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A Criterion for Determining the Number of Clusters 被引量:1
1
作者 郝立丽 郝立柱 《Northeastern Mathematical Journal》 CSCD 2008年第6期534-544,共11页
Aiming to provide an appropriate number K of clusters, in this paper, we propose a new criterion function - H criterion function, whose three properties have also been proved. We validate the performance of the H crit... Aiming to provide an appropriate number K of clusters, in this paper, we propose a new criterion function - H criterion function, whose three properties have also been proved. We validate the performance of the H criterion function on one artificial dataset and three real-world datasets, and the results are almostly consistent with a previous method. The nonparametric criterion we proposed is intuitive, simple and the computational cost is acceptable. 展开更多
关键词 hierarchical clustering H criterion function invariance of linear transformation
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An Application of Grey Clustering Method in the Sporting Clothing Style Evaluation 被引量:4
2
作者 Chen Zhixiang School of Management, Zhongshan University, Guangzhou 510275, P. R. China 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2001年第2期19-22,共4页
In this paper, a Grey clustering method is applied to the evaluation research of sporting clothing style, the result shows that the methods proposed in the paper is feasible and effective.
关键词 Grey clustering Sporting clothing STYLE Multi-criterion evaluation.
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Automatic Estimation of the Number of Soil Profile Layers Using Bayesian Information Criterion
3
作者 JarosLaw Kurek Michal Kruk +2 位作者 Piotr Bilski Simon Rabarijoely Bartosz Swiderski 《通讯和计算机(中英文版)》 2014年第7期565-572,共8页
关键词 贝叶斯信息准则 土壤剖面 估计 岩土工程师 面层 生命科学学院 自动化方法 配置文件
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基于DBSCAN算法的海量网络数据增量并行化聚类方法
4
作者 郑艳松 陶礼贵 《现代计算机》 2024年第24期97-102,共6页
