期刊文献+
共找到102,239篇文章
< 1 2 250 >
每页显示 20 50 100
模糊K-Harmonic Means聚类算法 被引量:6
1
作者 赵恒 杨万海 张高煜 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期603-606,638,共5页
对K-HarmonicMeans算法进行扩展,考虑到数据点对不同类的隶属关系,将模糊的概念应用到聚类中,提出了模糊K-HarmonicMeans算法,推导出聚类中心和模糊隶属度的迭代公式.在中心迭代聚类算法统一框架的基础上,推导出FKHM算法聚类中心的条件... 对K-HarmonicMeans算法进行扩展,考虑到数据点对不同类的隶属关系,将模糊的概念应用到聚类中,提出了模糊K-HarmonicMeans算法,推导出聚类中心和模糊隶属度的迭代公式.在中心迭代聚类算法统一框架的基础上,推导出FKHM算法聚类中心的条件概率表达式以及在迭代过程中的数据加权函数表达式.最后,用Folkes&Mallows指标对聚类结果进行评价.实验表明,模糊K-HarmonicMeans(KHM)算法在聚类对于初值不敏感的同时提高了聚类结果的精确度,达到较好的聚类效果. 展开更多
关键词 模糊K—harmonic means聚类 聚类中心 条件概率 Folkes & Mallows指标
下载PDF
基于模糊K-harmonic means的谱聚类算法 被引量:7
2
作者 汪中 刘贵全 陈恩红 《智能系统学报》 2009年第2期95-99,共5页
谱聚类作为一种有效的方法广泛应用于机器学习.通过分析谱聚类初始化敏感的实质,引入对初值不敏感的模糊K-harmonic means算法来克服这一缺点,提出一种基于模糊K-harmonic means的谱聚类算法(FKHM-SC).与传统谱聚类算法以及对初值敏感的... 谱聚类作为一种有效的方法广泛应用于机器学习.通过分析谱聚类初始化敏感的实质,引入对初值不敏感的模糊K-harmonic means算法来克服这一缺点,提出一种基于模糊K-harmonic means的谱聚类算法(FKHM-SC).与传统谱聚类算法以及对初值敏感的K-means、FCM算法相比,改进算法不仅可以识别有挑战性的人工数据,并且可以得到稳定的聚类中心和聚类结果,同时提高了聚类的精确度.实验结果表明了该算法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 谱聚类 模糊K-harmonic meanS 初始化敏感 聚类中心
下载PDF
基于k-Harmonic means聚类分析的物流中心选址模型研究 被引量:3
3
作者 李强 赵茂先 杨龙飞 《物流技术》 2009年第11期87-89,94,共4页
通过对传统物流选址模型运输成本的讨论,运用k-Harmonic means聚类分析方法对传统物流选址模型中运输费用进行重新构建,将以往的辐射状点对点送货路径替换为更贴近实际的连续圈式送货路线,克服了传统模型不符合实际情况的弊端,并通过较... 通过对传统物流选址模型运输成本的讨论,运用k-Harmonic means聚类分析方法对传统物流选址模型中运输费用进行重新构建,将以往的辐射状点对点送货路径替换为更贴近实际的连续圈式送货路线,克服了传统模型不符合实际情况的弊端,并通过较大规模的数值实验验证了方法的优越性。 展开更多
关键词 聚类 物流中心选址 k-harmonic meanS
下载PDF
基于双层规划和K-Harmonic means聚类分析的学校选址研究
4
作者 岳金辉 李强 《山东理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2011年第2期6-10,共5页
学校选址是教育投资的首要环节,依据义务教育的强制性、免费性、普及性和均衡性等特点,建立了学校选址问题的整数线性双层规划模型(ILBP)和无容量限制的单层模型(UFLP).运用K-Harmonic means聚类分析方法对UFLP中的交通费用进行重新构建... 学校选址是教育投资的首要环节,依据义务教育的强制性、免费性、普及性和均衡性等特点,建立了学校选址问题的整数线性双层规划模型(ILBP)和无容量限制的单层模型(UFLP).运用K-Harmonic means聚类分析方法对UFLP中的交通费用进行重新构建,并通过较大规模的数值实验验证了该方法的优越性. 展开更多
关键词 学校选址 双层规划 K-harmonic means聚类分析
下载PDF
Mean Shift跟踪算法创新实验项目设计
5
作者 王辉 王雪莹 于立君 《实验室科学》 2024年第1期12-16,共5页
