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Can environmental sustainability be decoupled from economic growth? Empirical evidence from Eastern Europe using the common correlated effect mean group test 被引量:1
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作者 Kwaku ADDAI Berna SERENER Dervis KIRIKKALELI 《Regional Sustainability》 2023年第1期68-80,共13页
The European Union(EU) and Organisation for Economic Co-operation and Development(OECD) aim to develop long-term policies for their respective member countries. Having observed increasing dangers to the environment po... The European Union(EU) and Organisation for Economic Co-operation and Development(OECD) aim to develop long-term policies for their respective member countries. Having observed increasing dangers to the environment posed by rising economic growth, they are seeking pathways to enable policy action on economic growth and environmental sustainability. Given the facts in theoretical and empirical studies, this study assessed the validity of the decoupling hypothesis by investigating asymmetricity in the relationship between environmental sustainability and economic growth in nine Eastern European countries from 1998 to 2017 using the cross-section augmented Dickey-Fuller(CADF) unit root, panel corrected standard error(PCSE), common correlated effect mean group(CCEMG), and Dumitrescu Hurlin causality approaches. Both population growth and drinking water are used as controlled variables. The outcomes establish strong cointegration among all the variables of interest. According to the results of CCEMG test, economic growth exerts short-term environmental degradation but has long-term environmental benefits in Eastern Europe;and population growth and drinking water exert a positive effect on environmental sustainability in both the short-and long-run. The results of Dumitrescu Hurlin causality test indicate that environmental sustainability is unidirectionally affected by economic growth. Based on these outcomes, we suggest the following policies:(1) the EU and OECD should implement member-targeted policies on economic growth and fossil-fuel use towards regulating industrial pollution, water use, and population control;and(2) the EU and OECD member countries should invest in environmental technologies through green research and development(R&D) to transform their dirty industrial processes and ensure productive energy use. 展开更多
关键词 Economic growth Environment sustainability Decoupling Carbon emissions Eastern Europe Common correlated effect mean group(CCEMG)test Econometrics Population growth
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基于K-means聚类的多种群麻雀搜索算法 被引量:2
2
作者 闫少强 刘卫东 +2 位作者 杨萍 吴丰轩 阎哲 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期508-518,共11页
为改善麻雀搜索算法(SSA)在单种群搜索中收敛速度过快导致其收敛速度出现冗余,易忽略优质解而陷入局部最优的缺陷,提出一种基于K-means聚类的多种群麻雀搜索算法(KSSA)。将多种群机制引入SSA,减弱单种群的收敛能力,并减小陷入局部最优... 为改善麻雀搜索算法(SSA)在单种群搜索中收敛速度过快导致其收敛速度出现冗余,易忽略优质解而陷入局部最优的缺陷,提出一种基于K-means聚类的多种群麻雀搜索算法(KSSA)。将多种群机制引入SSA,减弱单种群的收敛能力,并减小陷入局部最优的概率;采用K-means聚类划分子种群,增加子种群间的差异性,同时使子种群内个体在小范围内专注搜索,提升前期搜索效率;借助加权重心交流策略改善种群间交流的质量,减少自身种群的干扰,同时消减因某一子种群陷入局部最优而导致所有子种群陷入局部最优的风险;引入动态反向学习到警戒者中,增强其反捕食行为,改善因子种群数量增加而带来的收敛速度变慢和收敛精度不足的缺陷。经测试函数仿真实验表明:较SSA等算法,KSSA具有更优的寻优性能。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 优化算法 多种群 K-meanS聚类 种群交流