传统的聚类算法在面对动态递增的数据时,需要重新运行整个聚类过程,耗时且效率低。为有效应对这一挑战,提出基于DBSCAN算法的海量网络数据增量并行化聚类方法。采用Chernoff bounds准则分区网络数据,确保均衡且具代表性。应用DBSCAN算... 传统的聚类算法在面对动态递增的数据时,需要重新运行整个聚类过程,耗时且效率低。为有效应对这一挑战,提出基于DBSCAN算法的海量网络数据增量并行化聚类方法。采用Chernoff bounds准则分区网络数据,确保均衡且具代表性。应用DBSCAN算法聚类,精准识别高密度区域,同时处理噪声数据,实现网络数据的初始化聚类。针对动态数据,设定增量合并原则,高效合并新数据与原始聚类,保持聚类结果实时更新。实验结果表明,所提出的方法具有较高的置信水平(不低于97%),并且在聚类时间复杂度上表现出色,成功实现了对海量网络数据的增量并行化精准快速聚类。 展开更多
关键词 DBSCAN算法 网络数据 数据增量 并行化聚类 Chernoff bounds准则 增量合并规则
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计及电压稳定性约束的海上风电场集群VSC-MTDC组网优化方法
5
作者 王振帅 黄玲玲 +2 位作者 王启国 刘阳 贾锋 《电测与仪表》 北大核心 2024年第4期141-148,共8页
海上风电场将朝深远海、集群化方向发展,多端柔性直流输电技术(voltage source converter based multi-terminal direct current,VSC-MTDC)对远距离、大规模海上风电接入系统表现出明显优势,因此有必要对海上风电场集群VSC-MTDC组网优... 海上风电场将朝深远海、集群化方向发展,多端柔性直流输电技术(voltage source converter based multi-terminal direct current,VSC-MTDC)对远距离、大规模海上风电接入系统表现出明显优势,因此有必要对海上风电场集群VSC-MTDC组网优化进行研究。考虑到风电场集群出力的聚集效应会影响电气设备的容量配置,以及陆上电网的公共连接点(point of common coupling,PCC)电压稳定性对大规模风电接入容量的影响。文中推导了PCC点电压稳定性指标,并引入了“N+”原则对电气设备进行容量配置,提出一种计及“N+”原则和PCC点电压稳定性的海上风电场集群VSC-MTDC组网优化方法。采用改进的NSGAⅡ算法对海上风电场集群VSC-MTDC系统进行分析。算例结果表明,按“N+”原则进行容量配置可以更好提高收益,考虑PCC点电压稳定性虽然会增加投资成本,但能够提高PCC点电压稳定性。 展开更多
关键词 “N+”原则 电压稳定性 VSC-MTDC 海上风电场集群
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燃气轮机稳态试验数据异常值剔除方法研究
6
作者 王柏贺 《热力透平》 2024年第3期165-169,221,共6页
为确保燃气轮机整机性能评定的准确性,需对台架和机载性能测试数据进行稳态平均值求解。然而实际试验数据存在较多异常值,其对稳态平均值计算结果产生了较大的干扰。介绍了3种燃气轮机稳态试验数据异常值剔除的方法及其原理,包括莱茵达... 为确保燃气轮机整机性能评定的准确性,需对台架和机载性能测试数据进行稳态平均值求解。然而实际试验数据存在较多异常值,其对稳态平均值计算结果产生了较大的干扰。介绍了3种燃气轮机稳态试验数据异常值剔除的方法及其原理,包括莱茵达准则、均值迭代法及C模糊聚类方法,并以燃气轮机试验数据为对象,采用上述3种异常值剔除方法对试验数据进行了处理。计算结果表明:莱茵达准则、均值迭代法和C模糊聚类方法的数据处理精度基本一致,均适用于燃气轮机稳态试验数据异常值的剔除。研究成果可以为燃气轮机整机稳态试验数据处理提供参考。 展开更多
关键词 燃气轮机 异常值剔除方法 均值迭代法 莱茵达准则 C模糊聚类方法
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考虑光伏逆变器多模式控制的分布式储能系统双层优化配置
7
作者 赵军 唐志远 +1 位作者 高红均 刘友波 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期72-86,共15页
