度、表面积、体积和直径进行了监测和分析。结果表明:两种栗钙土田菜用架芸豆根系生物量的建成规律一致,大致分为缓慢增长、线性增长和缓慢下降3个时期,线性增长期为初花期~结荚盛期,此阶段轻壤质栗钙土田芸豆根系鲜重与干重的日增长速率分别为2.46与0.24 g·2株^(-1),沙壤质栗钙土田分别为1.79与0.20 g·2株^(-1);芸豆根系长度、表面积、体积与根系鲜干重间呈正相关增长。从垂直分布上看,沙壤质栗钙土田芸豆根系分布较浅,82.68%以上的根系分布在0~30 cm土层内;轻壤质栗钙土田芸豆在结荚初期之后86.24%以上的根系分布在0~60 cm土层。从侧向分布上看,轻壤质栗钙土田芸豆全生育期内77%以上的根系分布在植株两侧30 cm范围内,而沙壤质栗钙土田该范围内根系占比随生育期推移呈下降趋势,至结荚末期降至66%以上。根系的等值线图表明,轻壤质栗钙土田芸豆根系的总体分布呈“瘦长型”,沙壤质栗钙土田呈“扁宽型”。本研究为坝上地区菜用架芸豆依根创新水肥高效利用技术奠定了基础。

关键词：分层挖掘滴灌菜用架芸豆根系时空分布

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基于游戏教学的分层数据挖掘方法研究与应用

中国电化教育 2019年第2期 87-94页

作者：张琳李小平来林静吴晓兵孙清亮北京理工大学教育技术研究所北京100081

该文基于游戏教学和数据挖掘算法,首次开展了游戏教学的数据挖掘方法问题研究,提出了分层挖掘的概念和应用方法,通过研究游戏教学中的数据元素、教学目的和教学效果之间的关系,完成了游戏教学形态化的设计。提出了游戏教学的数据框架、... 详细信息

该文基于游戏教学和数据挖掘算法,首次开展了游戏教学的数据挖掘方法问题研究,提出了分层挖掘的概念和应用方法,通过研究游戏教学中的数据元素、教学目的和教学效果之间的关系,完成了游戏教学形态化的设计。提出了游戏教学的数据框架、数据元素、数据定义和数据驱动,构建了分层数据挖掘模型和分层挖掘逻辑结构,分析了数据视点层、数据意义层、数据元素层和元素来源获取层之间的关系,提出了不同视点在教学管理、教学设计下的数据挖掘函数嵌套分量和控制关系。首次提出了游戏知识的获取、知识的聚类和知识挖掘的方法,提出了数据挖掘量化强度的概念,构建了基于数据分层挖掘的游戏设计与能力培养评测关系控制模型,为未来游戏教学设计框架及元素设计提供了参考标准。

关键词：数据挖掘游戏教学分层挖掘数据视点教学控制

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启发式动态社区挖掘算法研究与实现

大连理工大学学报 2012年第2期52卷 272-276页

作者：马瑞新邓贵仕王晓大连理工大学软件学院辽宁大连116620 大连理工大学管理与经济学部辽宁大连116024

针对社会网络的动态特征,应用多模态函数优化和粒子群优化算法的基本思想,引入社区种子和社区主题的概念,分层进行社区的挖掘.首先对复杂网络中存在的固定联系进行社区挖掘,构建基本社区结构;然后分析社区内容,根据社区内节点之间的隐... 详细信息

针对社会网络的动态特征,应用多模态函数优化和粒子群优化算法的基本思想,引入社区种子和社区主题的概念,分层进行社区的挖掘.首先对复杂网络中存在的固定联系进行社区挖掘,构建基本社区结构;然后分析社区内容,根据社区内节点之间的隐性行为特征定义社区主题,精分细化社区结构直到结构稳定.实验证明,该算法极大地提高了社区挖掘的精度,降低了运算复杂度.并且该算法能够有效地保持社会网络中社区的多样性,加速社区内节点收敛,快速寻找到稳定的社区结构.

关键词：多模态函数优化粒子群优化社区主题分层挖掘社区多样性