【摘 要】
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针对传统的关联规则挖掘方法需要耗费大量时间来产生频繁项的问题,该文设计了一种引入负反馈机制的改进粒子群算法。该算法采用负反馈机制,在粒子位置更新前通过判断粒子是否
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(40871183;41140012;41271392;41571394);国家自然科学青年基金项目(41401463);信息工程大学地理空间信息学院硕士学位论文创新与创优基金项目(XS201511)
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针对传统的关联规则挖掘方法需要耗费大量时间来产生频繁项的问题,该文设计了一种引入负反馈机制的改进粒子群算法。该算法采用负反馈机制,在粒子位置更新前通过判断粒子是否将落入恶劣区域,较好地避免了粒子更新过程中对无用频繁项的重复计算,从而有效减少了数据库的扫描次数。通过挖掘土地覆盖类型与地形特征的空间关联关系,结果表明:所提算法不仅可以提高空间关联规则的挖掘效率,还可以发现仅具有高置信度的易被忽视关联规则。该研究结果对空间关联分析、同位模式挖掘等具有一定的参考价值。
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