为解决高渗透率分布式光伏并入配电网导致的电压越限问题,并提高光伏发电的消纳能力,提出一种考虑光伏逆变器多模式控制的分布式储能系统双层优化配置方法。上层以储能综合年成本和年收益为目标函数,采用改进的粒子群算法求解得到储能... 为解决高渗透率分布式光伏并入配电网导致的电压越限问题,并提高光伏发电的消纳能力,提出一种考虑光伏逆变器多模式控制的分布式储能系统双层优化配置方法。上层以储能综合年成本和年收益为目标函数,采用改进的粒子群算法求解得到储能选址定容的最优结果。下层则在最大最小距离准则的K均值聚类得到的经典运行场景中,采用光伏多模式控制策略解决光伏发电导致的电压越限问题,协调光伏与储能之间的出力配合,解决光伏控制策略中存在的弃光问题,以光伏年收益为目标函数,采用二次规划算法求解得到储能充放电的最优运行策略。通过仿真结果表明,所提多模式控制策略在电压控制方面和减少光伏弃光量方面优于下垂控制策略;提出的储能配置方法在提高储能经济性和配电网电压质量的同时,能有效减少光伏的弃光量。 展开更多
关键词 配电网 分布式光伏 分布式储能系统 多模式控制 最大最小距离准则的K均值聚类算法 选址定容 双层优化
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基于聚类准则函数的改进K-means算法 被引量:41
8
作者 张雪凤 张桂珍 刘鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第11期123-127,共5页
K-means算法所使用的聚类准则函数是将数据集中各个簇的误差平方值直接相加而得到的,不能有效处理簇的密度不均且大小差异较大的数据集。为此,将K-means算法的聚类准则函数定义为加权的簇内标准差之和,权重为簇内数据对象数占总数目的... K-means算法所使用的聚类准则函数是将数据集中各个簇的误差平方值直接相加而得到的,不能有效处理簇的密度不均且大小差异较大的数据集。为此,将K-means算法的聚类准则函数定义为加权的簇内标准差之和,权重为簇内数据对象数占总数目的比例。同时,调整了传统K-means算法将数据对象重新分配给簇的方法,采用一个数据对象到中心点的加权距离代替传统K-means算法中的距离,将数据对象分配给使加权距离最小的中心点所在的簇。实验结果表明,针对模拟数据集的聚类,改进K-means算法可以明显减少大而稀的簇中数据对象被错误地分配到相邻的小而密簇的可能性,改善了聚类的质量;针对UCI数据集的聚类,改进算法使得各个簇更为紧凑,从而验证了改进K-means算法的有效性。 展开更多
关键词 K-MEANS算法 聚类准则函数
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基于最大相关熵的张量多视图子空间聚类
9
作者 吴锡 杜元花 周楠 《成都信息工程大学学报》 2024年第3期389-396,共8页
由于多个视图能够更加全面、恰当地描述数据信息,对多视图子空间聚类(MVSC)算法研究的热度愈加高涨。将最大相关熵准则引入到张量多视图聚类,并在块坐标下降求解框架下提出一个新的多视图子空间聚类算法,称为基于最大相关熵准则的张量... 由于多个视图能够更加全面、恰当地描述数据信息,对多视图子空间聚类(MVSC)算法研究的热度愈加高涨。将最大相关熵准则引入到张量多视图聚类,并在块坐标下降求解框架下提出一个新的多视图子空间聚类算法,称为基于最大相关熵准则的张量多视图子空间聚类(TMVSC-MCC)算法。提出的优化模型将所有视图的子空间表示矩阵视作一个三阶张量。通过对张量施加低秩约束与引入最大相关熵准则的度量使所提出的模型不仅能够通过张量低秩约束充分挖掘视图间的高阶相关信息,并通过最大相关熵准则的度量消除多视图数据中噪声的影响。由于提出模型的非凸性,利用加速块坐标下降算法对模型进行有效求解。为验证TMVSC-MCC算法的性能,在4个图像数据集上进行对比实验,结果证实所提出的算法优于其他9种聚类算法。 展开更多
关键词 最大相关熵准则 张量 多视图 块坐标下降 聚类
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基于动态相似度与等值缓冲区的电动机动态等值方法 被引量:11
10
作者 周海强 鞠平 +1 位作者 宋忠鹏 卫志农 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2010年第13期24-27,54,共5页
