基于 KNN 的多组合器协同挖掘局域气象数据

• 作者: 刘冬宁 张巍 梁路 樊继慧 滕少华 陈潇
• 来源期刊: 广东工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 K-最近邻算法 协同 组合分析器 局域气象数据
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 综合研究
• 页码范围: 25-31
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 4721字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7162.2014.01.005

摘要

自然灾害已严重威胁人们的生命财产安全，影响天气变化的因素多而复杂，致使灾害天气的准确预测预报相当困难。本文从局部区域出发，应用多组合器协同分析方法，探讨局域环境下的气象数据挖掘问题，提出了一个多组合器协同分析模型，实现了各基分类器和组合器的建模，通过对气象数据的实证性分析与实验，验证了本模型有较高的分类准确率和快速分类能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	滕少华	广东工业大学计算机学院	121	825	15.0	20.0
2	张巍	广东工业大学计算机学院	62	412	11.0	15.0
3	刘冬宁	广东工业大学计算机学院	42	183	8.0	11.0
4	梁路	广东工业大学计算机学院	21	92	5.0	8.0
5	陈潇		4	31	3.0	4.0
6	樊继慧	广东工业大学计算机学院	2	25	2.0	2.0