基于蚁群算法的离群数据挖掘新技术研究与应用

基于蚁群算法的图像分割技术

提供了经过验证的Matlab代码，使用蚁群算法进行图像分割，已验证可行。

Matlab 0 2024-10-01

基于蚁群算法的网页内容分类研究

数据挖掘领域的关键挑战之一在于开发高效的分类算法。蚁群算法作为一种新兴的模拟进化算法，在解决复杂组合优化问题方面展现出卓越性能。本研究探讨了蚁群算法在网页内容分类数据挖掘任务中的应用方案，阐释其基本原理和特性。通过对少量类别网页的分类实验，验证了该算法的应用有效性。

数据挖掘 4 2024-05-19

基于MapReduce的增量数据挖掘技术研究

频繁项集挖掘在数据挖掘中占据重要地位，传统的Apriori算法和FP增长算法常用于此。然而，传统算法难以处理频繁更新的数据库，使用IMBT数据结构解决了这一问题，但存储和效率问题仍然显著。基于MapReduce的增量数据挖掘技术应运而生，显著提高了运行效率和存储管理能力。通过对比实验，验证了其相对于传统方法的优越性。

数据挖掘 2 2024-07-13

数据仓库与数据挖掘技术研究与应用

分析数据仓库构建方法，探讨数据挖掘技术应用。通过分析服务器构建数据仓库，实施联机分析。以决策树算法建立顾客信用度分类模型为例。

数据挖掘 4 2024-05-12

智能电网调度技术研究基于数据挖掘的创新应用

为满足智能电网调度系统对高精度调度技术的需求，探讨了数据挖掘技术在智能电网调度平台中的应用，并构建了相应的调度挖掘模型。针对电力负荷预测，提出了基于粒子群优化和支持向量机的新方法，并详细描述了关键模块的实施过程。最后，通过实际负荷曲线对比分析，证明了该方法相对于传统ID3预测算法更为准确可靠。这些成果为推动先进智能电网调度系统的发展提供了重要支持。

数据挖掘 2 2024-07-15

基于Z曲线的新型离群点挖掘算法研究

提出一种基于密度的快速离群点查找算法——Z曲线离群点挖掘算法（ZOD）。该算法通过Z曲线将空间分割成等大小的网格，并沿曲线方向对网格进行排序，将网格中的点映射到一维空间，有效克服了传统网格算法的高维问题。此外，引入局部偏离指数来衡量离群点的偏离程度，具有高精度和可度量的优点。理论分析显示，ZOD算法在性能上优于传统基于密度的算法；实验结果表明，该算法在处理高维数据时具有显著的效率和处理效果提升。

数据挖掘 0 2024-09-01

基于蚁群算法的三维路径优化技术

《基于蚁群算法的三维路径优化技术》在信息技术领域，路径规划是计算机科学和机器人学中的关键问题。特别是在复杂的三维空间中，路径规划涉及到多种因素，如障碍物、空间限制和能源消耗。为了解决这一挑战，蚁群算法（ACS）被引入三维路径优化中。蚁群算法受蚂蚁寻找食物过程的启发，通过信息素的释放和更新来寻找最优路径。算法通过在空间网格中移动蚂蚁并留下信息素来搜索最短路径或最优解。核心步骤包括初始化信息素浓度、蚂蚁路径选择、信息素更新和蒸发。实际应用中，这种技术可以用于无人机导航、机器人路径规划和物流管理等领域。

算法与数据结构 0 2024-10-21

基于元胞蚁群算法的XML查询优化模型研究

聚类分析作为数据挖掘的关键技术，能够根据数据之间的相似性进行分类，已在工程技术等领域得到广泛应用。元胞蚁群算法是一种结合了元胞自动机和传统蚁群算法的新型优化算法，它利用元胞在离散元胞空间的演化规律和蚁群的寻优特点进行优化。针对聚类分析的特点，采用元胞蚁群算法进行求解，实验结果验证了该方法的有效性。

数据挖掘 6 2024-05-25

优化车辆路径问题蚁群算法的MATLAB实现与应用研究

利用MATLAB编程，研究并应用蚁群算法优化车辆路径问题，探索其在实际应用中的效果与潜力。

Matlab 1 2024-07-16