为了更精确地描述电力大系统中电动机负荷的动态特性,提出了基于动态相似度与等值缓冲区的感应电动机动态等值方法。首先,根据2台电动机机械、电气运动模式的差异,定义了电动机动态相似度的量化指标;然后,按照外部系统各节点与边界节点... 为了更精确地描述电力大系统中电动机负荷的动态特性,提出了基于动态相似度与等值缓冲区的感应电动机动态等值方法。首先,根据2台电动机机械、电气运动模式的差异,定义了电动机动态相似度的量化指标;然后,按照外部系统各节点与边界节点电气联系的紧密程度确定了等值缓冲区,利用聚类原理,将动态相似度大的电动机分为一群进行等值;接着,应用理想变压器将不同节点的电动机、静态恒阻抗—恒电流—恒功率(ZIP)负荷分别移置到等值负荷节点,根据等值前后电动机群总功率不变、启动电流及空载电流不变的原则,推算出等值动态负荷的参数;最后,对IEEE 10机39母线系统进行了等值计算。仿真结果表明,与加权法相比,所提出的算法具有更好的潮流精度,能保证发电机摇摆曲线与等值前基本一致,较好地保持被等值部分对原系统的动态影响,有效提高了等值的静态与动态精度。 展开更多
关键词 电动机 动态等值 动态相似度 等值缓冲区 分群准则
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虚拟母线技术及其应用(二):虚拟母线负荷预测 被引量:6
11
作者 童星 康重庆 +4 位作者 陈启鑫 杨军峰 范瑞祥 郑蜀江 辛建波 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1132-1139,共8页
与系统负荷不同,母线负荷水平较低,波动性强,规律性弱,可预测性差,引入虚拟母线技术有利于提高母线负荷预测的工作水平与预测精度。在电网中存在一些紧密联系的连通的局部网络,其内部各母线对关键断面具有相同或相近的发电机输出功率转... 与系统负荷不同,母线负荷水平较低,波动性强,规律性弱,可预测性差,引入虚拟母线技术有利于提高母线负荷预测的工作水平与预测精度。在电网中存在一些紧密联系的连通的局部网络,其内部各母线对关键断面具有相同或相近的发电机输出功率转移分布因子(generation shift distribution factor,GSDF),同时其内部母线的负荷曲线具有一定的相似性,这些母线所组成的连通局部母线组为虚拟母线。根据虚拟母线概念,提出一种新颖的聚类预测方法:虚拟母线负荷预测方法;对虚拟母线负荷预测与独立预测的精度进行了比较,分析了预测误差的形成机理,提炼出预测误差的数学表征;针对虚拟母线聚类判据对于提高预测精度的有效性进行了分析;采用河北南网的实际数据验证了虚拟母线负荷预测方法的有效性。 展开更多
关键词 虚拟母线 母线负荷预测 预测误差 聚类判据 独立预测 聚类预测
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数据挖掘中聚类算法研究进展 被引量:145
12
作者 周涛 陆惠玲 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第12期100-111,共12页
聚类分析是数据挖掘中重要的研究内容之一,对聚类准则进行了总结,对五类传统的聚类算法的研究现状和进展进行了较为全面的总结,就一些新的聚类算法进行了梳理,根据样本归属关系、样本数据预处理、样本的相似性度量、样本的更新策略、样... 聚类分析是数据挖掘中重要的研究内容之一,对聚类准则进行了总结,对五类传统的聚类算法的研究现状和进展进行了较为全面的总结,就一些新的聚类算法进行了梳理,根据样本归属关系、样本数据预处理、样本的相似性度量、样本的更新策略、样本的高维性和与其他学科的融合等六个方面对聚类中近20多个新算法,如粒度聚类、不确定聚类、量子聚类、核聚类、谱聚类、聚类集成、概念聚类、球壳聚类、仿射聚类、数据流聚类等,分别进行了详细的概括。这对聚类是一个很好的总结,对聚类的发展具有积极意义。 展开更多
关键词 数据挖掘 聚类算法 聚类准则
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一种确定最佳聚类数的新算法 被引量:11
13
作者 谢娟英 马箐 谢维信 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期13-18,共6页
针对K-均值聚类算法需要事先确定聚类数K的问题,将粒度计算引入样本相似度函数,定义了新的样本相似度,用模糊等价聚类确定数据集可能的最大类簇数Kmax.以Kmax为搜索上界,利用改进全局K-均值聚类算法,以BWP(Between-Within Proportion)... 针对K-均值聚类算法需要事先确定聚类数K的问题,将粒度计算引入样本相似度函数,定义了新的样本相似度,用模糊等价聚类确定数据集可能的最大类簇数Kmax.以Kmax为搜索上界,利用改进全局K-均值聚类算法,以BWP(Between-Within Proportion)为聚类有效性度量指标,提出确定最佳聚类数的一种新方法.通过UCI机器学习数据库数据集以及随机生成的人工模拟数据集实验测试,证明该算法不仅能有效确定数据集的最佳聚类数,而且适用于大规模数据集,但是会受到噪音点影响. 展开更多