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NORM SUMMABILITY OF NRLUND LOGARITHMIC MEANS ON UNBOUNDED VILENKIN GROUPS
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作者 I. Blahota G. Gàt 《Analysis in Theory and Applications》 2008年第1期1-17,共17页
The (Noerlund) logarithmic means of the Fourier series is:tnf=1/ln ^n-1∑k=1 Skf/n-k, where ln=^n-1∑k=1 1/k In general, the Fej6r (C, 1) means have better properties than the logarithmic ones. We compare them an... The (Noerlund) logarithmic means of the Fourier series is:tnf=1/ln ^n-1∑k=1 Skf/n-k, where ln=^n-1∑k=1 1/k In general, the Fej6r (C, 1) means have better properties than the logarithmic ones. We compare them and show that in the case of some unbounded Vilenkin systems the situation changes. 展开更多
关键词 unbounded Vilenkin group Fejer means logarithmic means norm convergence
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Pythagorean Uncertain Linguistic Variable Hamy Mean Operator and Its Application to Multi-attribute Group Decision Making 被引量:2
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作者 Huidong Wang Shifan He +1 位作者 Chengdong Li Xiaohong Pan 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2019年第2期527-539,共13页
Pythagorean fuzzy set(PFS) can provide more flexibility than intuitionistic fuzzy set(IFS) for handling uncertain information, and PFS has been increasingly used in multi-attribute decision making problems. This paper... Pythagorean fuzzy set(PFS) can provide more flexibility than intuitionistic fuzzy set(IFS) for handling uncertain information, and PFS has been increasingly used in multi-attribute decision making problems. This paper proposes a new multiattribute group decision making method based on Pythagorean uncertain linguistic variable Hamy mean(PULVHM) operator and VIKOR method. Firstly, we define operation rules and a new aggregation operator of Pythagorean uncertain linguistic variable(PULV) and explore some properties of the operator.Secondly, taking the decision makers' hesitation degree into account, a new score function is defined, and we further develop a new group decision making approach integrated with VIKOR method. Finally, an investment example is demonstrated to elaborate the validity of the proposed method. Sensibility analysis and comprehensive comparisons with another two methods are performed to show the stability and advantage of our method. 展开更多
关键词 Hamy mean(HM) OPERATOR MULTI-ATTRIBUTE group decision making(MAGDM) PYTHAGOREAN fuzzy set PYTHAGOREAN UNCERTAIN LINGUISTIC variable
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Riesz Means of Dirichlet Eigenvalues for the Sub-Laplace Operator on the Engel Group
5
作者 Jingjing Xue 《Advances in Pure Mathematics》 2013年第9期1-7,共7页
In this paper, we are concerned with the Riesz means of Dirichlet eigenvalues for the sub-Laplace operator on the Engel group and deriver different inequalities for Riesz means. The Weyl-type estimates for means of ei... In this paper, we are concerned with the Riesz means of Dirichlet eigenvalues for the sub-Laplace operator on the Engel group and deriver different inequalities for Riesz means. The Weyl-type estimates for means of eigenvalues are given. 展开更多
