移动信息节点变化下数据挖掘方法研究与仿真

• 作者: 李昆仑 汪滢 熊婷
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 移动信息节点 变化 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 278-281
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3886字
• 语种: 中文

摘要

移动信息节点变化下的数据存在模糊性和噪声,导致传统基于关联规则映射的数据挖掘过程,由于单纯采用关联规则映射方法,输入信息空间维数较大,导致网络结构复杂,数据挖掘效率大大降低,为提高信息精度,提出一种粗集和神经网络的数据挖掘方法,从移动方向和移动距离的角度分析了移动信息节点的变化规律,将带有非线性连接权的二层神经网络作为信息识别系统,通过粗集方法对神经网络的学习训练样本集进行信息简化.在移动信息节点变化规律的基础上,对输入和输出数据进行归一化处理,删除输入信息表的冗余数据和冗余属性,计算出约简的属性集,获取最简约简表.对通过RS信息简化后的样本集进行学习训练,直至符合精度要求.采用训练完成的神经网络对待挖掘的信息进行计算、识别与分类,并输出数据挖掘结果.仿真实验结果表明,所提方法具有很高的挖掘精度及效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊婷	南昌大学科学技术学院信息学科部计算机系	43	60	4.0	6.0
2	汪滢	南昌大学科学技术学院信息学科部计算机系	21	22	3.0	4.0
3	李昆仑	南昌大学科学技术学院信息学科部计算机系	33	113	5.0	10.0