关键词 信息粒度 K-均值 全局K-均值 模糊相似度 聚类指标BWP
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具有层次结构的K-means聚类算法研究 被引量:7
14
作者 王吉源 孟祥茂 廖列法 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2015年第12期63-67,共5页
提出一种改进的基于层次微聚类的K-means聚类算法,并重新构造准则函数S(k).通过层次聚类生成一颗层次聚类树,根据微聚类思想在该聚类树上动态更新中心点,利用改进的准则函数S(k)选择合理聚类个数K和对应中心点,使得聚类结果达到全局最优... 提出一种改进的基于层次微聚类的K-means聚类算法,并重新构造准则函数S(k).通过层次聚类生成一颗层次聚类树,根据微聚类思想在该聚类树上动态更新中心点,利用改进的准则函数S(k)选择合理聚类个数K和对应中心点,使得聚类结果达到全局最优.标准数据集上的实验结果表明,与传统K-means聚类算法相比,改进后K-means聚类算法的聚类效果和聚类精度都有较大提高. 展开更多
关键词 K-MEANS聚类 层次结构 微聚类 准则函数 全局最优
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基于模糊层次法的改进型网络安全态势评估方法 被引量:17
15
作者 李方伟 杨绍成 朱江 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第9期2622-2626,2644,共6页
为最大限度降低网络安全问题带来的损失,提出一种基于模糊层次分析法(FAHP)的改进型网络安全态势评估模型。鉴于未来的大规模网络环境,首先建立一套符合实际环境的,由指标层、准则层、决策层三层组成的态势指标体系;针对态势评估中的数... 为最大限度降低网络安全问题带来的损失,提出一种基于模糊层次分析法(FAHP)的改进型网络安全态势评估模型。鉴于未来的大规模网络环境,首先建立一套符合实际环境的,由指标层、准则层、决策层三层组成的态势指标体系;针对态势评估中的数据分布不确定性、模糊性对评估结果的影响,利用模糊C-均值(FCM)聚类和最佳聚类准则进行数据预处理,得到最佳聚类数和聚类中心;最终建立多因素二级评估模型得到态势评估向量。仿真结果表明,与目前的基于模糊层次法的态势评估方法相比,更好地考虑到某些权重小的因素,因而标准偏差更小,评估结果更加客观、准确。 展开更多
关键词 模糊层次分析法 指标体系 最佳聚类准则 模糊C-均值 态势评估
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结合Kmeans++聚类和颜色几何特征的火焰检测方法 被引量:16
16
作者 卞永明 高飞 +2 位作者 李梦如 李乔 马逍阳 《中国工程机械学报》 北大核心 2020年第1期1-6,共6页
随着社会经济的不断发展,大空间建筑逐渐步入人们的生活中,对大空间建筑的消防技术要求逐渐提高,火焰识别技术已成为近年来研究的热点。为实现单帧图像的火焰检测,本文首先提出了一种基于RGB和HSI颜色模型的混合判据,它既保留了RGB模型... 随着社会经济的不断发展,大空间建筑逐渐步入人们的生活中,对大空间建筑的消防技术要求逐渐提高,火焰识别技术已成为近年来研究的热点。为实现单帧图像的火焰检测,本文首先提出了一种基于RGB和HSI颜色模型的混合判据,它既保留了RGB模型中的直观判据,又加入了HSI模型中对于饱和度判据,效果优于两者单独使用或单纯结合的情况;同时利用基于加权欧式距离的方法对图像进行特殊灰度化处理,通过Kmeans++颜色聚类,完成火焰图像的分割,获得最终感兴趣区域;提取该区域几何轮廓并利用不规则度和形态比例等几何判据,对待检测图像进行最终的识别。为评估所提出检测方法的性能,选取典型火焰图像和非火焰图像,在Visual Studio 2013环境下进行对比实验,通过对运行时间、提取偏差率和识别误报率等结果的分析,证明了所提方法的有效性和可实现性。本文所提出的方法具有良好的检测效果,能够保证火焰提取和识别的精度,同时兼顾实时性的要求,可以应用在实际的大空间消防项目中。 展开更多
关键词 火焰检测 混合颜色判据 Kmeans++聚类 几何判据
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水泥熟料质量指标的软测量建模研究 被引量:10