关键词 Engel group Sub-Laplace OPERATOR EIGENVALUES RIESZ mean
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Some Group Runs Based Multivariate Control Charts for Monitoring the Process Mean Vector
6
作者 Mukund Parasharam Gadre Vikas Chintaman Kakade 《Open Journal of Statistics》 2016年第6期1098-1109,共13页
In this article, we propose two control charts namely, the “Multivariate Group Runs’ (MV-GR-M)” and the “Multivariate Modified Group Runs’ (MV-MGR-M)” control charts, based on the multivariate normal processes, ... In this article, we propose two control charts namely, the “Multivariate Group Runs’ (MV-GR-M)” and the “Multivariate Modified Group Runs’ (MV-MGR-M)” control charts, based on the multivariate normal processes, for monitoring the process mean vector. Methods to obtain the design parameters and operations of these control charts are discussed. Performances of the proposed charts are compared with some existing control charts. It is verified that, the proposed charts give a significant reduction in the out-of-control “Average Time to Signal” (ATS) in the zero state, as well in the steady state compared to the Hotelling’s T2 and the synthetic T2 control charts. 展开更多
关键词 Some group Runs Based Multivariate Control Charts for Monitoring the Process mean Vector
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基于改进K-means算法的陆战场机动目标分群方法 被引量:10
7
作者 张绪亮 张宏军 +3 位作者 綦秀利 王文博 王泽 尹成祥 《信息技术》 2016年第3期128-131,135,共5页
陆战场上的多个机动兵力集群在某些情况下可能出现队形相互交错的情况,运用传统的基于实体空间信息的聚类算法(如K-means算法)进行实体目标分群时效果不理想。通过对实体空间信息进行分析与处理,提出了一种基于改进的K-means算法的陆战... 陆战场上的多个机动兵力集群在某些情况下可能出现队形相互交错的情况,运用传统的基于实体空间信息的聚类算法(如K-means算法)进行实体目标分群时效果不理想。通过对实体空间信息进行分析与处理,提出了一种基于改进的K-means算法的陆战场机动目标分群方法,重新设计了用于K-means算法的距离度量函数,引入模块度的概念,实现了k值的自适应选取,通过实验验证了该方法对呈较复杂分布的陆战场机动目标进行分群的合理性。 展开更多
关键词 态势估计 目标分群 K-meanS算法 模块度
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基于改进K-means聚类的城市配网组团规划方法 被引量:2
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作者 胡文燕 陈红坤 +1 位作者 杨晓楠 谢诚 《电测与仪表》 北大核心 2016年第21期10-15,共6页
针对快速发展城市配电网规划所面临的负荷密度快速增长、用地矛盾突出等新问题,提出了一种配电网组团规划新方法。该方法以改进的K-means聚类算法为工具,结合变电站的等效圆形供电范围和变电站间的界间距,将供电范围较大的供电区域划分... 针对快速发展城市配电网规划所面临的负荷密度快速增长、用地矛盾突出等新问题,提出了一种配电网组团规划新方法。该方法以改进的K-means聚类算法为工具,结合变电站的等效圆形供电范围和变电站间的界间距,将供电范围较大的供电区域划分为若干个组团。以组团为单位分区供电,组团内部电网紧密相连,组团间互为备用,可有效控制短路电流,减小电气计算的计算量,提高电网运行灵活性。该组团规划方法在某一实际配电网中得到应用,验证了该组团规划方法的可行性。 展开更多
关键词 城市电网规划 组团 界间距 K-meanS聚类
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改进的k-means聚类算法在客户细分中的应用研究 被引量:8
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作者 杜巍 赵春荣 黄伟建 《河北经贸大学学报》 CSSCI 北大核心 2014年第1期118-121,共4页
聚类分析是数据挖掘的一种重要方法,将它应用在客户细分中,可以识别出不同的客户群,从而针对不同的客户群制定相应的营销政策,使企业效益最大化。针对聚类分析中k-means算法的不足,运用改进的聚类算法对旅游业客户进行细分,从而使企业... 聚类分析是数据挖掘的一种重要方法,将它应用在客户细分中,可以识别出不同的客户群,从而针对不同的客户群制定相应的营销政策,使企业效益最大化。针对聚类分析中k-means算法的不足,运用改进的聚类算法对旅游业客户进行细分,从而使企业能够更合理地细分、规划客户群组,针对不同需求的客户群体进行区别对待,得到了较好的效果,验证了改进算法的可行性和高效性。 展开更多
关键词 聚类分析 客户细分 数据挖掘 改进的k—means算法 客户群
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改进K-Means聚类算法在停车用户价值分群中的应用 被引量:2
10
