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A New Kind of Pre-Mean-Type Mappings and Its Gauss Iteration
1
作者 Yingjun Ni Yuli Fan 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2024年第7期2574-2581,共8页
A function which is reflexive is called by pre-mean, a more generalized definition of a mean. In this paper, we define a new pre-mean and study its properties, and then using the given invariant curve we consider the ... A function which is reflexive is called by pre-mean, a more generalized definition of a mean. In this paper, we define a new pre-mean and study its properties, and then using the given invariant curve we consider the problem of convergence of Gauss iteration of a kind of pre-mean type mappings generated by the exponential and logarithmic functions. 展开更多
关键词 Pre-mean-Type mapping Invariant Equation Invariant Curves
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融合SOM神经网络与K-means聚类算法的用户信用画像研究
2
作者 罗博炜 罗万红 谭家驹 《铁路计算机应用》 2024年第7期14-19,共6页
为提高现阶段基于K-Means聚类算法的用户信用画像模型的准确性和实时性,提出一种融合自组织映射(SOM,Self-Organizing Map)神经网络与K-Means聚类算法的改进方法。通过SOM对用户数据进行降维和特征提取,直接获得最优聚类数目后再用K-Me... 为提高现阶段基于K-Means聚类算法的用户信用画像模型的准确性和实时性,提出一种融合自组织映射(SOM,Self-Organizing Map)神经网络与K-Means聚类算法的改进方法。通过SOM对用户数据进行降维和特征提取,直接获得最优聚类数目后再用K-Means算法进行聚类分析。通过真实在线借贷平台数据对所提方法进行验证,结果表明,该方法可提升用户信用画像分析的质量,更好地满足金融数据分析中对实时管理和风险控制的要求,为金融机构提供精准的决策支持。 展开更多
关键词 用户信用画像 SOM神经网络 K-meanS聚类算法 时间复杂度 风险控制
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A multiscale spatio-temporal framework to regionalize annual precipitation using k-means and self-organizing map technique 被引量:4
3
作者 Kiyoumars ROUSHANGAR Farhad ALIZADEH 《Journal of Mountain Science》 SCIE CSCD 2018年第7期1481-1497,共17页
Determination of homogenous precipitation-based regions is a very important task in effective management of water resources. The present study tried to propose an effective precipitation-based regionalization methodol... Determination of homogenous precipitation-based regions is a very important task in effective management of water resources. The present study tried to propose an effective precipitation-based regionalization methodology by conjugating both temporal pre-processing and spatial clustering approaches in a way to take advantage of multiscale properties of precipitation time series. Annual precipitation data of 51 years(1960-2010) for 31 rain gauges(RGs) were collected and used in proposed clustering approaches. Discreet wavelet transform(DWT) was used to capture the time-frequency attributes of the time series and multiscale regionalization was performed by using k-means and Self Organizing Maps(SOM) clustering techniques. Daubechies function(db) was selected as mother wavelet to decompose the precipitation time series. Also, proper boundary extensions and decomposition level were applied. Different combinations of the approximation(A) and detail(D) coefficients were used to determine the input dataset as a basis of spatial clustering. The proposed model's efficiency in spatial clustering stage was verified using three different indexes namely, Silhouette Coefficient(SC), Dunn index and Davis Bouldin index(DB). Results approved superior performance of k-means technique in comparison to SOM. It was also deduced that DWT-based regionalization methodology showed improvements in comparison to historical-based models. Cross mutual information was used to investigate the RGs of cluster 3's homogeneousness in DWT-k-means approach. Results of non-linear correlation approach verified homogeneity of cluster 3. Verifications based on mean annual precipitation values of rain gauges in each cluster also approved the capability of multiscale approach in precipitation regionalization. 展开更多
关键词 降水时间 空间聚类 工具技术 聚类技术 区域化 多尺度 地图 组织
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Form-meaning Mapping in a Second Language
4
作者 邱磊 《海外英语》 2019年第6期96-98,共3页
