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基于改进的K-means聚类分区均匀化空间学习索引
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作者 傅晨华 张丰 +1 位作者 胡林舒 王立君 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期153-161,195,共10页
传统空间索引的体量随数据量的增加而膨胀,查询效率较低。学习索引的体量不随数据量的增加而膨胀,同时避免了层级比较查询,性能优异。将学习索引应用于空间索引存在2个难点:一是选取合适的降维方法实现空间数据的排序;二是对降维后数据... 传统空间索引的体量随数据量的增加而膨胀,查询效率较低。学习索引的体量不随数据量的增加而膨胀,同时避免了层级比较查询,性能优异。将学习索引应用于空间索引存在2个难点:一是选取合适的降维方法实现空间数据的排序;二是对降维后数据序列进行有效的简化分布计算,使其易于拟合。基于此,提出了一种网格混合聚类分区学习索引(grid-ml),用z曲线进行降维,用双层网格结构优化查询策略,用改进的K-means聚类算法进行数据分区,实现数据分布均匀化。对比实验发现,grid-ml构建速度快、存储空间小、查询效率高,较传统空间索引优势显著。 展开更多
关键词 学习索引 K-meanS聚类 空间填充曲线 空间索引
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一种融合乌鸦搜索算法的K-means聚类算法
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作者 高海宾 《新乡学院学报》 2024年第3期19-25,共7页
传统的K-均值聚类算法(K-means)对初始聚类中心的选择敏感,容易陷入局部最优解,并且需要预先设定聚类数量K,这在实际操作中往往难以实现。为了解决这些问题,提出了一种融合乌鸦搜索算法的K-means聚类算法。该算法利用乌鸦搜索算法的全... 传统的K-均值聚类算法(K-means)对初始聚类中心的选择敏感,容易陷入局部最优解,并且需要预先设定聚类数量K,这在实际操作中往往难以实现。为了解决这些问题,提出了一种融合乌鸦搜索算法的K-means聚类算法。该算法利用乌鸦搜索算法的全局搜索能力,自动确定最佳的聚类数目K,从而提高聚类的质量和效率。通过在Seeds数据集进行实验计算卡林斯基-哈拉巴斯(Calinski-Harabasz)指数等评价指标,发现该算法聚类效果明显优于传统的K-means算法。 展开更多
关键词 K-meanS算法 乌鸦搜索算法 聚类 Calinski-Harabasz指数
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基于BERT-LDA和K-means聚类的绘画作品价值评估指标体系构建
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作者 李天义 刘勤明 《软件工程》 2024年第1期68-73,共6页
针对目前绘画领域缺乏标准的价值评估指标体系,提出了基于BERT-LDA和K-means聚类的绘画作品价值要素挖掘方法。运用超平面法对绘画文献进行了停用词筛选,基于BERT-LDA模型构建了包含文本语义信息的融合特征向量,运用K-means算法对融合... 针对目前绘画领域缺乏标准的价值评估指标体系,提出了基于BERT-LDA和K-means聚类的绘画作品价值要素挖掘方法。运用超平面法对绘画文献进行了停用词筛选,基于BERT-LDA模型构建了包含文本语义信息的融合特征向量,运用K-means算法对融合特征向量进行降维可视化,随之构建了绘画作品价值评估指标体系。结果表明,基于BERT-LDA模型和K-means算法识别的主题及主题词相比传统LDA模型的查准率、查全率和F值分别提升了28.5%、10%和21.5%。通过随机森林等算法对指标体系进行验证,验证了构建的绘画作品价值评估指标体系的科学性。 展开更多
关键词 BERT-LDA 融合特征向量 K-meanS聚类 绘画 指标体系
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基于K-means算法的建筑群震害分析模型缩减方法
4
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