17
作者 王卓 苑明哲 +1 位作者 王宏 王天然 《化工自动化及仪表》 EI CAS 2006年第6期53-54,58,共3页
针对水泥熟料质量指标的测量,提出一种基于最小二乘支持向量机的软测量建模方法;对于建模数据,提出了基于模糊聚类的数据预处理方法。实验研究表明,该数据预处理方法明显优于传统的拉依达准则方法,能够有效地去除现场测量数据中存在的... 针对水泥熟料质量指标的测量,提出一种基于最小二乘支持向量机的软测量建模方法;对于建模数据,提出了基于模糊聚类的数据预处理方法。实验研究表明,该数据预处理方法明显优于传统的拉依达准则方法,能够有效地去除现场测量数据中存在的异常数据;最小二乘支持向量机建模相比于RBF神经网络也具有明显优势,建立的软测量模型对于整个窑系统优化控制具有重要意义。 展开更多
关键词 熟料质量 软测量 模糊聚类 拉依迭准则 最小二乘支持向量机
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基于数据分组处理方法的聚类分析模型 被引量:8
18
作者 贺昌政 张九龙 林嫔 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2008年第2期222-227,237,共7页
与通常的聚类方法相比,客观聚类分析方法能自动、客观地确定聚类个数并找到最优聚类方案.通过算法步骤的剖析和算例分析,对客观聚类分析方法的核心构件,即一致性准则的不足进行了评价.利用偶极子给出了新的一致性准则,提出了数据分组处... 与通常的聚类方法相比,客观聚类分析方法能自动、客观地确定聚类个数并找到最优聚类方案.通过算法步骤的剖析和算例分析,对客观聚类分析方法的核心构件,即一致性准则的不足进行了评价.利用偶极子给出了新的一致性准则,提出了数据分组处理(GMDH)聚类分析方法.从理论分析和实证比较两方面论证了新的一致性准则的优越性,指出了 GMDH 聚类分析方法是客观聚类分析方法的发展. 展开更多
关键词 聚类 客观聚类分析 一致性准则 数据分组处理聚类分析
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加权数据融合算法及其应用举例 被引量:20
19
作者 刘叶玲 朱艳伟 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2005年第2期253-255,共3页
建立了一种基于格罗贝斯(Grubbs)准则和聚类分析的加权数据融合算法,即先用格罗贝斯准则剔除所测数据中的疏失误差数据,再用聚类分析的方法对剔除疏失误差数据后的测量数据进行聚类,并由此确定各类别的权数(加权因子),最后利用所得权数... 建立了一种基于格罗贝斯(Grubbs)准则和聚类分析的加权数据融合算法,即先用格罗贝斯准则剔除所测数据中的疏失误差数据,再用聚类分析的方法对剔除疏失误差数据后的测量数据进行聚类,并由此确定各类别的权数(加权因子),最后利用所得权数进行加权融合得出被测对象的融合估计值。实验证明,该算法简单有效,且适合计算机编程。 展开更多
关键词 数据融合算法 应用 聚类分析 疏失误差 计算机编程 测量数据 加权因子 加权融合 实验证明 估计值 权数 对象
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一种基于流形距离的迭代优化聚类算法 被引量:11
20
作者 王娜 杜海峰 王孙安 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期76-79,共4页
针对传统欧氏距离测度描述复杂结构的数据分布会失效的问题,引入能有效反映样本集固有的全局一致性信息的流形距离作为样本间相似度度量测度,并设计了反映类内相似度大、类间相似度小的聚类目标的准则函数,把数据聚类转化成准则函数优... 针对传统欧氏距离测度描述复杂结构的数据分布会失效的问题,引入能有效反映样本集固有的全局一致性信息的流形距离作为样本间相似度度量测度,并设计了反映类内相似度大、类间相似度小的聚类目标的准则函数,把数据聚类转化成准则函数优化问题,提出了一种迭代优化的聚类算法.通过4个人工数据集的仿真试验结果表明,新方法的参数很少且实现简单,由于实现过程中没有引入随机操作,因此结果比较确定.与标准k均值算法相比,新方法能够自动确定聚类数目,对于样本空间分布复杂的聚类问题具有良好的分类效果. 展开更多
关键词 流形距离 准则函数 聚类
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