视频跟踪算法是计算机视觉实践课程中比较受关注的实验项目。针对突变情况下传统Mean Shift跟踪算法无法实时准确跟踪的问题,设计了基于模板更新和线性预估的Mean Shift跟踪算法创新实验项目。在模板更新策略下,引入背景模板,通过将原... 视频跟踪算法是计算机视觉实践课程中比较受关注的实验项目。针对突变情况下传统Mean Shift跟踪算法无法实时准确跟踪的问题,设计了基于模板更新和线性预估的Mean Shift跟踪算法创新实验项目。在模板更新策略下,引入背景模板,通过将原目标模板和背景模板与设定的阈值进行比较来对干扰因素进行判定,当干扰因素判定目标受到遮挡时,引入线性预估方程进行目标位置预测,有效解决目标在遮挡情况下跟踪丢失的问题。通过对测试视频的跟踪效果和性能进行对比分析,验证了算法在突变情况下相较于传统算法具有更好的抗干扰能力。以算法创新设计为核心,通过开放性创新实验项目的选题、设计、答辩、反馈的闭环实验过程,有效提高了学生算法创新设计能力。 展开更多
关键词 mean Shift跟踪算法 模板更新 线性预估 抗干扰
下载PDF
THE SCHUR CONVEXITY OF GINI MEAN VALUES IN THE SENSE OF HARMONIC MEAN 被引量:4
6
作者 夏卫锋 褚玉明 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2011年第3期1103-1112,共10页
We prove that the Gini mean values S(a,b; x,y) are Schur harmonic convex with respect to (x,y)∈(0,∞)×(0,∞) if and only if (a, b) ∈{(a, b):a≥0,a ≥ b,a+b+1≥0}∪{(a,b):b≥0,b≥a,a+b+1≥0} ... We prove that the Gini mean values S(a,b; x,y) are Schur harmonic convex with respect to (x,y)∈(0,∞)×(0,∞) if and only if (a, b) ∈{(a, b):a≥0,a ≥ b,a+b+1≥0}∪{(a,b):b≥0,b≥a,a+b+1≥0} and Schur harmonic concave with respect to (x,y) ∈ (0,∞)×(0,∞) if and only if (a,b)∈{(a,b):a≤0,b≤0,a|b|1≤0}. 展开更多
关键词 Gini mean values Schur convex Schur harmonic convex
下载PDF
加入跳跃连接的深度嵌入K-means聚类 被引量:2
7
作者 李顺勇 胥瑞 李师毅 《计算机系统应用》 2024年第1期11-21,共11页
现有的深度聚类算法大多采用对称的自编码器来提取高维数据的低维特征,但随着自编码器训练次数的不断增加,数据的低维特征空间在一定程度上发生了扭曲,这样得到的数据低维特征空间无法反映原始数据空间中潜在的聚类结构信息.为了解决上... 现有的深度聚类算法大多采用对称的自编码器来提取高维数据的低维特征,但随着自编码器训练次数的不断增加,数据的低维特征空间在一定程度上发生了扭曲,这样得到的数据低维特征空间无法反映原始数据空间中潜在的聚类结构信息.为了解决上述问题,本文提出了一种新的深度嵌入K-means算法(SDEKC).首先,在低维特征提取阶段,在对称的卷积自编码器中相对应的编码器与解码器之间以一定的权重加入两个跳跃连接,以减弱解码器对编码器的编码要求同时突出卷积自编码器的编码能力,这样可以更好地保留原始数据空间中蕴含的聚类结构信息;其次,在聚类阶段,通过一个标准正交变换矩阵将低维数据空间转换为一个新的揭示聚类结构信息的空间;最后,本文以端到端的方式采用贪婪算法迭代优化数据的低维表示及其聚类,在6个真实数据集上验证了本文提出新算法的有效性. 展开更多
关键词 跳跃连接 深度学习 卷积自编码器 嵌入K-means
下载PDF
基于蚁群算法的三支k-means聚类算法
8
作者 朱金 徐天杰 王平心 《江苏科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第3期63-69,共7页
在聚类分析中,三支k-means聚类算法较具有较强的处理边界不确定数据的能力,但仍然存在对初始聚类中心敏感的问题.通过将蚁群算法和三支k-means聚类算法相结合,给出了一种基于蚁群算法的三支k-means聚类算法来解决这一问题.利用蚁群算法... 在聚类分析中,三支k-means聚类算法较具有较强的处理边界不确定数据的能力,但仍然存在对初始聚类中心敏感的问题.通过将蚁群算法和三支k-means聚类算法相结合,给出了一种基于蚁群算法的三支k-means聚类算法来解决这一问题.利用蚁群算法中随机概率选择策略和信息素的正负反馈机制,动态调整权重的方法,对三支k-means聚类算法进行优化.在UCI数据集上实验证明,该方法对聚类结果的性能指标有所提高. 展开更多