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COMPLETE HYPERSURFACES WITH CONSTANT MEAN CURVATURE AND FINITE INDEX IN HYPERBOLIC SPACES 被引量:1
5
作者 邓勤涛 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2011年第1期353-360,共8页
In this article, we prove that any complete finite index hypersurface in the hyperbolic space H4(-1)(H5(-1)) with constant mean curvature H satisfying H2 6634 (H2 114785 respectively) must be compact. Speciall... In this article, we prove that any complete finite index hypersurface in the hyperbolic space H4(-1)(H5(-1)) with constant mean curvature H satisfying H2 6634 (H2 114785 respectively) must be compact. Specially, we verify that any complete and stable hypersurface in the hyperbolic space H4(-1) (resp. H5(-1)) with constant mean curvature H satisfying H2 6643 (resp. H2 114785 ) must be compact. It shows that there is no manifold satisfying the conditions of some theorems in [7, 9]. 展开更多
关键词 k-weighted bi-Ricci curvature finite index constant mean curvature
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基于K-means聚类方法和Ⅰ Index聚类有效性检验指标的岩体结构面自动分组及应用 被引量:5
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作者 王俊智 杜朋召 牛兆轩 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2018年第9期109-113,120,共6页
岩体结构面产状数据的统计分组是工程地质、水文地质工作中基础但十分重要的环节。常用的倾向、走向玫瑰花图和极点等密度图人为主观因素大,需借助合适的数学手段对结构面产状数据进行客观划分。基于Kmeans聚类方法和Ⅰ Index聚类有效... 岩体结构面产状数据的统计分组是工程地质、水文地质工作中基础但十分重要的环节。常用的倾向、走向玫瑰花图和极点等密度图人为主观因素大,需借助合适的数学手段对结构面产状数据进行客观划分。基于Kmeans聚类方法和Ⅰ Index聚类有效性检验指标,提出了一种岩体结构面自动分组方法,并开发了岩体结构面自动分组程序RDAP。通过与经典文献进行对比,验证了所提分组方法的可靠性。最后,以某工程为例,使用RDAP对实测涌水裂隙资料进行了预处理,初步计算了灌浆钻孔的最佳方位,为工程涌水的防治提供了依据。 展开更多
关键词 岩体结构面 自动分组 K-means聚类方法 Iindex聚类有效性检验指标 RDAP 灌浆钻孔 最佳方位
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中国碳排放影响因素分解及峰值预测研究 被引量:3
7
作者 陈涛 李晓阳 陈斌 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期396-406,共11页
