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基于能量的模糊最小二乘投影双支持向量聚类的不平衡学习
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作者 王顺霞 黄成泉 +2 位作者 杨贵燕 蔡江海 罗森艳 《湖南文理学院学报(自然科学版)》 CAS 2024年第4期1-11,共11页
针对类不平衡场景中噪声数据导致聚类性能下降的现象,提出一种新的基于能量的模糊最小二乘投影双支持向量聚类的不平衡学习算法。该算法通过引入模糊隶属度函数,为各类数据点提供模糊权重来保持聚类过程中每一个数据点的显著贡献,同时... 针对类不平衡场景中噪声数据导致聚类性能下降的现象,提出一种新的基于能量的模糊最小二乘投影双支持向量聚类的不平衡学习算法。该算法通过引入模糊隶属度函数,为各类数据点提供模糊权重来保持聚类过程中每一个数据点的显著贡献,同时为每个聚类投影轴引入能量因子,来降低噪声和异常值对算法的影响,并使用凹凸迭代过程求解目标函数的优化问题。分别在合成数据集和真实数据集上进行实验,实验结果证明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 最小二乘投影 双支持 能量因子 模糊隶属度 不平衡
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基于最小生成树的层次K-means聚类算法 被引量:18
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作者 贾瑞玉 李振 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2016年第3期86-88,93,共4页
针对K-means算法初始化时需要指定聚类数目,和随机选择初始聚类中心对聚类结果产生不稳定的问题,结合图论中最小生成树和层次算法的分裂、凝聚思想,提出一种基于最小生成树的层次K-means算法.该算法初始时根据数据样本生成一颗最小生成... 针对K-means算法初始化时需要指定聚类数目,和随机选择初始聚类中心对聚类结果产生不稳定的问题,结合图论中最小生成树和层次算法的分裂、凝聚思想,提出一种基于最小生成树的层次K-means算法.该算法初始时根据数据样本生成一颗最小生成树,然后利用层次分裂思想把数据分成多个较小的簇,通过K-means算法迭代操作得到每次操作的评价函数值来判断是否进行簇的合并,进一步确定聚类簇数目.实验结果证明,该算法能够较准确地判断聚类数目,并且聚类结果的稳定性比基本K-means算法要好. 展开更多
关键词 K-MEANS算法 簇数 初始中心 层次结构 最小生成树 PRIM算法
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一种基于最大最小距离和SSE的自适应聚类算法 被引量:47
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作者 成卫青 卢艳红 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2015年第2期102-107,共6页
K均值聚类是一种常用的聚类算法,需要指定初始中心和簇数,但随意指定初始中心可能导致聚类陷入局部最优解,且实际应用中簇数未必是已知的。针对K均值聚类的不足,文中提出了一个自适应聚类算法,该算法基于数据实例之间的最大最小距离选... K均值聚类是一种常用的聚类算法,需要指定初始中心和簇数,但随意指定初始中心可能导致聚类陷入局部最优解,且实际应用中簇数未必是已知的。针对K均值聚类的不足,文中提出了一个自适应聚类算法,该算法基于数据实例之间的最大最小距离选取初始聚类中心,基于误差平方和(SSE)选择相对最稀疏的簇分裂,并根据SSE变化趋势停止簇分裂从而自动确定簇数。实验结果表明,该算法可以在不增加迭代次数的情况下得到更准确的聚类结果,验证了所提聚类算法是有效的。 展开更多
关键词 K均值算法 最大最小距离 初始中心 误差平方和
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一种基于类别融合的模糊最小最大聚类算法 被引量:2