The mapping of lexical form to meaning is essential to vocabulary acquisition in a second language. This paper reviews and analyzes the key models which help to reveal the process of adult learners' development of... The mapping of lexical form to meaning is essential to vocabulary acquisition in a second language. This paper reviews and analyzes the key models which help to reveal the process of adult learners' development of conceptual representation for words in a second language. It concludes that both learners' gradual development of L2 proficiency and the lexical and conceptual features of L2 words affect learners' achievement of direct concept mediation for L2 words. 展开更多
关键词 form-meaning mapPING concept MEDIATION VOCABULARY acquisition
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Monthly Mean Temperature Prediction Based on a Multi-level Mapping Model of Neural Network BP Type 被引量:1
5
作者 严绍瑾 彭永清 郭光 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 1995年第2期225-232,共8页
In terms of 34-year monthly mean temperature series in 1946-1979,the multi-level maPPing model of neural netWork BP type was applied to calculate the system's fractual dimension Do=2'8,leading tO a three-level... In terms of 34-year monthly mean temperature series in 1946-1979,the multi-level maPPing model of neural netWork BP type was applied to calculate the system's fractual dimension Do=2'8,leading tO a three-level model of this type with ixj=3x2,k=l,and the 1980 monthly mean temperture predichon on a long-t6rm basis were prepared by steadily modifying the weighting coefficient,making for the correlation coefficient of 97% with the measurements.Furthermore,the weighhng parameter was modified for each month of 1980 by means of observations,therefore constrcuhng monthly mean temperature forecasts from January to December of the year,reaching the correlation of 99.9% with the measurements.Likewise,the resulting 1981 monthly predictions on a long-range basis with 1946-1980 corresponding records yielded the correlahon of 98% and the month-tO month forecasts of 99.4%. 展开更多
关键词 Neural netWork BP-type multilevel mapping model Monthly mean temperature prediction
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惯性行人导航零速区间检测的非线性空间K-means聚类算法
6
作者 马宇峰 戴邵武 +2 位作者 王瑞 戴洪德 郑百东 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期2841-2850,共10页
惯性行人导航系统中,零速区间检测的准确性直接关系着基于零速修正(ZUPT)的行人导航精度。为此,设计了一种基于非线性空间映射与K-means聚类算法结合的零速区间检测算法。通过经典零速区间检测算法广义似然比检测(GLRT)确定初始零速区间... 惯性行人导航系统中,零速区间检测的准确性直接关系着基于零速修正(ZUPT)的行人导航精度。为此,设计了一种基于非线性空间映射与K-means聚类算法结合的零速区间检测算法。通过经典零速区间检测算法广义似然比检测(GLRT)确定初始零速区间;选取零速区间与非零速区间交界处的加速度数据,将合加速度幅值作为变量,映射到设计的非线性空间中,放大数据差异;利用K-means聚类算法对映射后的数据进行聚类,经过去噪声处理后确定出更精准的零速区间;通过惯性行人导航系统实验验证非线性空间K-means聚类零速区间检测算法的有效性。实验表明,所提出的惯性行人导航零速区间检测的非线性空间K-means聚类算法相比于GLRT算法和基于K-means聚类的零速区间检测算法,定位精度显著提高,并在匀速行走、变速行走和长距离长航时行走3种运动模式下进行了实验验证;相比基于K-means聚类的零速区间检测算法,减小了计算量。所提算法能够自适应不同的运动状态,无需随时调整阈值,且理论上可以优化任意传统零速区间检测算法,具有良好的工程应用价值。 展开更多
关键词 零速检测 惯性行人导航 非线性空间映射 K-meanS聚类 零速区间
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Weighted Integral Means of Mixed Areas and Lengths Under Holomorphic Mappings
7
作者 Jie Xiao Wen Xu 《Analysis in Theory and Applications》 2014年第1期1-19,共19页
This note addresses monotonic growths and logarithmic convexities of the weighted ((1-t2)αdt2, -∞〈α〈∞, 0〈t〈1) integral means Aα,β( f ,·) and Lα,β( f ,·) of the mixed area (πr2)-βA( f... This note addresses monotonic growths and logarithmic convexities of the weighted ((1-t2)αdt2, -∞〈α〈∞, 0〈t〈1) integral means Aα,β( f ,·) and Lα,β( f ,·) of the mixed area (πr2)-βA( f ,r) and the mixed length (2πr)-βL( f ,r) (0≤β≤1 and 0〈r〈1) of f (rD) and?f (rD) under a holomorphic map f from the unit disk D into the finite complex plane C. 展开更多
关键词 Monotonic growth logarithmic convexity mean mixed area mean mixed length isoperimetric inequality holomorphic map univalent function.
