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参数自适应学习的半监督混合聚类算法 预览
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作者 邱宁佳 高奇 王鹏 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第6期1634-1641,共8页
提出目标重构的半监督混合聚类算法SSABC。使用人工蜂群算法结合有标记数据研究半监督聚类的准确率提高问题,利用设定参数衡量有无标记数据的权重,依此重新构造目标函数找出数据聚类中心;使用APL-SSHC算法完成半监督混合聚类的参数自适... 提出目标重构的半监督混合聚类算法SSABC。使用人工蜂群算法结合有标记数据研究半监督聚类的准确率提高问题,利用设定参数衡量有无标记数据的权重,依此重新构造目标函数找出数据聚类中心;使用APL-SSHC算法完成半监督混合聚类的参数自适应学习工作,结合自适应学习理论优化权重参数,将参数的确定与聚类过程结合加快聚类过程。UCI数据集实验结果表明,该算法能够找到合理的聚类中心点,APL-SSHC算法与其它聚类算法相比有更好的聚类效果。 展开更多
关键词 自适应学习 半监督 人工蜂群算法 混合 目标函数重构
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基于混合聚类分析的共享单车停放点位置合理性研究 预览
2
作者 王霞 宋树华 +1 位作者 汤军 刘远刚 《数字技术与应用》 2019年第7期58-61,共4页
针对共享单车停放点位置优化的问题,以现有的共享单车停放点位置作为初始聚类中心点,对共享单车的定位数据做聚类,并且提出了结合K-MEANS聚类和缓冲区分析的混合聚类方法,来解决初始聚类中心点相靠近时出现的共享单车错误分类问题。将... 针对共享单车停放点位置优化的问题,以现有的共享单车停放点位置作为初始聚类中心点,对共享单车的定位数据做聚类,并且提出了结合K-MEANS聚类和缓冲区分析的混合聚类方法,来解决初始聚类中心点相靠近时出现的共享单车错误分类问题。将最终聚类结果作为建议的共享单车停放点位置,进而依据建议的共享单车停放点位置判断现有的共享单车停放点位置的合理性,实验结果表明这种混合聚类方法的聚类效果理想。 展开更多
关键词 混合 共享单车 停放位置 合理性
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基于混合聚类的电网企业服务类采购分类研究 预览
3
作者 郭珊珊 张立 +2 位作者 崔威 王志红 赵贝贝 《物流科技》 2018年第1期25-29,共5页
m电网企业服务类采购种类数目繁多,对每类服务选取合适的采购组织方式具有重要意义.以国网河南省电力公司服务类需求采购现状和数据为依托,提出了快速聚类和系统聚类相结合的混合聚类模型,建立包含服务类采购金额、采购频次、供应商数... m电网企业服务类采购种类数目繁多,对每类服务选取合适的采购组织方式具有重要意义.以国网河南省电力公司服务类需求采购现状和数据为依托,提出了快速聚类和系统聚类相结合的混合聚类模型,建立包含服务类采购金额、采购频次、供应商数量三个维度的指标体系对各类服务进行分类,以此将各类服务合理划分为框架协议采购、定点采购、集中批次采购三种采购组织方式,为企业服务类需求采购策略的制定奠定了基础. 展开更多
关键词 混合 服务采购 快速 系统
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基于混合聚类的数字电影流动放映轨迹点分析模型 预览
4
作者 黄昭婷 张春梅 王明玉 《现代电影技术》 2018年第1期11-16,共6页
针对我国数字电影流动放映轨迹点特征,本文提出一种基于DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)的密度聚类算法和基于STING(Statistical Ingormation Crid)的网格聚类算法相结合的数字电影流动放映... 针对我国数字电影流动放映轨迹点特征,本文提出一种基于DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)的密度聚类算法和基于STING(Statistical Ingormation Crid)的网格聚类算法相结合的数字电影流动放映轨迹点分析模型。本文首先借鉴文献[1]中的改进DBSCAN算法对流动放映轨迹点进行一次微聚类,挖掘出放映密集区域。然后,利用STING算法对放映密度区域进行二次聚类,获得放映密集区域的代表中心点,使聚类结果更加细化。最后以某省份的回传GPS放映轨迹数据进行实际聚类分析。实验结果表明,该算法能够快速反映并确定放映轨迹的空间分布,挖掘出放映密集区域及其中心点,可以较为直观的为管理部门合理分配和调度放映员提供科学理论依据。 展开更多