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作者 黄晓斌 马晓岩 +1 位作者 陈松 秦江敏 《计算机工程与设计》 CSCD 2002年第11期78-81,85,共5页
提出了一种新型的基于类别融合的模糊最小最大聚类算法,该算法首先使用初始类别生成子算法对归一化后的数据集进行预处理,从而生成一系列初始模式类别;然后利用类别融合子算法,将类别融合问题转化为求一无向图的连通子图问题,从而得出... 提出了一种新型的基于类别融合的模糊最小最大聚类算法,该算法首先使用初始类别生成子算法对归一化后的数据集进行预处理,从而生成一系列初始模式类别;然后利用类别融合子算法,将类别融合问题转化为求一无向图的连通子图问题,从而得出在同一连通子图中的点融合为同一类,连通子图的数目为最终的聚类数目、仿真结果表明,在处理未知模式类别数目且数据样本任意分布的数据集时,该算法明显优于传统的模糊C均值算法。 展开更多
关键词 别融合 模糊最小最大算法 模式识别 模糊C均值算法 超盒
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基于聚类与改进最小二乘法支持向量机算法的汽车总装输送装备故障预警方法 被引量:8
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作者 钱晓明 王鑫豪 楼佩煌 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期3220-3225,共6页
汽车总装工艺复杂、生产节拍快、产量大,百分之六十以上的时间都在进行主辅物料输送,因此输送装备由于故障引起的停机会造成巨大的经济损失。为了对生产物料输送装备的健康状态作出评估,并在可能发生故障时作出预警,提出一种基于生长型... 汽车总装工艺复杂、生产节拍快、产量大,百分之六十以上的时间都在进行主辅物料输送,因此输送装备由于故障引起的停机会造成巨大的经济损失。为了对生产物料输送装备的健康状态作出评估,并在可能发生故障时作出预警,提出一种基于生长型神经气聚类算法与改进最小二乘法支持向量机(LS-SVM)回归模型的汽车总装输送装备故障预警方法。首先根据传感器的历史信号数据进行特征提取和降维处理,获得特征向量;运用生长型神经气聚类算法,将正常状态数据划分为多种工况,得到若干聚类中心,并计算当前运行数据的特征向量与聚类中心的欧式距离从而得到相似度趋势;同时构建了历史记忆矩阵,并通过改进粒子群算法优化LS-SVM回归模型参数,计算残差值,并结合残差值与相似度趋势,得出风险系数,对装备状态进行评估和预警。将所提方法应用于汽车总装物料输送设备,将减速器与轴承的振动值的均方根输入模型,得出设备的风险因子,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 输送装备 故障预警 生长型神经气算法 改进回归模型 最小二乘法支持向量机 汽车总装
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多维数据的改进最小生成树聚类算法 被引量:1
6
作者 谢志强 于亮 杨静 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期851-857,共7页
针对传统的应用于基因表示的最小生成树(MST)聚类算法在时间复杂度和聚类质量上的不足,提出了一种新的应用于数据处理的改进最小生成树(IMST)的聚类算法.该算法在提高构造最小生成树的效率的同时,通过对初步划分的生成树用矩阵表示,以... 针对传统的应用于基因表示的最小生成树(MST)聚类算法在时间复杂度和聚类质量上的不足,提出了一种新的应用于数据处理的改进最小生成树(IMST)的聚类算法.该算法在提高构造最小生成树的效率的同时,通过对初步划分的生成树用矩阵表示,以度最大的结点作为聚类中心,再根据中心点算法完成聚类,解决了以往最小生成树算法无法解决的多个簇用短边或长度相同的边相连无法分类的问题,从而提高了聚类速度,改善了聚类的质量.通过对多维数据进行分析,计算各个属性的差异度,得出结论:一些属性的存在对于构造最小生成树有很小的影响或没有影响,删除这些属性列也可以提高效率,达到减少计算复杂性的目的. 展开更多
关键词 算法 最小生成树 矩阵 中心点