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基于K-means与Prophet混合模型的工业用户节电潜力研究
8
作者 严靖 杨帮华 欧阳玉兰 《电气开关》 2023年第3期39-44,共6页
大型耗能工业用户在生产过程中用电量大,具有丰富的节电空间,目前亟需对相关用户的电力负荷开展特性分析及用电成本研究。以某地区重要的耗能工业用户为研究对象,基于K-means聚类算法、Prophet负荷预测和数据可视化理论,结合该地区用户... 大型耗能工业用户在生产过程中用电量大,具有丰富的节电空间,目前亟需对相关用户的电力负荷开展特性分析及用电成本研究。以某地区重要的耗能工业用户为研究对象,基于K-means聚类算法、Prophet负荷预测和数据可视化理论,结合该地区用户负荷数据作为算例验证,开展用户负荷特性分析及预测研究,并深度挖掘不同行业用户的节电空间潜力。 展开更多
关键词 K-meanS聚类算法 Prophet负荷预测 可视化热力图 电价政策 节电空间
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结合SAM大模型和数学形态学的历史地图水系信息提取方法
9
作者 赵飞 李兆正 +6 位作者 甘泉 高祖瑜 王湛初 杜清运 王振声 沈洋 潘威 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期761-772,共12页
历史地图记载着丰富的历史地理信息,能够帮助了解历史规律,为当代发展提供借鉴。不同于现代地图、遥感影像等数据,历史地图保存时间久,存在留存数量少、图像精度低等问题,地图符号也与现代有所差异,因此信息难以被高效提取。针对该问题... 历史地图记载着丰富的历史地理信息,能够帮助了解历史规律,为当代发展提供借鉴。不同于现代地图、遥感影像等数据,历史地图保存时间久,存在留存数量少、图像精度低等问题,地图符号也与现代有所差异,因此信息难以被高效提取。针对该问题,本文以历史地图《宁夏省境黄河沿岸沟渠水道地形图》为试验数据,提出一种智能化历史地图水系信息提取方法。首先,结合符号句法,运用聚类与数学形态学方法构建数据集;然后,改进通用大模型(SAM)结构并进行迁移学习优化权重;最后,借助改进SAM自动提取历史地图水系信息。将试验结果与其他模型作对比,显示本文方法提取结果边界清晰,轮廓完整,准确率、精度等指标均为最高。同时,将提取结果与该区域水系现状作对比,发现历史上的河流沟渠如今大多改道、偏移或消失,湖泊面积大大减小。本文方法基于SAM通用大模型进行改进,验证了大模型在地图领域的可用性,为地图信息提取提供了思路。 展开更多
关键词 历史地图 水系提取 模糊C均值聚类 数学形态学 SAM通用大模型
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一种基于Heat Map的地理标签数据可视化表达的研究 被引量:21
10
作者 赵婷 华一新 +2 位作者 李响 李翔 杨飞 《测绘工程》 CSCD 2016年第6期28-32,共5页
地理标签数据是指蕴含在网页、照片、微博等信息媒介中的地理空间信息,其表现形式通常是经纬度坐标。通过分析地理标签数据的研究现状,对地理标签数据进行分类,并归纳地理标签数据具有属性数据非结构化、海量信息分布不均、强调位置相... 地理标签数据是指蕴含在网页、照片、微博等信息媒介中的地理空间信息,其表现形式通常是经纬度坐标。通过分析地理标签数据的研究现状,对地理标签数据进行分类,并归纳地理标签数据具有属性数据非结构化、海量信息分布不均、强调位置相对关系等特点。针对其中一个特点,通过对K-means算法进行改进,结合计算机图形学相关知识,利用热力图表达地理标签数据的分布特征。最后,通过与ArcGIS核密度图、散点图进行比较,得出该热力图算法具有表达效果明显、用户体验好等优点。 展开更多
关键词 地理标签数据 可视化 热力图 K-meanS聚类
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一种基于SOM和K-means的文档聚类算法 被引量:16
11
作者 杨占华 杨燕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第5期73-74,79,共3页
提出了一种把自组织特征映射SOM和K-means算法结合的聚类组合算法。先用SOM对文档聚类,然后以SOM的输出权值初始化K-means的聚类中心,再用K-means算法对文档聚类。实验结果表明,该聚类组合算法能改进文档聚类的性能。
关键词 自组织特征映射 K-meanS 聚类 组合方法 文档聚类
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基于SVM与Mean-Shift的非刚性目标跟踪框架 被引量:3
12
作者 侯一民 伦向敏 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期2266-2270,共5页