关键词 三支k-means K-meanS聚类算法 聚类中心 蚁群算法
下载PDF
基于K-means与宽度学习的肺炎图像分类算法
9
作者 程立英 谷利茹 +3 位作者 晏旻 管文印 王晓伟 张志美 《沈阳师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第4期334-339,共6页
随着人们日常生活中肺部疾病风险的增加,肺部病变筛查变得至关重要。通过CT图像快速辅助诊断肺炎可以有效遏制病情。针对现有的肺部CT图像辅助诊断方法存在数据标记量大、训练数据耗时长以及对医疗设备计算量和内存要求高等问题,提出基... 随着人们日常生活中肺部疾病风险的增加,肺部病变筛查变得至关重要。通过CT图像快速辅助诊断肺炎可以有效遏制病情。针对现有的肺部CT图像辅助诊断方法存在数据标记量大、训练数据耗时长以及对医疗设备计算量和内存要求高等问题,提出基于K-means与宽度学习的肺炎图像分类算法。该算法引入K-means使宽度学习系统更好地提取肺部CT图像特征,缓解随机获得节点权值的性能局限,建立与典型特征学习相关的宽度学习模型,并将算法针对公开数据集进行相关实验。实验结果表明,该模型较深度学习模型的计算量大大减小,在训练速度方面有明显优势,同时也保证了较好的分类结果,极大地降低了诊断时间;在数据有限的情况下,改进后的方法与现有主流方法相比获得了更加精确的肺炎诊断结果,提出的算法更适于嵌入医学设备等资源有限的硬件系统中。 展开更多
关键词 肺炎诊断 CT图像 K-meanS 宽度学习
下载PDF
基于K-Means聚类与熵权TOPSIS法的岩石可爆性评价研究
10
作者 叶海旺 雷丙响 +5 位作者 周汉红 余梦豪 雷涛 王其洲 李宁 Doumbouya Sekou 《爆破》 CSCD 北大核心 2024年第2期112-119,共8页
露天矿山的爆破块度分布,直接影响到后续的采装、运输和破碎工作。为了控制石墨矿山不同区域爆破块度分布,基于K-means无监督聚类学习法与熵权TOPSIS评价法建立了一种新的岩石可爆性评价模型,选取岩石密度、动力能量耗散率、动态抗压强... 露天矿山的爆破块度分布,直接影响到后续的采装、运输和破碎工作。为了控制石墨矿山不同区域爆破块度分布,基于K-means无监督聚类学习法与熵权TOPSIS评价法建立了一种新的岩石可爆性评价模型,选取岩石密度、动力能量耗散率、动态抗压强度、平均应变率、脆性指数作为评价指标,通过熵权计算,发现岩石破碎程度受脆性指数影响最大,受平均应变率影响最小。将此模型应用于实际石墨矿山,可爆性分为10个等级,统计不同分级下的岩石平均破碎粒径,发现可爆性分级等级越高平均粒径越大,有明显的分级特征,验证了模型的有效性。从爆破石墨矿石岩体类型看,岩石可爆性从易到难排序为:片岩、片麻岩、变粒岩、混合岩。结合石墨矿石微观观测结果分析可知:岩性从片岩向混合岩转变,岩石内部石墨晶质呈下降趋势,石墨矿石可爆性等级也随之越来越高。岩石密度、能量耗散率、动态抗压强度之间呈线性正相关,岩石可爆性与平均应变率、脆性指数存在负相关性。研究成果为矿山矿岩可爆性评价提供了一条新思路,对露天矿山爆破块度优化具有一定的理论和实践指导意义。 展开更多
关键词 岩体爆破 可爆性评价 岩石力学 K-meanS算法 熵权TOPSIS评价
下载PDF
Using Harmonic Mean to Solve Multi-Objective Linear Programming Problems 被引量:3
11
作者 Nejmaddin A. Sulaiman Rebaz B. Mustafa 《American Journal of Operations Research》 2016年第1期25-30,共6页
In this paper, we have suggested a new technique to transform multi-objective linear programming problem (MOLPP) to the single objective linear programming problem by using Harmonic mean for values of function and an ... In this paper, we have suggested a new technique to transform multi-objective linear programming problem (MOLPP) to the single objective linear programming problem by using Harmonic mean for values of function and an algorithm is suggested for its solution, the computer application of algorithm has been demonstrated by solving some numerical examples. We have used some other techniques, such as (sen, arithmetic mean, median) to solve the same problems, the results in Table 3 indicate that the new technique in general is promising. 展开更多