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基于环路能量聚类的多模型软测量建模 被引量:2
7
作者 吕业 杨慧中 +1 位作者 雷瑜 陶洪峰 《化工自动化及仪表》 CAS 2012年第11期1409-1413,1538,共6页
在多模型软测量建模中,对于新的数据以及异常样本点,传统的聚类方法没有充分考虑它们的特性,因而所属类别往往不能反映其真实属性,最终导致模型精度不高。为此,提出一种基于最小环路能量聚类的算法,该方法将样本聚类转化为寻找一个最小... 在多模型软测量建模中,对于新的数据以及异常样本点,传统的聚类方法没有充分考虑它们的特性,因而所属类别往往不能反映其真实属性,最终导致模型精度不高。为此,提出一种基于最小环路能量聚类的算法,该方法将样本聚类转化为寻找一个最小能量环问题,通过模拟退火算法搜索一条经过所有样本点的最小能量环实现样本集的聚类;对侦破出的异常样本点和新的测试数据根据其能量值确定其所属属性,从而提高聚类和分类精度;然后利用支持向量机为各个子类建立回归子模型,得到软测量组合模型。将该方法应用于双酚A生产过程质量指标的软测量建模中,仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 多模型软测量 异常点 属性 最小环路能量聚类算法 模拟退火算法
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基于能量距离推广的Ward聚类算法研究 被引量:5
8
作者 陈兴荣 姚宁宁 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第22期21-25,共5页
能量距离源于牛顿重力势能,作为一种统计观测距离函数,近年来得到了越来越广泛的应用,文章将其用于聚类算法研究。能量距离函数定义为组间组内对象的指数距离之差,将传统的Ward最小离差平方和法(指数为2)进行了推广。组间组内距离统计... 能量距离源于牛顿重力势能,作为一种统计观测距离函数,近年来得到了越来越广泛的应用,文章将其用于聚类算法研究。能量距离函数定义为组间组内对象的指数距离之差,将传统的Ward最小离差平方和法(指数为2)进行了推广。组间组内距离统计量决定了聚类算法的超度量性和空间扩张性,指数小于2的情形还具有统计一致性。推广后的Ward聚类算法能够区分具有几乎相同重心的类,是该方法相比传统聚类算法的优势所在,最后通过实验验证上述结论。 展开更多
关键词 能量距离 组间组内距离 算法
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蜂窝聚类网络的能量级别分簇和簇头选择算法 被引量:1
9
作者 刘文杰 白艳宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第7期1759-1763,共5页
针对无线传感器网络分簇结构存在簇间重叠覆盖率较高和簇内节点能量不均衡的问题,提出一种能量级别的蜂窝聚类结构无线传感器网络结构。给出最小化总簇头能耗下的簇间通信距离,减少簇头在通信上的能量负担,由于分簇结构的正六边形特征... 针对无线传感器网络分簇结构存在簇间重叠覆盖率较高和簇内节点能量不均衡的问题,提出一种能量级别的蜂窝聚类结构无线传感器网络结构。给出最小化总簇头能耗下的簇间通信距离,减少簇头在通信上的能量负担,由于分簇结构的正六边形特征使得所有的簇间通信距离相同,有利于簇头间的能量均衡,簇间的重叠覆盖率达到最小,提高网络的能量利用效率。在簇头的选择上,采用一种基于能量级别的簇头选举机制,延长节点的平均寿命。实验结果表明,相比基于多层次和距离感知的集群机制以及基于多目标模糊聚类的分簇算法,CSLC算法在节点平均剩余能量上分别提高了15.6%和24.5%,节点存活时间分别提高了15.8%和4.7%。 展开更多
关键词 无线传感器网络 蜂窝结构 能量级别 分簇算法 簇头选举
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一种种子点聚类与方向修正的纤维追踪算法
10
作者 李浩东 王远军 《波谱学杂志》 CAS 2024年第4期430-442,共13页
