【摘 要】
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为了提高大规模数据挖掘效率和精度并降低算法复杂度,提出了一种基于人脑信息群智感知和机会跨层的认知数据挖掘机制。基于人脑神经元的激活原理训练感知模块,建立了机会认知
【机 构】
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.四川邮电职业技术学院计算机科学系,四川农业大学理学院
【基金项目】
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四川省教育厅职成教科研课题(2015-2016年度)基金项目(职成教学[2015]10号)
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为了提高大规模数据挖掘效率和精度并降低算法复杂度,提出了一种基于人脑信息群智感知和机会跨层的认知数据挖掘机制。基于人脑神经元的激活原理训练感知模块,建立了机会认知的类脑群智架构。在堆栈和缓冲队列窗口之间建立映射关系,提出了类脑群智的机会认知数据挖掘进程。仿真实验结果表明,类脑群智的机会认知数据挖掘机制的数据特征值分布均匀。同时,与多层数据挖掘机制相比,运行时间短,数据精度高且平均聚类质量高。
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