关键词 MOLPP harmonic mean
下载PDF
基于K-means算法的建筑群震害分析模型缩减方法
12
作者 陈夏楠 张令心 +1 位作者 林旭川 王祺 《世界地震工程》 北大核心 2024年第1期72-79,共8页
基于建筑群模型和弹塑性时程分析的精细化城市震害模拟技术能够为防震减灾及应急救援决策提供必要的依据和参考。为了减小城市建筑群震害模拟的计算量和计算时间,本文提出一种基于聚类算法的建筑群模型缩减方法。该方法采用K-means聚类... 基于建筑群模型和弹塑性时程分析的精细化城市震害模拟技术能够为防震减灾及应急救援决策提供必要的依据和参考。为了减小城市建筑群震害模拟的计算量和计算时间,本文提出一种基于聚类算法的建筑群模型缩减方法。该方法采用K-means聚类算法,首先基于建筑结构属性向量对建筑群进行聚类,将相似的建筑结构聚为一组;然后从每组选取一个代表建筑组成建筑群缩减模型,通过减少需要分析的建筑结构数量来减少建筑群震害模拟的计算量。本文对传统的K-means算法进行改进,通过设定组内建筑结构的差异上限自动调整聚类分组数量;提出将具体地震动作用下结构地震损伤指数作为结构属性向量进行聚类,并通过算例对比分别采用两种缩减模型,即基于损伤指数聚类的缩减模型与基于结构力学模型参数聚类的缩减模型,计算结构损伤状态准确程度。对比结果表明:在聚类分组数量相同的情况下,基于损伤指数的分组明显优于基于模型参数的分组,采用模型缩减方法能够在保证足够计算精度前提下显著减少建筑群震害模拟计算量和计算时间。 展开更多
关键词 城市建筑群 K-meanS算法 模型缩减 结构模型参数 地震损伤指数
下载PDF
光伏波动平抑下改进K-means的电池储能动态分组控制策略 被引量:1
13
作者 余洋 陆文韬 +3 位作者 陈东阳 刘霡 夏雨星 郑晓明 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期1-11,共11页
针对电池储能系统(battery energy storage system,BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge,SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小最大调度方法获取光伏并... 针对电池储能系统(battery energy storage system,BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge,SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小最大调度方法获取光伏并网指令。其次,设计了改进侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimizer,IDMO),并利用它对传统K-means聚类算法进行改进,加快了聚类速度。接着,制定了电池单元动态分组原则,并根据电池单元SOC利用改进K-means将其分为3个电池组。然后,设计了基于充放电函数的电池单元SOC一致性功率分配方法,并据此提出BESS双层功率分配策略,上层确定电池组充放电顺序及指令,下层计算电池单元充放电指令。对所提策略进行仿真验证,结果表明,所设计的IDMO具有更高的寻优精度及更快的寻优速度。所提BESS平抑光伏波动策略在有效平抑波动的同时,降低了BESS运行寿命损耗并提高了电池单元SOC的均衡性。 展开更多
关键词 电池储能系统 波动平抑 功率分配 改进侏儒猫鼬优化算法 改进K-means聚类算法
下载PDF
基于主题词向量中心点的K-means文本聚类算法
14
作者 季铎 刘云钊 +1 位作者 彭如香 孔华锋 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第10期282-286,318,共6页