纤维追踪算法能通过纤维方向分布函数对脑部纤维进行追踪.考虑到水分子间的弥散作用是相互的,通过扫描数据重建的纤维方向分布函数可能存在误差,本文在传统流线型追踪算法的基础上,结合最大余弦相似度,提出了一种方向修正优化的纤维追... 纤维追踪算法能通过纤维方向分布函数对脑部纤维进行追踪.考虑到水分子间的弥散作用是相互的,通过扫描数据重建的纤维方向分布函数可能存在误差,本文在传统流线型追踪算法的基础上,结合最大余弦相似度,提出了一种方向修正优化的纤维追踪算法.同时,考虑到人脑内存在各向异性弥散和各向同性弥散的水分子,且后者占比较大,使用最大期望算法对具有相同性质的种子点进行聚类,减少各向同性弥散体素点的追踪.最后分别使用模拟数据和真实数据进行实验,结果表明,本文提出算法追踪所需时间更少,相较于传统流线型纤维追踪算法纤维平均长度更长,错误追踪纤维簇数量显著少于传统纤维追踪算法,正确追踪纤维束比率显著高于传统纤维追踪算法,在大部分特定纤维束的追踪上也有着更高的重叠率与更低的过度估计率,更能体现实际情况下纤维的结构分布. 展开更多
关键词 纤维追踪 最大期望 移动最小二乘法 流线型纤维追踪算法
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K-均值算法的初始化改进与聚类质量评估 被引量:1
11
作者 何选森 何帆 于海澜 《西安工程大学学报》 CAS 2024年第6期114-123,共10页
为解决K-均值算法随机初始化的问题,提出了相应的改进方案。通过特征标准化和主成分分析(principal component analysis, PCA)实现数据降维;以最远质心和最小-最大距离规则确定算法的初始质心。为获得数据固有的聚类数量,采用经验法则... 为解决K-均值算法随机初始化的问题,提出了相应的改进方案。通过特征标准化和主成分分析(principal component analysis, PCA)实现数据降维;以最远质心和最小-最大距离规则确定算法的初始质心。为获得数据固有的聚类数量,采用经验法则和肘部法,并用轮廓分析评价聚类质量。仿真结果表明:其他算法平均的λ检验统计量是本方案的2.72倍,而且改进后的聚类误差下降了6.04%。 展开更多
关键词 K-均值算法 主成分分析 最远质心选择 最小-最大距离规则 经验法则 肘部法 轮廓分析
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基于网格最小生成树的聚类算法选择 被引量:6
12
作者 李翔宇 王开军 郭躬德 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期34-41,共8页
为得到好的聚类效果,需要挑选适合数据集簇结构的聚类算法.文中提出基于网格最小生成树的聚类算法选择方法,为给定数据集自动选择适合的聚类算法.该方法首先在数据集上构建出网格最小生成树,由树的数目确定数据集的潜在簇结构,然后为数... 为得到好的聚类效果,需要挑选适合数据集簇结构的聚类算法.文中提出基于网格最小生成树的聚类算法选择方法,为给定数据集自动选择适合的聚类算法.该方法首先在数据集上构建出网格最小生成树,由树的数目确定数据集的潜在簇结构,然后为数据集选择适合所发现簇结构的聚类算法.实验结果表明该方法较有效,能为给定数据集找出适合其潜在簇结构的聚类算法. 展开更多
关键词 算法选择 网格最小生成树 簇结构
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基于最小方差的K-means用户聚类推荐算法 被引量:10
13
作者 杨大鑫 王荣波 +1 位作者 黄孝喜 谌志群 《计算机技术与发展》 2018年第1期104-107,共4页
协同过滤推荐算法是一种传统的推荐技术,具有简单高效的特点,在实际中有广泛的应用,获得了大量研究者的青睐。虽然传统的协同过滤推荐算法在一定程度上缓解了用户当前所面临的信息超载问题,但其在处理大数据时存在的数据稀疏性和扩展性... 协同过滤推荐算法是一种传统的推荐技术,具有简单高效的特点,在实际中有广泛的应用,获得了大量研究者的青睐。虽然传统的协同过滤推荐算法在一定程度上缓解了用户当前所面临的信息超载问题,但其在处理大数据时存在的数据稀疏性和扩展性等问题却日益突出。于是,提出了一种基于最小方差的K-means用户聚类推荐算法。在缓解数据稀疏性方面,利用Weighted Slope One算法对初始用户—项目评分矩阵进行有效填充,降低了数据稀疏性;在提高算法扩展性方面,采用基于最小方差的K-means算法对用户评分数据进行聚类,将相似的用户聚到一起,减小目标用户的最近邻搜索空间,提高了算法扩展性。通过在Movie Lens数据集上的对比实验,结果表明,相比于传统的协同过滤推荐算法,改进算法具有更高的推荐准确度。 展开更多