随着我国对2030年前达到碳排放峰值意愿的逐渐增强,首先,利用对数平均迪氏分解(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI)模型对我国2011—2019年人均碳排放量变化的影响因素进行分解,以明确各影响因素的贡献量、贡献率,并得出2011—2019... 随着我国对2030年前达到碳排放峰值意愿的逐渐增强,首先,利用对数平均迪氏分解(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI)模型对我国2011—2019年人均碳排放量变化的影响因素进行分解,以明确各影响因素的贡献量、贡献率,并得出2011—2019年我国人均碳排放累积增长约为1.09 t。其中,经济发展起主要促进作用,累积贡献值约为5.61 t;能源结构优化和能源强度降低起抑制作用,累积贡献值分别约为-0.66 t和-3.86 t。其次,依据相关政策公布的经济社会发展预定目标,设定3种模拟情景下的指标变动量,并预测2022—2030年的CO_(2)排放量。结果显示:基准情景下CO_(2)排放量在2027年达到峰值,约为110.87亿t,人均CO_(2)排放量为7.69 t;低减排情景下CO_(2)排放量在2029年达到峰值,约为112.04亿t,人均CO_(2)排放量为7.75 t;高减排情景下CO_(2)排放量峰值出现在2023年,约为110.00亿t,人均CO_(2)排放量为7.74 t。 展开更多
关键词 环境工程学 对数平均迪氏分解(LMDI) 情景分析 碳排放预测 岭回归
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基于长时间序列的中东大西洋渔获物平均营养级及资源状况变化分析
8
作者 张忠 韩冠荣 +2 位作者 李楠 方舟 陈新军 《海洋渔业》 CSCD 北大核心 2024年第2期151-165,共15页
为了解中东大西洋渔业产区渔获物的资源状况,根据世界粮农组织(FAO)提供的该海域1950—2019年的渔获量数据,结合渔获种类的平均营养级(mean trophic level,MTL)信息,运用统计学方法分析70年间渔获物平均营养级和营养级平衡指数(fishing ... 为了解中东大西洋渔业产区渔获物的资源状况,根据世界粮农组织(FAO)提供的该海域1950—2019年的渔获量数据,结合渔获种类的平均营养级(mean trophic level,MTL)信息,运用统计学方法分析70年间渔获物平均营养级和营养级平衡指数(fishing in balance,FiB)的变动规律,以掌握该海域渔业资源的可持续利用情况。结果显示,MTL大致可分为4个阶段,1950—1956年,MTL指数在3.20左右,无明显变化;1957—1963年,MTL指数迅速上升至3.44;1964—1996年,MTL在波动中趋于下降,历史最高值(3.54)出现在1985年;1997—2019年,MTL稳定在较高水平,其中2018年为该阶段最低点3.35。FiB指数整体呈上升趋势,1950—1956年,FiB指数呈小幅波动增加;1957—1974年,FiB指数显著上升;1975—1996年,FiB指数呈平稳波动状态;1997—2019年,FiB指数整体呈小幅增长趋势。结果表明,中东大西洋海洋生态系统相对稳定,但潜在的渔业资源量越来越少,开发潜力有限。 展开更多
关键词 中东大西洋 渔业资源 平均营养级 FiB指数
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“双碳”背景下福建省物流业运行效率测度及影响因素研究
9
作者 李征 《技术与市场》 2024年第6期143-147,共5页
物流业是能源消耗和碳排放的主要产业,碳达峰、碳中和目标的提出将对物流业发展产生深远的影响,因此行业低碳化发展成为亟须解决的问题。运用碳排放系数法测度福建省2012—2021年物流业碳排放总规模,在此基础上利用对数平均迪式指数分解... 物流业是能源消耗和碳排放的主要产业,碳达峰、碳中和目标的提出将对物流业发展产生深远的影响,因此行业低碳化发展成为亟须解决的问题。运用碳排放系数法测度福建省2012—2021年物流业碳排放总规模,在此基础上利用对数平均迪式指数分解法(logarithmic mean Divisia index,LMDI)模型分析能源结构、能源效率、产业结构、经济增长和人口因素对福建省物流业运行效率的影响。研究结果显示:经济增长、能源效率和人口因素对福建省物流业碳排放总量增加起促进作用,其中经济增长因素的促进作用最大;能源结构和产业结构因素对福建省物流业碳排放增加起抑制作用。最后,基于实证分析结果,提出推动福建省物流业低碳化发展建议。 展开更多
关键词 物流业 碳排放 对数平均迪式指数分解法(LMDI) 影响因素 福建
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京津冀地区碳排放时空格局变化及其驱动因子
10
作者 陈靖松 张建军 +1 位作者 李金龙 李山 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2270-2283,共14页
