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题名基于DBSCAN聚类算法的闪电临近预报模型
被引量:24
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作者
侯荣涛
朱斌
冯民学
史鑫明
路郁
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机构
南京信息工程大学江苏省网络监控中心
南京信息工程大学计算机与软件学院
江苏省防雷中心
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第3期847-851,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50875175)
天津市自然科学基金资助项目(10JCZDJC23400)
江苏高校优势学科建设工程项目
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文摘
针对闪电定位仪中庞大而杂乱的定位数据,提出一种基于改进DBSCAN聚类算法(IDBSCAN)进行闪电聚类分析的方法。该方法依据闪电定位系统中的实时监控数据,搜索闪电密度大于阈值范围的地闪点,建立密度可达最大值的地闪聚类簇,并找到该簇类中的核心地闪点。同时,应用邻接表结构对DBSCAN算法进行改进,使得初始地闪数据的搜索集的建立时间和空间得到大大减少。在聚类分析结果基础上,对核心地闪点的移动路径进行拟合,从而预报下一时刻的核心地闪点位置。实验证明,将IDBSCAN算法应用在闪电临近预报中是有效的。
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关键词
闪电临近预报
定位资料
DBSCAN算法
邻接表
空间聚类
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Keywords
lightning nowcasting
location information
DBSCAN algorithm
adjacency list
spatial clustering
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分类号
P446
[天文地球—大气科学及气象学]
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名OPTICS算法在雷电临近预报中的应用
被引量:11
- 2
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作者
侯荣涛
路郁
王琴
袁程胜
王军
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机构
南京信息工程大学计算机与软件学院
江苏省网络监控中心(南京信息工程大学)
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第1期297-301,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61373064)
江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXLX12_0515)
南京信息工程大学教学改革项目(13JY001)
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文摘
针对密度分布不均的雷电定位资料,提出了一种基于OPTICS聚类算法的雷电临近预警模型。该模型运用OPTICS算法对雷暴天气连续时段的雷电定位资料进行聚类分析,有效剔除了影响雷暴云分布的稀疏点。在聚类分析结果基础上,利用"膨胀-侵蚀"算法还原雷暴云真实分布,根据雷暴云的移动趋势进行雷电落区预报。此外,针对传统预测算法运行时间长的缺陷,运用邻接表改进了OPTICS算法,且优化了可达队列更新策略。实验结果表明,基于改进的OPTICS算法所构建的雷电临近预报模型降低了算法运行时间,同时提高了雷电预报模型适应能力及预测的准确率。
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关键词
雷电临近预报
定位资料
聚类分析
OPTICS算法
移动趋势
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Keywords
lightning nowcasting
location data
clustering analysis
Ordering Points To Identify the Clustering Structure (OPTICS) algorithm
moving trend
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分类号
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于精细簇的K-Means文本聚类
被引量:2
- 3
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作者
侯荣涛
路郁
王琴
周彬
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机构
南京信息工程大学计算机与软件学院
南京信息工程大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第7期1794-1799,共6页
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基金
江苏省普通高校研究生科研创新计划基金项目(CXLX12_0515)
南京信息工程大学教学改革基金项目(13JY001)
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文摘
为解决K-Means算法对初始聚类中心的敏感性,提出基于精细簇的K-Means稳定算法。采用基于密度算法的预分类技术来获得高密度的核心类,确定能够代表数据集结构的类层次树;根据类层次树中具有较高代表性的子类中心进行K-Means聚类,获得精细簇;按照层次树中的类归属合并精细簇,获得精确稳定的聚类效果。实验结果表明,该方法能够克服K-Means由于随机初始质心造成的结果不稳定性,一定程度上提高了聚类效果。
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关键词
K-MEANS
密度
预分类
层次树
精细簇
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Keywords
K-Means
density
pre-classification
CHT
refined cluster
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分类号
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种基于粗糙集和信息熵理论的属性离散化算法
被引量:2
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作者
侯荣涛
史鑫明
路郁
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机构
南京信息工程大学江苏省网络监控中心
南京信息工程大学计算机与软件学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第3期259-262,共4页
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基金
天津自然科学基金项目(10JCZDJC2340 0)
2012年度普通高校研究生科研创新计划项目(CXLX12_0515)
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文摘
在分析和研究C5算法中连续属性处理的必要性及C5算法中离散化方法的不足后,采用基于粗糙集理论-信息熵-可辨识矩阵的离散化的方法(RSIEDM)进行离散化。该方法利用粗糙集、信息熵和可辨识矩阵能更合理、更准确地对连续属性进行离散化,使创建的决策树具有更好的准确率。在优化雷电灾害统计和评估雷电灾害导致的损失应用中,该算法取得了较好的效果。
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关键词
决策树
离散化
粗糙集
信息熵
可辨识矩阵
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Keywords
Decision tree Discretisation Rough set Information entropy Discernible matrix
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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