关键词 数字电影流动放映 放映轨迹点 混合 DBSCAN算法 STING算法
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融合距离度量和高斯混合模型的中文词义归纳模型 预览
5
作者 张宜浩 刘智 朱常鹏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第8期265-269,共5页
词义归纳是解决词义知识获取的重要研究课题,利用聚类算法对词义进行归纳分析是目前最广泛采用的方法。通过比较K-Means聚类算法和EM聚类算法在各自词义归纳模型上的优势,提出一种新的融合距离度量和高斯混合模型的聚类算法,以期利用两... 词义归纳是解决词义知识获取的重要研究课题,利用聚类算法对词义进行归纳分析是目前最广泛采用的方法。通过比较K-Means聚类算法和EM聚类算法在各自词义归纳模型上的优势,提出一种新的融合距离度量和高斯混合模型的聚类算法,以期利用两种聚类算法分别在距离度量和数据分布计算上的优势,挖掘数据的几何特性和正态分布信息在词义聚类分析中的作用,从而提高词义归纳模型的性能。实验结果表明,所提混合聚类算法对于改进词义归纳模型的性能是十分有效的。 展开更多
关键词 词义归纳 距离度量 高斯混合模型 混合
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基于用户兴趣变化的Slope One协同过滤推荐算法 预览
6
作者 黄皓璇 邢延 《工业控制计算机》 2017年第7期112-113,115共3页
协同过滤作为个性化推荐系统中的一种关键算法,一直备受业界关注。数据稀疏、冷启动等问题,严重影响了传统协同过滤算法的推荐质量。基于此,分析了相比传统协同过滤算法更高效的Slope One算法,针对相似用户聚类和用户兴趣变化这两个问题... 协同过滤作为个性化推荐系统中的一种关键算法,一直备受业界关注。数据稀疏、冷启动等问题,严重影响了传统协同过滤算法的推荐质量。基于此,分析了相比传统协同过滤算法更高效的Slope One算法,针对相似用户聚类和用户兴趣变化这两个问题,在加权Slope One算法的基础上,结合混合聚类算法和兴趣衰减函数,提出了一种改进方案。采用标准Movie Lens数据集对预测结果进行实验验证,实验对比结果表明该算法提升了推荐的准确度。 展开更多
关键词 协同过滤 SLOPE One算法 混合 兴趣衰减
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城市干道的多时段协调控制优化 被引量:1
7
作者 徐洁琼 姚佼 倪枫 《公路交通科技》 CSCD 北大核心 2017年第8期114-122,129共10页
为提高城市干道协调控制的稳定性和效益费用比,将其与多时段控制有机结合,形成符合我国国情的高效控制策略,首先基于干道交叉口关联度模型确定了协调控制的边界范围,进而对需要进行协调的各交叉口历史交通流量进行了混合聚类分析,得到... 为提高城市干道协调控制的稳定性和效益费用比,将其与多时段控制有机结合,形成符合我国国情的高效控制策略,首先基于干道交叉口关联度模型确定了协调控制的边界范围,进而对需要进行协调的各交叉口历史交通流量进行了混合聚类分析,得到了相应的多时段控制方案。在此基础上,以干道带宽最大和沿线交叉口车均延误最小为目标,建立了干道多时段协调控制的优化模型,并采用多目标粒子群算法对其进行求解,确定了干道协调控制下各交叉口多时段控制方案的最佳切换时刻。仿真结果表明:本研究的控制模型与现状控制方案、交叉口混合聚类模型相比,沿线交叉口车均延误分别降低12.63%和2.45%,干道多时段的总方案带宽分别增加0.98%和23.51%,且方案切换对交通流造成的扰动的可能性降到了最小。 展开更多
关键词 交通工程 关联度模型 多目标粒子群算法 多时段控制 协调控制 混合
基于差分进化的混合智能优化算法及其节能优化应用
8
作者 高立群 《煤矿机械》 2017年第10期18-21,共4页
为了研究煤矿节能减排规划期内每年度间的动态多目标关联性,构建了基于自适应控制、差分进化算法与混合聚类算法的智能优化算法,应用自适应控制实时调整变异尺度因子、交叉概率常数的更新策略,得到差分进化算法的pareto解,进而应用... 为了研究煤矿节能减排规划期内每年度间的动态多目标关联性,构建了基于自适应控制、差分进化算法与混合聚类算法的智能优化算法,应用自适应控制实时调整变异尺度因子、交叉概率常数的更新策略,得到差分进化算法的pareto解,进而应用混合聚类算法获取投资优化方案,为管理者投资决策提供有效依据。实验结果表明:在较少的迭代步数内,煤炭生产总量、能源消耗量、污染物排放量可以根据目标要求获得协调发展,且提供的投资决策依据切实有效。 展开更多