作者 李向荣 范福海 孟向海 《计算机与数字工程》 2019年第7期1596-1600,共5页
随着信息化、互联网时代发展层次的不断深入,现在很多企业将用户关系管理作为营销的焦点,用户价值分群是量化用户关系管理系统的关键指标。论文以停车业务用户停车数据为切入点,在传统客户关系管理分析RFM模型的基础上,结合停车业务要求... 随着信息化、互联网时代发展层次的不断深入,现在很多企业将用户关系管理作为营销的焦点,用户价值分群是量化用户关系管理系统的关键指标。论文以停车业务用户停车数据为切入点,在传统客户关系管理分析RFM模型的基础上,结合停车业务要求,重构分析参数,构建FLCPA参数模型,并在传统K-Means聚类算法的基础上,提出一种新的确定K-Means算法最优聚类数的方法,有效识别不同价值的用户,最终实现用户价值分群,帮助企业制定针对化和个性化营销策略。 展开更多
关键词 价值分群 FLCPA模型 K-meanS聚类算法 最优聚类数
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基于K-means聚类算法的群体机器人聚集队形控制
11
作者 杨萍 郭春阳 李翠明 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2012年第8期89-92,共4页
针对未知环境下的群体机器人形成聚集动态队形的问题进行研究,分析了群体机器人运动控制策略,将K-means聚类算法与复合机体结构队形控制策略相结合,确定群体机器人聚类中心;个体机器人根据局部感知自主产生队形控制行为矢量,奔向目标,... 针对未知环境下的群体机器人形成聚集动态队形的问题进行研究,分析了群体机器人运动控制策略,将K-means聚类算法与复合机体结构队形控制策略相结合,确定群体机器人聚类中心;个体机器人根据局部感知自主产生队形控制行为矢量,奔向目标,躲避障碍物;产生四种行为控制参数,确定机器人运动速度大小及方向;聚集成为圆形并排列成为三角形队形。仿真实验表明了K-means聚类算法与复合机体结构控制策略相结合的可行性和有效性。 展开更多
关键词 群体机器人 K-meanS聚类算法 聚集队形 行为控制
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基于K-means算法的高校编级生群体画像研究
12
作者 王斌 曹杨 卞文献 《信息与电脑》 2019年第18期52-55,共4页
笔者聚焦于高校编级生群体学业问题,以江苏省某本科高校编级生信息为源数据,从学习力、学习行为、学习成绩3方面构建编级生个体画像,采用K-means算法构建编级生群体画像,并提出加强文科专业职业规划教育和数学物理类课程教学的建议。实... 笔者聚焦于高校编级生群体学业问题,以江苏省某本科高校编级生信息为源数据,从学习力、学习行为、学习成绩3方面构建编级生个体画像,采用K-means算法构建编级生群体画像,并提出加强文科专业职业规划教育和数学物理类课程教学的建议。实验结果表明,编级生群体可分为4个子类,主要编级原因是学习(学业)态度差和数学物理类课程学习困难,其中文科生编级主因为学习(学业)态度差。 展开更多
关键词 K-meanS 编级生 群体画像
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一种基于改进K-means算法的空间群划分方法 被引量:3
13
作者 汤奋 游雄 +2 位作者 李钦 王玮琦 唐锦波 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第11期117-120,126,共5页
空间群划分是兵力分群的重要环节,其关键在于确定“距离”度量函数、分群数目和初始分群中心。传统算法的初始聚类中心和聚类数目不固定,直接用于空间群划分将使得划分结果不稳定。为此,提出了一种基于改进算法的空间群划分方法。利用... 空间群划分是兵力分群的重要环节,其关键在于确定“距离”度量函数、分群数目和初始分群中心。传统算法的初始聚类中心和聚类数目不固定,直接用于空间群划分将使得划分结果不稳定。为此,提出了一种基于改进算法的空间群划分方法。利用了现有空间群划分方法中的距离函数改进策略计算敌方作战单元两两之间的“距离”,引入一种快速搜寻高密度点的方法,确定了初始分群中心和分群数目,通过仿真实验验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 兵力分群 空间群划分 稳定性 改进K-meanS算法
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基于多类合并的PSO-means聚类算法 被引量:2
14
作者 林有城 符强 +2 位作者 谢文斌 史马杰 童楠 《计算机系统应用》 2014年第2期160-165,69,共7页
针对传统K-means算法中对初始化聚类中心敏感,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种基于粒子群算法和多类合并方法的新型K-means聚类算法.该算法首先利用改进粒子群算法选取初始聚类中心,然后利用K-means算法进行优化聚类,最后根据多类... 针对传统K-means算法中对初始化聚类中心敏感,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种基于粒子群算法和多类合并方法的新型K-means聚类算法.该算法首先利用改进粒子群算法选取初始聚类中心,然后利用K-means算法进行优化聚类,最后根据多类合并条件进行聚类合并,以获取最佳聚类结果.实验结果证明,该算法能有效解决传统K-means算法存在的缺陷,具有更快的收敛速度及更好的全局搜索能力,聚类划分效果更优. 展开更多
关键词 粒子群算法 多类合并 K meanS算法 适应度方差
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K-means聚类算法在高校图书馆读者群细分中的应用研究
15
作者 刘敏 《中国科教创新导刊》 2010年第22期254-254,共1页
K-means算法是聚类分析中的重要算法。运用K-means算法依据高校图书馆读者的借阅行为、借阅习惯等方面的明显差异,把读者划分成若干个读者群,找出不同读者类群的需求特点,重新配置服务资源,为图书馆充分获取读者信息、制定策略提供理论... K-means算法是聚类分析中的重要算法。运用K-means算法依据高校图书馆读者的借阅行为、借阅习惯等方面的明显差异,把读者划分成若干个读者群,找出不同读者类群的需求特点,重新配置服务资源,为图书馆充分获取读者信息、制定策略提供理论和方法指导。 展开更多
关键词 K-meanS算法 图书馆 读者群细分
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A CHARACTERIZATION OF LOCALLY COMPACT INNER AMENABLE GROUPS 被引量:2
16
作者 Ali Ghaffari 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2008年第3期588-594,共7页