人类对陆地生态系统的改变是碳排放增加的主要原因。在“双碳”目标背景下探索土地利用变化与碳排放的动态关系,有助于区域土地低碳可持续利用。研究基于土地利用转移视角,采用重心-标准差椭圆方法揭示了京津冀地区土地利用碳排放时空... 人类对陆地生态系统的改变是碳排放增加的主要原因。在“双碳”目标背景下探索土地利用变化与碳排放的动态关系,有助于区域土地低碳可持续利用。研究基于土地利用转移视角,采用重心-标准差椭圆方法揭示了京津冀地区土地利用碳排放时空格局演化特征,评估了碳排放与生态环境、社会经济发展的协调程度,并借助改进的Kaya模型和LMDI分解模型定量分析了土地利用变化对碳排放的影响程度。结果表明:(1)建设用地的转入是土地利用碳排放增加的主要来源,引起碳排放量增加15844.36万t;耕地、草地向林地、水域的转变促进了地区固碳能力的提升。(2)土地利用碳排放空间分布格局呈现出东北-西南方向向中心进一步聚集的趋势,并且东-西向聚集趋势大于南-北向。(3)京津冀地区整体碳排放与生态环境的协调性呈向好趋势发展,但大部分地区碳排放与社会经济发展出现失衡现象,地区间碳生产力差异逐渐增大。(4)经济水平是促进碳排放增加的最显著因素,单位GDP用地强度是抑制碳排放增加的最主要因素。分析结果表明,严格控制建设用地的无序扩张是促进低碳土地利用的基础,低碳经济发展是促进地区减碳的重要途径。 展开更多
关键词 城市群 土地利用 碳排放 Logarithmic mean Divisia index
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基于k-means的自动三支决策聚类方法 被引量:16
11
作者 于洪 毛传凯 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期2061-2065,2091,共6页
应用广泛的k-means算法结果是一种二支决策的结果,即对象要么属于某个类要么不属于这个类,这种决策方式难以适用于一些具有不确定现象的环境,因此提出三支决策聚类方法来反映对象与类之间的关系,即:对象确定属于某类、可能属于某类或确... 应用广泛的k-means算法结果是一种二支决策的结果,即对象要么属于某个类要么不属于这个类,这种决策方式难以适用于一些具有不确定现象的环境,因此提出三支决策聚类方法来反映对象与类之间的关系,即:对象确定属于某类、可能属于某类或确定不属于某类。显然,二支决策是三支决策的一种特例。此外,从类内紧凑性和考虑近邻类间分离性角度出发,定义了分离性指数、聚类结果评估有效性指数,并提出了一种自动三支决策聚类算法。该方法为处理具有不确定信息的基于k-means算法框架的聚类数目自动确定的难题提供了一种新的解决思路。在人工数据集和UCI真实数据集上的初步对比实验结果表明所提出的方法是有效的。 展开更多
关键词 聚类 三支决策 有效性指数 K-meanS算法
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MCTSI、CTSI、MPV、HMGB-1、AChE活性与急性胰腺炎患者病情及预后的关系
12
作者 姜陈超 张明亮 顾体梅 《全科医学临床与教育》 2024年第1期45-49,共5页
目的 探讨改良CT严重指数(MCTSI)、CT严重指数(CTSI)、平均血小板体积(MPV)、高迁移率族蛋白-1(HMGB-1)、乙酰胆碱酯酶(AChE)活性与急性胰腺炎(AP)患者病情及预后的关系。方法 选取220例AP患者,根据病情将其分为轻症急性胰腺炎(MAP)组(n... 目的 探讨改良CT严重指数(MCTSI)、CT严重指数(CTSI)、平均血小板体积(MPV)、高迁移率族蛋白-1(HMGB-1)、乙酰胆碱酯酶(AChE)活性与急性胰腺炎(AP)患者病情及预后的关系。方法 选取220例AP患者,根据病情将其分为轻症急性胰腺炎(MAP)组(n=63)、中重症急性胰腺炎(MSAP)组(n=85)和重症急性胰腺炎(SAP)组(n=72)。所有患者行MCTSI、CTSI评分,同时检测血清MPV、HMGB-1、AChE水平,采用Pearson法验证各指标的相关性。随访3个月,依据预后分组,比较不同预后AP患者MCTSI、CTSI评分及MPV、HMGB-1、AChE差异,采用受试者工作特征(ROC)曲线分析上述指标对AP预后的预测价值。