关键词 差分进化 混合 智能优化 自适应 多群体 决策
基于EM和K-means混合聚类方法的植物叶片病害区域自动提取 预览
9
作者 夏永泉 王兵 +2 位作者 支俊 黄海鹏 孙静茹 《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2017年第8期1384-1391,共8页
针对植物病害区域如何准确提取的问题,文中提出了一种基于EM和K-means混合聚类的方法。该方法在目标与背景具有较明显差异的情况下,可以有效地将叶片目标提取出来,并对较复杂背景也具有一定的甄别效果,优于其他经典方法。利用植物病害... 针对植物病害区域如何准确提取的问题,文中提出了一种基于EM和K-means混合聚类的方法。该方法在目标与背景具有较明显差异的情况下,可以有效地将叶片目标提取出来,并对较复杂背景也具有一定的甄别效果,优于其他经典方法。利用植物病害区域的褪绿特点,用K-means方法结合Lab颜色空间,利用Lab颜色空间颜色分布的均匀性,提取A分量作为参考分量,将病害区域从叶片目标中提取出来。通过Matlab仿真实验,结果表明,基于EM和K-means混合聚类方法的植物病害区域提取是可行的。 展开更多
关键词 植物病害区域 EM算法 Lab颜色空间 K-MEANS算法 混合
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基于人工鱼群混合聚类的大型水泵分类研究 预览
10
作者 单丽 杨栋梁 +2 位作者 姚磊 于文文 段长余 《计算机科学与应用》 2016年第12期794-801,共8页
人工鱼群是一种随机搜索优化算法,具有较快的收敛速度,对问题的机理模型与描述无严格要求,具有广泛的应用范围。本文在该算法的基础上,结合传统的K-means聚类方法,提出了一种新的人工鱼群混合聚类算法(AFSMC),并给出相对熵混合聚类优化... 人工鱼群是一种随机搜索优化算法,具有较快的收敛速度,对问题的机理模型与描述无严格要求,具有广泛的应用范围。本文在该算法的基础上,结合传统的K-means聚类方法,提出了一种新的人工鱼群混合聚类算法(AFSMC),并给出相对熵混合聚类优化方法。文中将几种算法应用于大型水泵数据的分类,算例分析表明,基于相对熵的AFSMC算法在准确率与时间效益上都具有较明显的优越性。 展开更多
关键词 人工鱼群算法 相对熵 混合 大型水泵
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基于混合聚类的城市道路多时段控制研究 预览 被引量:2
11
作者 姚佼 徐洁琼 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第11期3274-3278,共5页
多方案控制具有简单实用、可靠性好、稳定性高、性价比高等优点,在城市交通控制中得到了广泛应用。在利用指数平滑异同移动平均法对缺失交通数据进行修补的基础上,运用快速聚类与系统聚类相结合的混合聚类方法对交通数据进行分析,并... 多方案控制具有简单实用、可靠性好、稳定性高、性价比高等优点,在城市交通控制中得到了广泛应用。在利用指数平滑异同移动平均法对缺失交通数据进行修补的基础上,运用快速聚类与系统聚类相结合的混合聚类方法对交通数据进行分析,并以经典的Silhouttte评价指标作为聚类终止条件,同时兼顾/考虑了交通数据时序性,消除聚类结果中的三类奇异点,最后利用交通信号配时软件SYNCHRO制定了相应时段的控制方案。相关的案例分析显示,优化后的多时段控制方案可以更好地适应交通流的波动,车均延误减少9.79%,其中时序性考虑可以有效改善控制方案频繁切换对交通流的扰动,避免其负效应对混合聚类改善效果的影响。 展开更多
关键词 混合 多时段 交通控制 Silhouttte指标 时序性
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基于优化人工鱼群算法的混合聚类研究 预览 被引量:4
12
作者 田琳 田力威 刘启文 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第3期1041-1045,共5页
为了提高混合聚类算法的准确率,提出基于优化人工鱼群算法的混合聚类算法。引入人工鱼群算法,辅以鲁棒性更强的K中心点算法优化了混合聚类方法的聚集效果。通过对人工鱼的行为和参数进行改善,避免了聚类效果易受离群点影响的问题,... 为了提高混合聚类算法的准确率,提出基于优化人工鱼群算法的混合聚类算法。引入人工鱼群算法,辅以鲁棒性更强的K中心点算法优化了混合聚类方法的聚集效果。通过对人工鱼的行为和参数进行改善,避免了聚类效果易受离群点影响的问题,对理噪声数据的处理更好。结合K-中心点算法与人工鱼群算法的优势,解决了聚类算法初值依赖性,克服了鱼群算法后期迭代速度慢问题。仿真结果表明,该算法全局优化性能稳定,收敛速度加快,聚类效果明显提高,获得了较优的中心点与清晰地聚类划分。 展开更多
