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基于Apriori、FP-Growth及Eclat算法的频繁模式挖掘源程序

于 2022-01-27 发布 文件大小:1.00 MB
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代码说明:

关联分析频繁模式挖掘Apriori、FP-Growth及Eclat算法的JAVA及C++实现。三种算法实现的完整源码工程、源文件、PPT、测试数据及输出示例 ,包括Apriori、FP-Growth及Eclat三种算法的频繁模式挖掘源程序

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

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  • C# TSP问题以及VRP问题
    7、满足随机数大于交叉概率的进行交叉,双交叉点交叉法(已实现)8、初始种群中染色体用Floyd方法或扫描法(未实现,想等到收敛性有一定程度的保证后再采用扫描法)9、两点之间的距离是坐标间的直线距离,之后可以用直接输入的距离10、迭代次数不是很稳定,有时候会陷入死循环,停止调试,重新调试即可11、每点击一次重新运行,程序便从头计算一次,目前我自己遇到的最好结果是3辆车、20个点的情况下总路程105.4,最好染色体适应度0.09+12、约束条件是:车辆数量、载重量和里程数。超出载重量或里程数则换车,超出车已有车辆数量就惩罚。13、建立了解决VRP问题的类,需要时派生出不同的参数适应不同问题
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    TDOA算法是对TOA算法的改进,他不是直接利用信号到达时间,而是用多个基站接收到信号的时间差来确定移动台位置,与TOA算法相比他不需要加入专门的时间戳,定位精度也有所提高。TDOA值的获取一般有2种形式:第1种形式是利用移动台到达2个基站的时间TOA,取其差值来获得,这时仍需要基站时间的严格同步,但是当两基站间移动信道传输特性相似时,可减少由多径效应带来的误差
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