计算机算法语言参考文献范例
参考文献:
[1] 张凤莲,林健良.新的决策树构造方法[J].计算机工程与应用,2009,45(10):141-143.
[2] 武献宇,王建芬,谢金龙.决策树ID3算法研究与优化[J].微型机与应用,2010,29(21):7-9.
[3] 潘大胜,屈迟文.一种改进ID3型决策树挖掘算法[J].华侨大学学报,2016,37(1):71-73.
[4] 李瑞,徐旭睿.决策树ID3算法的分析与优化[J].大连交通大学学报,2015,36(2):91-95.
[5] 黄宇达,范太华.决策树ID3算法的分析与优化[J].计算机工程与设计,2012,33(8):3089-3093.
[6] 王永梅,胡学钢.决策树中ID3算法的研究[J].安徽大学学报,2011,35(3):71-75.endprint
[7] 罗雨滋,付兴宏.数据挖掘ID3决策树分类算法及其改进算法[J].计算机系统应用,2013,22(10):136-138,187.
[8] 王小巍,魏玉明.决策树ID3算法的分析与改进[J].计算机工程与设计,2011,32(9):3069-3072,3076.
[9] 张琳,陈燕,李桃迎,等.决策树分类算法研究[J].计算机工程,2011,37(13):66-67,70.
[10] KIIT,ROHTAK.Comparative study of popular classification techniques of data mining[J].International Journal of Advance Research in Computer Science and Management Studies,2015,3(9):267-272.
[11] 喻金平,黄细妹,李康顺.基于一种新的属性选择标准的ID3改进算法[J].计算机应用研究,2012,29(8):2895-2898,2908.
[12] 胡煜,郑娟.基于粗糙集理论的ID3算法的改进与应用[J].贵阳学院学报,2015,10(1):16-20.
[13] 韩家炜.数据挖掘:概念与技术[M].第3版.范明,孟小峰,译.北京:机械工业出版社,2012:213-218.
[14] PAWLAK Z.Rough set[J].International Journal of Infor-mation and Computer Sciences,1982,11(5):341-356.
[15] PAWLAK Z,SKOWRON A.Rough sets and Boolean reasoning[J].Information Sciences,2006,177(1):41-73.
[16] PAWLAK Z,SKOWRON A.Rudiments of rough sets[J].Infor-mation Sciences,2007,177(1):3-27.
[17] 翟俊海,王熙照,张沧生.基于粗糙集技术的决策树归纳[J].计算机工程与应用,2009,45(18):45-47.
[18] 丁春荣,李龙澍,杨宝华.基于粗糙集的决策树构造算法[J].计算机工程,2010,36(11):75-77.
[19] 王越,万洪.一种新的应用变精度粗糙集的决策树构造方法[J].重庆理工大学学报,2013,21(11):58-64.
[20] 章晓,何熊熊,朱忠记,等.基于粗糙方法的决策树多值偏向理论分析[J].杭州:电子科技大学学报,2014,32(2):41-44.
[21] 翟俊海,翟梦尧,李胜杰.基于相容粗糙集技术的连续值属性决策树归纳[J].计算机科学,2012,39(11):183-186.
[22] 张素兰,郭平,张继福,等.图像语义自动标注及其粒度分析方法[J].自动化学报,2012,38(5):689-697.
[23] YAO YY.Reational interpretation of neighborhood operators and rough set approximation operators[J].Information Sciences,1998,111(198):239-259.
[24] 周浩,刘萍,邱桃荣,等.基于粒计算的决策树并行算法的应用[J].计算机工程与设计,2015,36(6):1504-1509.
[25] 徐剑锋,刘斓,邱桃荣,等.基于粒计算的二进制矩阵及在决策树算法的应用[J].广西师范大学学报,2008,26(3):158-159.
[26] 钱网伟.基于MapReduce的ID3决策树分类算法研究[J].计算机与现代化,2012,28(2):28-29.
[27] WU G,LI H,HU X,et al.MReC4.5:C4.5 ensemble classification with MapReduce[C].ChinaGrid Annual Conference,2009:249-255.
[28] HE Q,ZHANG F,LI J,et al.Parallel implementation of classification algorithms based on MapReduce[M].Rough Set and Knowledge Technology.Springer Berlin Heidelberg,2010:655-662.
[29] 陆秋.基于MapReduce的决策树算法并行化[J].计算机应用,2012,32(9):2463-2469.
[30] 陶道强,马良荔,彭超.基于分类矩阵的决策树算法[J].計算机工程与设计,2012,33(6):2309-2313.
[31] 杨林,富元斋,黄立平.基于神经网络的分类算法的改进[J].计算机工程与应用,2002(5):71-73.
[32] 董跃华,刘力.基于相关系数的决策树优化算法[J].计算机工程与科学,2015,37(9):1783-1793.
[33] 黄宇达,王迤冉.基于朴素贝叶斯与ID3 算法的决策树分类[J].计算机工程,2012,38(14):41-47.
[34] 翟俊海,侯少星,王熙照.粗糙模糊决策树归纳算法[J].南京大学学报,2016,52(2):306-312.