K-means由于其时间复杂度低运行速度快一直是最为流行的聚类算法之一,但是该算法在进行聚类时需要预先给出聚类个数和初始类中心点,其选取得合适与否会直接影响最终聚类效果。该文对初始类中心和迭代类中心的选取进行大量研究,根据决策... K-means由于其时间复杂度低运行速度快一直是最为流行的聚类算法之一,但是该算法在进行聚类时需要预先给出聚类个数和初始类中心点,其选取得合适与否会直接影响最终聚类效果。该文对初始类中心和迭代类中心的选取进行大量研究,根据决策图进行初始类中心的选择,利用每个类簇的主题词向量替代均值作为迭代类中心。实验表明,该文的初始点选取方法能够准确地选取初始点,且利用主题词向量作为迭代类中心能够很好地避免噪声点和噪声特征的影响,很大程度上地提高了K-means算法的性能。 展开更多
关键词 K-meanS 初始点 决策图 迭代类中心 主题词向量
下载PDF
基于改进K-means算法的物流配送中心选址研究 被引量:2
15
作者 姚佼 吴秀荣 +3 位作者 李皓 谢贝贝 王诗璇 梁益铭 《物流科技》 2024年第5期10-13,19,共5页
针对传统K-means算法需要主观设定K值及无法处理类别型数据问题,文章运用肘部法及轮廓系数法确定合理K值,对类别型数据采取独热编码(One-Hot Encoding)转换为可以处理的连续型数据,并将其运用到在物流配送中心选址中;并综合考虑多种类... 针对传统K-means算法需要主观设定K值及无法处理类别型数据问题,文章运用肘部法及轮廓系数法确定合理K值,对类别型数据采取独热编码(One-Hot Encoding)转换为可以处理的连续型数据,并将其运用到在物流配送中心选址中;并综合考虑多种类别的影响因素,构建了相应的影响因素指标体系,提出的模型能够识别输入数据的数值型及类别型数据,实现样本的有效聚类。相关的案例分析结果表明,相比传统K-means聚类,文章的改进K-means算法选址结果可使物流总成本降低8.76%,运营成本降低14.85%,固定成本降低8.09%,效果显著。 展开更多
关键词 物流配送中心选址 K-meanS聚类算法 肘部法 轮廓系数法 独热编码
下载PDF
基于特征分箱和K-Means算法的用户行为分析方法
16
作者 殷丽凤 路建政 《云南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期251-257,共7页
针对网购用户所产生的购物行为进行分析,首先通过数据处理构建客户关系管理模型(RFM模型),在此模型的基础上采用特征分箱法和K-Means聚类两种方法对用户进行细分,并对2种模型结果进行比较分析,讨论二者的差异性和具体的应用范围和意义.... 针对网购用户所产生的购物行为进行分析,首先通过数据处理构建客户关系管理模型(RFM模型),在此模型的基础上采用特征分箱法和K-Means聚类两种方法对用户进行细分,并对2种模型结果进行比较分析,讨论二者的差异性和具体的应用范围和意义.其中,基于特征分箱法的RFM模型将变量转化到相似的尺度上并将变量离散化,使得用户分类标签更加清晰,也可依据各类标签分类出不同类型的用户.K-Means算法通过轮廓系数评估聚类算法质量以至于选取最优K值.本文实验分析结果可为运营商提供更加可靠直观的数据,使得运营商可以根据不同用户的不同行为进行市场细分,进而进行精准营销和服务设置. 展开更多
关键词 特征分箱 K-meanS算法 用户行为 RFM模型 网购
下载PDF
基于k-means聚类算法的兴义维蚋幼虫龄数的估算
17
作者 赵娜 王毅 +4 位作者 杨曜铭 吴慧 修江帆 寻慧 杨明 《贵州医科大学学报》 CAS 2024年第8期1120-1127,共8页
目的探讨基于k-means聚类算法估算兴义维蚋幼虫的龄数,以明确虫龄与日龄及鳃斑发育阶段的关系。方法采集贵州青岩河流中兴义维蚋虫卵,于实验室的蚋类饲养系统中培育至幼虫,每日收集幼虫至大量化蛹,持续20 d;收集到幼虫1112头,于体视显... 目的探讨基于k-means聚类算法估算兴义维蚋幼虫的龄数,以明确虫龄与日龄及鳃斑发育阶段的关系。方法采集贵州青岩河流中兴义维蚋虫卵,于实验室的蚋类饲养系统中培育至幼虫,每日收集幼虫至大量化蛹,持续20 d;收集到幼虫1112头,于体视显微镜下测量头壳长(HCW)、后颊长(PGL)、上颚基横骨长(MPL)及体长(BL),观察不同虫龄幼虫的破卵器、鳃斑及性腺的形态学特征,并判断其龄期、分析虫龄与日龄和鳃斑发育关系;选取具有明显腮斑发育的兴义维蚋幼虫10头、制作石蜡切片,采用HE染色鉴定精巢和卵巢、辅助确认性别鉴定结果;采用k-means聚类方法划分形态计量学数据、利用Brooks-Dyar定律检测k-means聚类结果,R语言下行聚类与Brooks-Dyar定律检验、t检验等,根据拟合度分析判断兴义维蚋幼虫龄数。结果1112头兴义维蚋幼虫中有破卵器89头,出现鳃斑发育334头,6~7龄幼虫320头,有预蛹特征34头;Brooks-Dyar定律与破卵器、鳃斑形态特征显示7龄幼虫假设符合昆虫幼虫生长规律;组织学观察见幼虫精巢为椭圆形、体积大、外有几丁质层包裹,卵巢为长条形、体积小、后端有色素细胞包裹;鉴定6、7龄幼虫性别结果,仅7龄幼虫雌雄性PGL有差异(P<0.05);幼虫虫龄与日龄、鳃斑发育关系结果显示,约2~3 d对应1个幼虫生长龄期,第17天首见幼虫蛹化,6龄幼虫出现明显的鳃斑。结论兴义维蚋幼虫具7龄,实验室下幼虫发育约需3周,最短17 d;腮斑发育起始于6龄,7龄出现明显形态学特征。 展开更多