关键词 信息过载 协同过滤算法 Weighted SLOPE One 最小方差 K—means
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一种改进K-means聚类的近邻传播最大最小距离算法 被引量:24
14
作者 王美琪 李建 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第7期240-245,共6页
针对初始聚类中心不合理的选择会导致K-means算法的聚类结果局部最优,且降低聚类算法收敛速度的问题,提出一种基于近邻传播算法和最大最小距离算法联合计算初始聚类中心的算法(APMMD)。该算法通过近邻传播算法从整个样本集中获得Kap(Kap... 针对初始聚类中心不合理的选择会导致K-means算法的聚类结果局部最优,且降低聚类算法收敛速度的问题,提出一种基于近邻传播算法和最大最小距离算法联合计算初始聚类中心的算法(APMMD)。该算法通过近邻传播算法从整个样本集中获得Kap(Kap>k)个具有代表性的候选中心点,再利用最大最小距离算法从Kap个候选中心点中选择k个初始聚类中心。在多个UCI数据集上实验,结果表明APMMD算法获得初始聚类中心应用于K-means聚类,迭代次数明显降低,聚类结果稳定且具有较高准确率。 展开更多
关键词 初始中心 近邻传播算法 最大最小距离算法 APMMD算法 能量
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面向接送机场服务最小化车次数的聚类算法 被引量:1
15
作者 鲍宇 唐加福 刘黎黎 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期442-447,共6页
考虑航空票务公司接送机场服务背景下车次分配与调度问题具有多批次、小批量、时间要求高、需求个性化等特点,建立了考虑顾客满意度及绕行限制的租赁模式下的最小化车次数模型,并采用改进两阶段算法求解该模型。第一阶段采用基于时间窗... 考虑航空票务公司接送机场服务背景下车次分配与调度问题具有多批次、小批量、时间要求高、需求个性化等特点,建立了考虑顾客满意度及绕行限制的租赁模式下的最小化车次数模型,并采用改进两阶段算法求解该模型。第一阶段采用基于时间窗逆序排列的聚类算法,生成初始车次及车次中顾客点的访问次序;第二阶段采用插入启发式算法,对初始解进行优化改进。通过计算实验与结果分析,验证了模型以及算法的有效性。 展开更多
关键词 接送机场服务 车辆路径问题 调度 算法 时间窗 最小化车次数 启发式算法
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基于图论聚类和最小临近算法的岩性识别方法——以四川盆地西部雷口坡组碳酸盐岩储层为例 被引量:11
16
作者 孔强夫 杨才 +2 位作者 李浩 耿超 邓健 《石油与天然气地质》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期884-890,共7页
碳酸盐岩具有非均质性强、岩性变化快和岩石类型复杂的特征,岩性精细识别难度大,严重制约了储层参数的计算及后续油气开发。以四川盆地西部雷口坡组碳酸盐岩储层为例,结合岩心和薄片等分析测试资料将储层发育的岩性分为8类:藻粘结白云... 碳酸盐岩具有非均质性强、岩性变化快和岩石类型复杂的特征,岩性精细识别难度大,严重制约了储层参数的计算及后续油气开发。以四川盆地西部雷口坡组碳酸盐岩储层为例,结合岩心和薄片等分析测试资料将储层发育的岩性分为8类:藻粘结白云岩、粉晶白云岩、泥晶白云岩、灰质白云岩、白云质灰岩、灰岩、膏质白云岩和石膏,明确了不同岩性的测井响应特征。采用机器学习的思想,将已知岩性定名样本作为训练数据,利用图论聚类分析方法建立岩性识别训练模型,在此基础上结合最小临近算法对未取心井岩性进行预测,实现了不同岩性的精细识别。区块应用结果表明:该方法岩性识别整体符合率高达91.3%,有效提高了岩性识别精度。 展开更多