针对动态背景下,序列图像中的非刚性目标跟踪问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和均值移动(Mean-Shift)的序列图像目标跟踪框架。在初始图像中选择跟踪目标所处的矩形框,将目标框周围一定范围的像素作为背景... 针对动态背景下,序列图像中的非刚性目标跟踪问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和均值移动(Mean-Shift)的序列图像目标跟踪框架。在初始图像中选择跟踪目标所处的矩形框,将目标框周围一定范围的像素作为背景。以目标和背景数据训练SVM二值分类器。运用得到的分类器对下一帧图像相同区域内的像素分类,得到二值的置信图(confidence map),在置信图范围内运用Mean-Shift算法求得当前目标位置,移动目标框和背景框的中心到目标位置,以10%的比例缩放目标框并选择最优者以适应目标尺度变化。以此时的目标像素和背景像素训练新的SVM分类器,进行下一幅图像的跟踪,直至完成整个序列图像跟踪任务。实验证明,该方法适用于动态背景及非刚性目标的跟踪,且实时性较好。 展开更多
关键词 图像处理 目标跟踪 支持向量机 均值移动 置信图
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自组织神经网络和K-means聚类算法的比较分析 被引量:24
13
作者 徐步云 倪禾 《新型工业化》 2014年第7期63-69,共7页
本文主要是研究自组织神经网络作为一种具有拓扑限制的,以特征提取为主要手段的聚类算法,并与传统的K-means算法进行比较分析,并将它们应用于几组人工数据。传统的K-means算法具有计算效率高的优点,但是聚类结果不稳定,初始值对于聚类... 本文主要是研究自组织神经网络作为一种具有拓扑限制的,以特征提取为主要手段的聚类算法,并与传统的K-means算法进行比较分析,并将它们应用于几组人工数据。传统的K-means算法具有计算效率高的优点,但是聚类结果不稳定,初始值对于聚类收敛的结果有一定的影响,相比之下,自组织神经网络由于其引入具有拓扑结构的邻域函数,虽然计算效率比较低,但是可以达到较为稳定的聚类结果,且受初值影响较小。 展开更多
关键词 人工智能 聚类算法 自组织神经网络 K-meanS
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基于Canopy的K-means多核算法 被引量:5
14
作者 邱荣太 《微计算机信息》 2012年第9期486-487,233,共3页
基于Map-reduce,提出了面向多核处理器应用于大规模集群的并行编程方法,应用该方法运行数据挖掘算法Canopy和K-means。针对K-means算法对初始聚类中心敏感,提出了基于Canopy的K-means优化算法。基于实际数据集的实验结果表明,多核Canopy... 基于Map-reduce,提出了面向多核处理器应用于大规模集群的并行编程方法,应用该方法运行数据挖掘算法Canopy和K-means。针对K-means算法对初始聚类中心敏感,提出了基于Canopy的K-means优化算法。基于实际数据集的实验结果表明,多核Canopy-K-means聚类算法的准确度和执行效率随着核数的增多呈线性增长。 展开更多
关键词 K-meanS map-REDUCE 多核 CANOPY
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基于改进k-means算法的海量智能用电数据分析 被引量:125
15
作者 赵莉 候兴哲 +2 位作者 胡君 傅宏 孙洪亮 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2715-2720,共6页
针对智能用电数据挖掘面临数据量大、挖掘效率低等难题,进行Map-Reduce模型下基于改进k-means的海量用电数据分析研究。以家庭用户为例,建立了家庭用户用电信息的家庭用户号、房屋面积、家庭成员数、每天用电量、峰谷电量、家用电器数... 针对智能用电数据挖掘面临数据量大、挖掘效率低等难题,进行Map-Reduce模型下基于改进k-means的海量用电数据分析研究。以家庭用户为例,建立了家庭用户用电信息的家庭用户号、房屋面积、家庭成员数、每天用电量、峰谷电量、家用电器数等的数据维度模型,利用k-means算法简单、收敛速度快的优势,克服其容易陷入局部最优解的缺陷,综合考虑初始聚类中心的选择及聚类个数的选取2个因素,以数据对象密度的大小作为初始聚类中心的选取标准,将簇间距离及簇内对象的分散程度作为聚类数目选择的重要参考,对k-means算法进行改进;为提高数据处理效率,进行Map-Reduce处理模型下的海量家庭用户用电数据的并行挖掘。通过在Hadoop集群上进行实验,结果证明提出的算法运行稳定、高效、可行,且具有良好的加速比。 展开更多
关键词 智能用电 云计算 map-Reduce处理模型 K-meanS算法 并行挖掘
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基于Canopy的高效K-means算法 被引量:1
16