关键词 混合 人工鱼群算法 优化参数 K-中心点算法 效果
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模糊系统建模方法及其在微生物发酵中的应用 预览
13
作者 周頔 孙俊 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第11期3974-3979,共6页
提出一种具有量子行为的模糊系统建模方法。避免事先指定聚类数目及中心,采用混合模糊聚类算法对模糊系统的输入空间进行划分,每个聚类通过高斯函数的拟合产生一个隶属度函数,完成ANFIS前件参数的初始识别;通过具有量子行为的粒子群算... 提出一种具有量子行为的模糊系统建模方法。避免事先指定聚类数目及中心,采用混合模糊聚类算法对模糊系统的输入空间进行划分,每个聚类通过高斯函数的拟合产生一个隶属度函数,完成ANFIS前件参数的初始识别;通过具有量子行为的粒子群算法与最小二乘法优化前件参数,得到ANFIS的前件及后件参数。将该方法应用于实际的抗坏血酸2-葡萄糖苷生产发酵模型的建立中,实验结果表明,该方法具有较高精度,符合实际生产需要。 展开更多
关键词 自适应模糊推理系统 混合 具有量子行为的粒子群算法 模糊系统 微生物发酵 生产预测
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使用新混合模糊聚类算法的模糊系统建模方法 预览
14
作者 周頔 孙俊 盛歆漪 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第12期16-20,53共6页
为了进一步提高模糊系统建立模型的精度,提出一种新的模糊系统算法ANFIS-HC-QPSO:采用一种混合型模糊聚类算法来对模糊系统的输入空间进行划分,每一个聚类通过高斯函数的拟合产生一个隶属度函数,即完成ANFIS系统的前件参数--隶属度... 为了进一步提高模糊系统建立模型的精度,提出一种新的模糊系统算法ANFIS-HC-QPSO:采用一种混合型模糊聚类算法来对模糊系统的输入空间进行划分,每一个聚类通过高斯函数的拟合产生一个隶属度函数,即完成ANFIS系统的前件参数--隶属度函数参数的初始识别,通过具有量子行为的粒子群算法QPSO与最小二乘法优化前件参数,直至达到停机条件,最终得到ANFIS的前件及后件参数,从而得到满意的模糊系统模型。实验表明,AN-FIS-HC-QPSO算法与传统算法相比,能在只需较少模糊规则的前提下就使模糊系统达到更高的精度。 展开更多
关键词 模糊系统 自适应模糊推理系统(ANFIS) 混合 具有量子行为的粒子群算法(QPSO)
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改进ACC算法优化的RBF神经网络研究及其应用 预览 被引量:3
15
作者 陈铁军 彭皎龙 杨阳 《计算机测量与控制》 北大核心 2013年第5期1323-1326,共4页
通过对径向基函数(RBF)神经网络K—means训练算法聚类结果对初始中心点选择的依赖性以及容易陷入局部最优解等问题的分析,结合蚁群聚类(ACC)算法对蚂蚁睡眠行为进行模拟,并借鉴AM模型的聚类思想,根据样本分布,利用适应度函数和... 通过对径向基函数(RBF)神经网络K—means训练算法聚类结果对初始中心点选择的依赖性以及容易陷入局部最优解等问题的分析,结合蚁群聚类(ACC)算法对蚂蚁睡眠行为进行模拟,并借鉴AM模型的聚类思想,根据样本分布,利用适应度函数和激活概率自主地确定隐节点数目和基函数中心,进而提出一种改进蚁群聚类算法优化K—means的混合聚类算法,该算法解决了RBF网络结构和参数辨识的问题;通过人工数据集进行测试,并通过应用实例进行验证,结果表明,基于混合聚类算法的RBF神经网络具有显著的优越性和可行性。 展开更多
关键词 径向基神经网络 改进蚁群算法 混合 群体智能
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期刊混合聚类的学科分类与交叉学科结构研究 被引量:2
16
作者 张琳 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2013年第3期78-84,共7页