关键词 蚋科 组织学 性腺 龄数 形态计量学 K-meanS聚类
下载PDF
管制扇区运行稳度K-means聚类与分析
18
作者 岳仁田 杨果果 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期98-104,共7页
为更好地分析管制扇区运行存在的稳定亚安全状态和不稳定亚安全状态,使用K-means算法划分超容比(ECR)、滞留度和飞行姿态混合比3个管制扇区运行稳度评价指标聚类,确定管制扇区运行稳度最佳等级划分;聚类分析单一指标,获得各等级对应的... 为更好地分析管制扇区运行存在的稳定亚安全状态和不稳定亚安全状态,使用K-means算法划分超容比(ECR)、滞留度和飞行姿态混合比3个管制扇区运行稳度评价指标聚类,确定管制扇区运行稳度最佳等级划分;聚类分析单一指标,获得各等级对应的指标阈值,结合熵权法计算的指标权重,遵循隶属度最大原则,获取各时间段的管制扇区运行稳度等级,构建管制扇区运行稳度综合评价模型;选取厦门01号扇区的实际飞行数据,从稳度和趋度2个角度更加全面地分析管制扇区运行态势。结果表明:管制扇区运行稳度等级划分为3类时效果最好;稳度受空中交通流和管制状况的影响会随时间而变化,尤其7:30—9:15和20:00—21:00这2个时间段管制扇区运行稳度的变化最为明显,需引起管制员高度重视,提高空域运行安全。 展开更多
关键词 管制扇区 运行稳度 趋度 K-meanS聚类 综合评价
下载PDF
基于改进K-means与机器视觉的档案数据分析技术
19
作者 崔雨晴 《电子设计工程》 2024年第2期191-195,共5页
为了提升医疗信息系统对健康档案数据的分析效率,文中采用图像采集、降噪、配准与差分等技术提取医疗图像信息,进而有效提升信息系统的数据采集效率。同时还对传统的K-means算法加以改进,并提出了一种基于类间、类内距离的聚类初始化评... 为了提升医疗信息系统对健康档案数据的分析效率,文中采用图像采集、降噪、配准与差分等技术提取医疗图像信息,进而有效提升信息系统的数据采集效率。同时还对传统的K-means算法加以改进,并提出了一种基于类间、类内距离的聚类初始化评价指标体系(BWP),将其应用于采集到的档案数据中,以实现快速的聚类分析。将所提算法在CUDA计算平台上进行了实现,测试结果表明,该方法的聚类精度和运行效率较现有算法均有显著提升。此外,改进后K-means算法的正确聚类样本数量占比提升了4.88%,高于现有的主流指标体系,且当聚类数k的取值为16或32时,运行时间大幅降低。 展开更多
关键词 档案数据 K-meanS CUDA 机器视觉 图像处理
下载PDF
Research on Methods of Parameter Estimation in Combining Forecasting Based on Harmonic Mean
20
作者 Wang Yingming Dept. of Automation, Xiamen University, 361005, P. R. China 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 1998年第1期2-8,共7页
Two kinds of parameter estimation methods (I) and (II) of combining forecasting based on harmontic mean are proposed and compared through a lot of simulation forecasting examples. A very helpful conclusion is obtained... Two kinds of parameter estimation methods (I) and (II) of combining forecasting based on harmontic mean are proposed and compared through a lot of simulation forecasting examples. A very helpful conclusion is obtained, which can lay solid foundations for correct application of the above methods. 展开更多
关键词 harmonic mean Combining forecasting Parameter estimation.
下载PDF
上一页 1 2 250 下一页 到第
使用帮助 返回顶部