作者 邱荣太 《现代营销(下)》 2012年第3期244-246,共3页
基于Map-reduce的并行编程方法,针对大规模集群多处理器多集群的聚类算法K-means的应用。提出了基于Cano-py的改进K-means优化算法。实验结果证明,多核Canopy-K-means聚类算法的运行效率和准确度与处理器核数成线性比例。
关键词 K-meanS 多核处理 map-REDUCE CANOPY
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基于Hadoop的K—Means聚类算法在高校图书馆工作中的应用研究 被引量:2
17
作者 李萍 《大学图书情报学刊》 2014年第5期35-41,共7页
文章通过使用Hadoop计算平台,以K-Means算法为例,分析其在Mahout中的并行化策略。通过对读者的借阅数据进行分析研究,应用数据挖掘技术逐步建立应用模型,有效地将数据挖掘技术与图书馆个性化服务紧密地结合在一起。
关键词 数据挖掘 HADOOP 图书馆 个性化服务 Mahout map REDUCE K-meanS
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基于Citespace的粉葛研究进展可视化分析
18
作者 康家和 段志程 +4 位作者 唐雪珂 吴文婷 刘远朋 施平丽 王爱勤 《辽宁农业科学》 2024年第1期28-34,共7页
基于文献计量学方法,通过Citespace软件绘制知识图谱,以“粉葛”和“甘葛藤”为主题词,将采集到的1993~2022年377篇文献作为研究对象,对文献的发文量、作者、发文机构、期刊分布、等进行信息挖掘,并通过关键词聚类图谱、时间图谱、突现... 基于文献计量学方法,通过Citespace软件绘制知识图谱,以“粉葛”和“甘葛藤”为主题词,将采集到的1993~2022年377篇文献作为研究对象,对文献的发文量、作者、发文机构、期刊分布、等进行信息挖掘,并通过关键词聚类图谱、时间图谱、突现词分析等方法进行可视化分析。结果表明,粉葛相关文献年发文量总体呈现上升趋势,2020以来呈现快速增长态势。从事粉葛研究的主要机构包括江西中医药大学、广西农业科学院、广西大学等,合作单位和合作团队呈现明显的“地缘”和“学缘”特征。目前,粉葛相关文献40%发表在核心期刊上,其中,中医药类和食品加工类期刊收录的粉葛相关文献较多。研究内容从理论走向实践,研究热点从粉葛品质鉴定、粉葛栽培技术转向粉葛生药学、产业经济调研等;目前,淀粉、产量、多糖等成为突现关键词;关键词时区图结果显示葛根素、总黄酮、HPLC等关键词贯穿整个粉葛研究阶段,成为该领域的研究基石,反应了粉葛研究存在的一定问题。 展开更多
关键词 粉葛 CITESPACE 可视化分析 知识图谱 研究热点
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一种改进K-means聚类的FCMM算法 被引量:10
19
作者 杨明极 马池 +1 位作者 王娅 张竹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期2007-2010,共4页
针对K-means算法易受初始聚类中心影响而陷入局部最优的问题,提出一种基于萤火虫智能优化和混沌理论的FCMM算法。利用最大最小距离算法确定聚类类别值K和初始聚类中心位置,以各聚类中心为基准点,利用Tent映射构建混沌空间,通过混沌搜索... 针对K-means算法易受初始聚类中心影响而陷入局部最优的问题,提出一种基于萤火虫智能优化和混沌理论的FCMM算法。利用最大最小距离算法确定聚类类别值K和初始聚类中心位置,以各聚类中心为基准点,利用Tent映射构建混沌空间,通过混沌搜索更新聚类中心,以降低初始聚类中心过于临近的影响,并改善算法易陷入局部最优的问题。仿真结果表明,FCMM算法的平均聚类精度相较于经典K-means算法和FA算法分别提高了7.51%和2.2%,成功避免算法陷入局部最优解,提高了划分初始数据集的效率和寻优精度。 展开更多
关键词 K-meanS聚类 萤火虫 最大最小距离 TENT映射 混沌搜索
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数字化测量手段在矿山地质测绘领域的运用思考
20
作者 康果 《世界有色金属》 2024年第11期157-159,共3页
在矿山地质测绘中合理应用数字化测量技术对于提高测绘效率和测绘质量、保证测绘结果的准确性和真实性会起到至关重要的影响。本篇文章也将目光集中于此,主要讨论了数字化测量手段在矿山地质测绘中应用的优点及具体应用方法,希望可以为... 在矿山地质测绘中合理应用数字化测量技术对于提高测绘效率和测绘质量、保证测绘结果的准确性和真实性会起到至关重要的影响。本篇文章也将目光集中于此,主要讨论了数字化测量手段在矿山地质测绘中应用的优点及具体应用方法,希望可以为相关工作人员提供更多的参考与借鉴。 展开更多
关键词 数字化测量手段 矿山地质测绘 应用思考 测绘效率
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