[35] HU X,CERCONE N.Data mining via generalization discrimin-tion and rough set feature selection[J].Konwledge and Infomation System:an International Journal,1999(1):21-27.endprint
[1] DOUGLAS DH,PEUCKER TK.Algorithms for the reduction of the number of points required to represent a digitized line or its caricature[J].The CanadianCartographer,1973,10(2):112-122.
[2] ZHILIN LI,STAN OPENSHAW.Algorithms for automated line generalization based on a natural principle of objective generalization[J].Geographical Information Systems,1992,6(5):373-389.
[3] MVISVALINGAM,JD WHYATT.Line generalization by repeated elimination of the smallest area[J].The Cartographic Journal,1993,30(1):46-51.
[4] SAALFELD A.Topologically consistent line simplification with the douglas-peuckeralgorithm[J].Cartography and Geographic Information Science,1999,26(1):7-18.
[5] 郭慶胜.线状要素图形综合的渐进方法研究[J].武汉测绘科技大学学报,1998,23(1):52-56.
[6] 武芳,钱海忠,邓红艳,等.面向地图自动综合的空间信息智能处理[M].北京:科学出版社,2008:164-170.
[7] 刘鹏程,罗静,艾廷华,等.基于线要素综合的形状相似性评价模型[J].武汉大学学报信息科学版,2012,37(1):114-117.
[8] 雷伟刚,童小华,刘大杰.基于曲线拟合的线要素综合数据整体处理方法[J].武汉大学学报:信息科学版,2006(10):896-899.
[9] 李霖,于忠海,朱海红,等.地图要素图形冲突处理方法——以线状要素(道路、水系和境界)为例[J].测绘学报,2015,44(5):563-569.
[10] 邓敏,彭东亮,徐震,等.一种基于弯曲结构的线状要素Morphing方法[J].中南大学学报:自然科学版,2012(7):2674-2682.endprint
[1] 林宇洪.木材供应链追溯RFIC卡的设计[J].西北林学院学报,2013,28(5):175-179.
[2] LIU HSIN-CHIN,CHEN YUNG-TING,TZENG WEN-SHIN.A multi-carrier UHF passive RFID systern[C].2007 International Symposium on Applications and the Internet Workshops(SAINT-W),2007:409-412.
[3] ZHENG SHIPU,YU FENGQI,ZHU YUESHENG.A novel RFID transceiver architecture with enhanced readability[C].2007 International Conference on Wireless Communications,Networking and Mobile Computing(WiCOM 2007),2007:2074-2077.
[4] SHARYN LEAVER.Evaluating RFID middleware[Z].Forrester Research,2004.
[5] 陈玲.基于RFID及GIS技术的烟叶物流管理系统研究[D].厦门:厦门大学,2013.
[6] 林宇洪,林敏敏,胡連珍,等.基于AT89C2051的木材供应链手持机的设计[J].中南林业科技大学学报,2017,37(3):98-103.
[7] PARK H S,JUN C H.A simple and fast algorithm for K-medoids clustering[J].Expert Systems with Applications,2009,36(2):3336-3341.
[8] 林宇洪,沈嵘枫,邱荣祖,等.南方林区林产品运输监管系统的研发[J].北京林业大学学报,2011,33(5):130-135.
[9] SANJAY E,SARMA,STEPHEN A.White paper:RFID system,security&privacy implications[Z].AUTO-ID CENTER,2003.
[10] WANG L C,YANG BOYIN,HU YUHUA,et al.A medium-field multivariate public key eneryption scheme[C].Proc.of CT-RSA06,Berlin,Germany;Springer-Verlag,2006:132-149.
[11] MYUNG JIHOON,LEE WONJUN,SRIVASTAVA JAIDEEP.Adaptive binary splitting for efficient RFD tag Anti-collision[J].IEEE Communications Letters,2006,10(3):144-146.
[12] 林宇洪,陈清耀,邱荣祖.基于K-means聚类的木材运输行为的可视化监管[J].青海师范大学学报:自然科学版,2016,32(1):54-59.endprint
[1] CHEN T H. An automatic bi-directional passing-people counting method based on color image processing[C]. 2003 International Carnahan Conference on Security Technology, Proceedings,2003:200-207.
[2] ZHU L, WONG K H. Human tracking and counting using the kinect range sensor based on adaboost and kalman filter[M].Advances in Visual Computing. 2013:582-591.
[3] 周颖. 深度图像的获取及其处理[D].西安:西安电子科技大学,2008.
[4] 尹章芹, 顾国华, 陈钱,等. 三维深度图像在自动客流计数系统中的应用[J].中国激光,2014(6):192-198.
[5] BROSTOW G J, CIPOLLA R. Unsupervised Bayesian detection of independent motion in crowds[C]. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision & Pattern Recognition,2006:594-601.
[6] WANG N, GONG X, LIU J. A new depth descriptor for pedestrian detection in RGB-D images[C].International Conference on Pattern Recognition,2012:3688-3691.
[7] 曹其春. 融合深度信息的运动物体检测算法研究[D]. 北京: 北方工业大学, 2015.
[8] 焦宾, 吕霞付, 陈勇,等. 一种改进的自适应高斯混合模型实时运动目标检测算法[J]. 计算机应用研究, 2013, 30(11):3518-3520.
[9] 牛胜石. 基于Ada Boost和SVM的人头检测[D].武汉:中南民族大学, 2010.endprint