For locally compact groups G, Kuan Yuan studied a notion of inner amenability groups, that is, if there exists an inner invariant mean on G. In this article, among other things, the author investigates the inner amena... For locally compact groups G, Kuan Yuan studied a notion of inner amenability groups, that is, if there exists an inner invariant mean on G. In this article, among other things, the author investigates the inner amenability on a locally compact group G. The author gives sufficient conditions and some necessary conditions about G to have an inner invariant mean. 展开更多
关键词 Banach algebras locally compact group inner invariant mean unimodular group
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基于K-means算法的堆叠砝码检定顺序调度规划方法 被引量:1
17
作者 马健 赵迪 +1 位作者 李杰业 刘桂雄 《现代信息科技》 2021年第10期11-14,共4页
基于K-means算法提出了用于砝码无人化检定的检定顺序调度规划方案。通过K-means算法、曼哈顿距离模型等技术,实现堆叠砝码提手检定顺序调度规划,形成专用的堆叠砝码检定顺序调度方法。实验模拟搭建不同状态3×3×2堆叠砝码验... 基于K-means算法提出了用于砝码无人化检定的检定顺序调度规划方案。通过K-means算法、曼哈顿距离模型等技术,实现堆叠砝码提手检定顺序调度规划,形成专用的堆叠砝码检定顺序调度方法。实验模拟搭建不同状态3×3×2堆叠砝码验证调度算法效果,结果表明:基于K-means算法的堆叠砝码检定顺序调度规划方法可有效提高砝码检定效率,算法计算时间小于50 ms,平均单个砝码检定时间减少2.7 s。 展开更多
关键词 千克组砝码 K-meanS聚类 曼哈顿距离模型 调度规划
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基于Spark平台的K-means算法的设计与优化 被引量:5
18
作者 王义武 杨余旺 +2 位作者 于天鹏 沈兴鑫 李猛坤 《计算机技术与发展》 2019年第3期72-76,共5页
聚类中心需要手动设置是K-means算法最大的问题,而通常情况是并不能确定现实中数据的分类情况。为了解决这一问题,提出了一种新的OCC K-means算法。不同于传统算法以随机选择的方式产生聚类中心,该算法进行必要的预处理,利用UPGMA和最... 聚类中心需要手动设置是K-means算法最大的问题,而通常情况是并不能确定现实中数据的分类情况。为了解决这一问题,提出了一种新的OCC K-means算法。不同于传统算法以随机选择的方式产生聚类中心,该算法进行必要的预处理,利用UPGMA和最大最小距离算法对数据点进行筛选,得到可以反映数据分布特征的点,并作为初始的聚类中心,以提高聚类的精度。从两次的实验结果可以对比出,在不同的数据集上,改进算法在衡量聚类效果的准确率、召回率、F-测量值上的表现要优于传统K-means算法。这是因为OCC算法选择的中心点来自于不同的且数据密集的区域,并在筛选的过程中排除了噪声数据、边缘数据对实验的干扰;同时为了契合大数据发展潮流,使用Scala语言在Spark平台进行了并行化实现,提高了算法处理海量数据的能力,并通过实验指标验证了算法具有良好的并行化能力。 展开更多
关键词 聚类 聚类中心 K-meanS 最大最小距离算法 非加权组平均法
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基于萤火虫K-means聚类的电力用户画像构建和应用 被引量:11
19
作者 施文幸 曹诗韵 《计算机系统应用》 2021年第8期281-287,共7页
为改变用户画像技术在电力企业中推广难、收效低的现状,提出了一种基于改进的萤火虫优化加权Kmeans算法的分层聚类的画像推荐模型.该模型在用户画像构建时,为提高计算速度和精度,仅就单项业务设计标签模型,通过分层聚类着重构建特征群... 为改变用户画像技术在电力企业中推广难、收效低的现状,提出了一种基于改进的萤火虫优化加权Kmeans算法的分层聚类的画像推荐模型.该模型在用户画像构建时,为提高计算速度和精度,仅就单项业务设计标签模型,通过分层聚类着重构建特征群体画像;在画像应用时,直接向目标群体潜力用户推荐该项具体业务和其它新业务.在高压电力用户样本集上进行了仿真实验,表明分层聚类画像推荐模型能有效提升聚类和画像构建应用的精准性和运算速度,有助于画像技术在电力企业得到推广应用. 展开更多
关键词 萤火虫算法 K-meanS算法 分层 聚类 群体画像
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On Riesz Mean Inequalities for Subelliptic Laplacian
20
作者 Gao Jia Jianming Wang Ya Xiong 《Applied Mathematics》 2011年第6期694-698,共5页
In this paper, we mainly focus on the Riesz means of eigenvalues of the subelliptic Laplacian on the Heisenberg group Hn. We establish a trace formula of associated eigenvalues, then we prove differential inequalities... In this paper, we mainly focus on the Riesz means of eigenvalues of the subelliptic Laplacian on the Heisenberg group Hn. We establish a trace formula of associated eigenvalues, then we prove differential inequalities, difference inequalities and monotonicity formulas for the Riesz means of eigenvalues of the subelliptic Laplacian. 展开更多
关键词 HEISENBERG group RIESZ mean Subelliptic LAPLACIAN
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