1) XQ-Apriori algorithm
XQ-Apriori算法
2) Apriori algorithm
Apriori算法
1.
Typical operation sequence capture based on Apriori algorithm;
基于Apriori算法的典型工序序列获取方法
2.
Application of Apriori algorithm to selection of Chinese fir′s associated tree species;
Apriori算法在杉木伴生树种选择中的应用
3.
Application of Apriori algorithm in government ontology construction;
Apriori算法在政务本体构造中的应用
3) Apriori
[英]['eiprai'ɔ:rai] [美][,ɑpri'ɔri, -'ori, ,epraɪ'ɔraɪ, -'or,aɪ]
Apriori算法
1.
Efficiently improved Apriori algorithm based on data warehouse and job;
基于数据仓库和作业的高效改进Apriori算法
2.
Review of the optimization and analysis of Apriori algorithm;
Apriori算法分析与改进综述
3.
In order to obtain the connotative value of mass data in the actual Enterprise Resource Planning(ERP) system,adopting association rules mining method,the integrity process of constructing products sale data mart and mining rules by Apriori algorithm is given.
为了挖掘现行企业资源计划(Enterprise Resource Planning,ERP)中海量数据的价值,运用关联规则数据挖掘技术,给出了构造产品销售数据集市以及运用Apriori算法进行挖掘处理的完整过程,为企业优化销售行为模式提供依据。
4) algorithm similar to the Apriori
类Apriori算法
1.
The presented algorithm is in fact supplements the algorithm similar to the Apriori.
文章提出了一种基于交集关系原理的算法叫做交集算法,它与类Apriori算法本质上互补。
5) algorithm New-apriori
New-Apriori算法
1.
To solve the problem on algorithm New-Apriori,a new algorithm called MWFS algorithm for mining weighted frequent itemsets was proposed.
针对New-Apriori算法的不足之处,提出了一种新的挖掘加权频繁项集的算法——MWFS算法,该算法能有效挖掘出含有权重较大项目的加权频繁项集,其挖掘结果更具有价值。
6) Apriori arithmetic
Apriori算法
1.
The Discourse and Application about Association and Apriori Arithmetic;
关联规则Apriori算法实际应用解析
2.
The improved association rules Apriori arithmetic is given in this paper,which can enhance the capability of auxiliary analysis after fault.
提出改进的关联规则Apriori算法对调度中心的数据进行分析处理,提高事后辅助分析决策能力。
3.
The article expounds the result of analyzing inner associated relation of course knowledge points based on Apriori arithmetic.
本文阐述了利用关联规则Apriori算法有效分析网上智能答疑系统中课程知识点内部关联关系。
补充资料：BP算法
分子式：
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条