关键词 测井响应 机器学习 图论 最小临近算法 盲井预测 岩性识别 碳酸盐岩 四川盆地西部
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无线传感网能量约束模糊c-均值聚类算法 被引量:2
17
作者 姚美琴 胡黄水 +1 位作者 王出航 韩优佳 《长春工业大学学报》 CAS 2019年第5期483-487,共5页
引入能量限制项来提高聚类算法对能量的敏感性。在聚类过程中,最优聚类数由cos指数的最大值决定。仿真结果表明,与LEACH算法相比,该算法能够获得合理的簇头节点分布,延迟了第一个节点的死亡时间。延长了网络生命周期,平衡节点的能耗。
关键词 算法 簇头 模糊 能量
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基于最小生成树聚类算法在云计算平台下的设计与实现 被引量:2
18
作者 孔世明 《科技通报》 北大核心 2013年第8期100-102,共3页
当今社会随着数据的指数级增加,原有的数据挖掘算法不能有效、快速地完成聚类。本文针对海量数据,提出了基于云计算平台的最小生成树聚类算法。该算法是使用MapReduce分布式计算框架设计并实施的。本文提出的算法能够分布式完成最小生... 当今社会随着数据的指数级增加,原有的数据挖掘算法不能有效、快速地完成聚类。本文针对海量数据,提出了基于云计算平台的最小生成树聚类算法。该算法是使用MapReduce分布式计算框架设计并实施的。本文提出的算法能够分布式完成最小生成树聚类算法,并且保证不会影响聚类的结果。实验表明,本文提出的算法具有很好的高效性,与传统算法相比在运行时间上有着明显得提高。 展开更多
关键词 最小生成树 算法 MAPREDUCE 分布式 云计算
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基于最小生成树的多层次k-Means聚类算法及其在数据挖掘中的应用 被引量:17
19
作者 金晓民 张丽萍 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1187-1192,共6页
针对传统聚类算法存在挖掘效率慢、准确率低等问题,提出一种基于最小生成树的多层次k-means聚类算法,并应用于数据挖掘中.先分析聚类样本的数据类型,根据分析结果设计聚类准则函数;再通过最小生成树对样本数据进行划分,并选取初始聚类中... 针对传统聚类算法存在挖掘效率慢、准确率低等问题,提出一种基于最小生成树的多层次k-means聚类算法,并应用于数据挖掘中.先分析聚类样本的数据类型,根据分析结果设计聚类准则函数;再通过最小生成树对样本数据进行划分,并选取初始聚类中心,将样本的数据空间划分为矩形单元,在矩形单元中对样本对象数据进行计算、降序和选取,得到有效的初始聚类中心,减少数据挖掘时间.实验结果表明,与传统算法相比,该算法可快速、准确地挖掘数据,且挖掘效率提升约50%. 展开更多
关键词 最小生成树 多层次k-means算法 数据挖掘
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一种基于负补偿自由能量方程的聚类算法
20
作者 桂冰 高俊 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第5期23-28,共6页
基于有限混合模型的聚类算法具有以下缺陷:聚类结果依赖于模型的初始化参数;聚类结果容易收敛于局部最优;聚类过程无法决策聚类数量。为了解决这些问题,提出了一种基于负补偿函数的自由能量方程,对此方程的训练会产生类似于模拟退火的效... 基于有限混合模型的聚类算法具有以下缺陷:聚类结果依赖于模型的初始化参数;聚类结果容易收敛于局部最优;聚类过程无法决策聚类数量。为了解决这些问题,提出了一种基于负补偿函数的自由能量方程,对此方程的训练会产生类似于模拟退火的效应,增大了获得全局最优聚类的可能性。提出了一种基于补偿函数的泛化模型选择方法以用于聚类数量决策。提出了一种基于聚类重叠度的动态控制法以用于权衡退火效应以及聚类数量的决策。实验结果表明,新算法的聚类性能明显优于其他传统算法。 展开更多
关键词 退火算法 算法 期望最大化 有限混合模型 自由能量方程 模型选择
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