应用基于期刊“引文一文本”拟合相似度的混合聚类算法对Web of Science中SCI、SSCI、A&HCI收录的8305余种期刊进行聚类分析,并将期刊混合聚类结果与基本科学指标ESI学科分类体系进行比较研究,对于聚类结果与ESI体系相一致的期刊,... 应用基于期刊“引文一文本”拟合相似度的混合聚类算法对Web of Science中SCI、SSCI、A&HCI收录的8305余种期刊进行聚类分析,并将期刊混合聚类结果与基本科学指标ESI学科分类体系进行比较研究,对于聚类结果与ESI体系相一致的期刊,认为其具有较强的“学科关联度”,定义为相应学科领域的“学科内核”,其余部分则为“学科外围”。“内核期刊”界定了相应学科的核心知识范围,“外围期刊”则诠释了不同学科的分化和交叉融合等结构特征。 展开更多
关键词 期刊 混合 学科交叉 科学结构
基于混合聚类的层次教学模式分组实践 预览
17
作者 张铁军 贾银江 赵峻颖 《东北农业大学学报:社会科学版》 2012年第6期143-144,共2页
在高校计算机基础课中,由于学生的计算机学习能力及兴趣取向不同,为了提高教学质量和效果,有必要有针对性地实施分层次教学。本文通过采用K—prototypes混合聚类分析的方法,把学生的兴趣与能力分别用分类属性和数值属性加以标识,... 在高校计算机基础课中,由于学生的计算机学习能力及兴趣取向不同,为了提高教学质量和效果,有必要有针对性地实施分层次教学。本文通过采用K—prototypes混合聚类分析的方法,把学生的兴趣与能力分别用分类属性和数值属性加以标识,对学生进行教学分组,为有效实施分层次教学模式提供保障。 展开更多
关键词 分层教学 教学分组 混合
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基于隐主题分析和文本聚类的微博客中新闻话题的发现 被引量:46
18
作者 路荣 项亮 +1 位作者 刘明荣 杨青 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期 382-387,共6页
提出一种在大规模微博客短文本数据集上发现新闻话题的方法.利用隐主题分析技术,解决短文本相似度度量的问题.在每个时间窗口内,根据新闻的特点选取出最有可能谈论新闻事件的微博客文本,然后用两层的K均值和层次聚类的混合聚类方... 提出一种在大规模微博客短文本数据集上发现新闻话题的方法.利用隐主题分析技术,解决短文本相似度度量的问题.在每个时间窗口内,根据新闻的特点选取出最有可能谈论新闻事件的微博客文本,然后用两层的K均值和层次聚类的混合聚类方法,对这个时间窗口内的那些最有可能谈论新闻事件的微博文本进行聚类,从而检测出新闻话题.此方法能较好地解决微博客短文本的数据稀疏性及数据量巨大的问题.实验证明该算法的有效性. 展开更多
关键词 微博客 短文本 隐主题模型 话题发现 混合
基于密度和网格的入侵检测算法研究 预览
19
作者 王干 《电脑知识与技术》 2011年第7X期4847-4849,共3页
该文用一种基于密度和网格的混合聚类算法构造出一种适合入侵检测系统使用的异常检测算法。通过基于密度聚类算法和基于网格聚类算法的有效结合,使之更加适用于如今大流量下的入侵检测。最后,使用KDDCUP99数据集对算法进行测试结果表明... 该文用一种基于密度和网格的混合聚类算法构造出一种适合入侵检测系统使用的异常检测算法。通过基于密度聚类算法和基于网格聚类算法的有效结合,使之更加适用于如今大流量下的入侵检测。最后,使用KDDCUP99数据集对算法进行测试结果表明,本算法能获得较理想的检测率和误检率,并有较好的系统性能。 展开更多
关键词 密度 网格 混合 入侵检测
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基于划分和层次的混合动态聚类算法 预览 被引量:10
20
作者 郝洪星 朱玉全 +1 位作者 陈耿 李米娜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第1期 51-53,共3页
针对划分聚类对初始值较为敏感以及层次聚类时间复杂度高等缺陷,提出了一种基于划分和层次的混合动态聚类算法HDC—PH。该算法首先使用划分聚类快速生成一定数量的子簇,然后以整体相似度的聚类质量评价标准来动态改变聚类数目,同时... 针对划分聚类对初始值较为敏感以及层次聚类时间复杂度高等缺陷,提出了一种基于划分和层次的混合动态聚类算法HDC—PH。该算法首先使用划分聚类快速生成一定数量的子簇,然后以整体相似度的聚类质量评价标准来动态改变聚类数目,同时给出了聚类过程中孤立点的剔除方法。实验结果表明,HDC—PH算法的性能明显优于划分和层次算法,提高了聚类质量,并获得了更自然的聚类结果。 展开更多
关键词 K-MEANS CURE 混合 孤立点 整体相似度
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