结果 三组MCTSI、CTSI评分、MPV、HMGB-1、AChE比较,差异均有统计学意义(F分别=34.90、154.62、230.50、92.35、101.20,P均<0.05),SAP组MCTSI、CTSI评分、MPV、HMGB-1明显高于MSAP组和MAP组(LSD-t分别=8.32、11.43、15.16、24.66、17.50、30.24、14.32、18.28,P均<0.05),AChE明显低于MSAP组和MAP组(LSD-t分别=13.08、19.79,P均<0.05)。AP患者MCTSI、CTSI评分分别与MPV、HMGB-1呈正相关(r分别=0.21、0.21、0.18、0.25,P均<0.05),与AChE呈负相关(r分别=-0.33、-0.34,P均<0.05)。预后不良组MCTSI、CTSI评分、MPV、HMGB-1高于预后良好组,AChE低于预后良好组,差异均有统计学意义(t分别=10.66、5.63、24.15、7.02、-14.54,P均<0.05)。ROC曲线显示,MCTSI、CTSI、MPV、HMGB-1、AChE联合预测AP患者不良预后的ROC曲线下面积(AUC)为0.91(95%CI 0.86~0.94),高于各指标单独预测(Z分别=2.78、3.39、2.78、2.44、2.89,P均<0.05)。结论 AP患者随着病情加重,MCTSI、CTSI评分及MPV、HMGB-1显著升高,AChE活性降低,联合检测MCTSI、CTSI、MPV、HMGB-1、AChE对AP患者病情及预后评估均有较高的应用价值。 展开更多
关键词 急性胰腺炎 改良CT严重指数 平均血小板体积 高迁移率蛋白-1 乙酰胆碱酯酶 病情严重程度 预后
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西洞庭湖洲滩植物物种与功能多样性空间分布特征及其相关性
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作者 王婉婉 陈明珠 雷霆 《生态与农村环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期780-789,共10页
洞庭湖是长江中下游重要的通江湖泊,具有调蓄洪水和维护周边湿地生态系统及生物多样性等生态功能。研究植物群落物种多样性与功能多样性在异质环境条件下的特征及其相关关系,对认识植物群落分布规律、保护修复生态系统结构和功能具有重... 洞庭湖是长江中下游重要的通江湖泊,具有调蓄洪水和维护周边湿地生态系统及生物多样性等生态功能。研究植物群落物种多样性与功能多样性在异质环境条件下的特征及其相关关系,对认识植物群落分布规律、保护修复生态系统结构和功能具有重要意义。以西洞庭湖沅江和澧水水流方向上的洲滩植物群落为研究对象,采集优势种并测定其根和叶的碳氮磷含量、叶面积和根长等8个功能性状来研究群落间物种多样性差异、水流方向上洲滩群落功能多样性差异、物种多样性和群落功能多样性的关系及多样性指数间的相关性。研究结果表明:(1)沿水流方向不同位置植物群落物种多样性有显著差异。其中,沅江和澧水的水流方向上入湖口物种丰富度均较低;在所有调查区域中,沅江中游洲滩植物群落物种丰富度、香农指数均较高,出湖口的物种多样性最低。(2)澧水上游洲滩植物群落的碳氮磷含量的群落加权平均值(community weighted-mean,CWM)和Rao二次熵指数较高;澧水中游植物群落所有性状的CWM值和Rao二次熵指数最低;沅江上游植物群落具有较高的叶性状值,优势种中一年生草本植物的快速生长策略可能贡献较高的叶性状值。(3)西洞庭湖洲滩植物群落物种多样性与CWM值具有显著相关性,根碳含量的CWM值与物种丰富度、香农指数呈负相关;水流方向上不同位置植物群落物种多样性与Rao二次熵指数没有相关性。研究结果说明,沅、澧两水及沿水流方向不同调查区域的水文地貌特征差异对洲滩湿地植物群落物种和功能多样性都有影响,但拥有更高物种多样性(优势种组成、丰富度等)的植物群落适应能力并不一定更强。此外,沿水流方向,湖泊洲滩植物群落的物种与功能多样性趋异。因此,在西洞庭湖洲滩植物群落的保护和修复工作中需要综合考虑更多因素(如土壤、地形等),以便更全面地了解其生态系统的复杂性和特殊性。 展开更多
关键词 水流方向 物种丰富度 香农指数 功能性状 群落加权平均指数 Rao二次熵
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基于随机取样的选择性K-means聚类融合算法 被引量:4
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作者 王丽娟 郝志峰 +1 位作者 蔡瑞初 温雯 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第7期1969-1972,共4页
由于缺少数据分布、参数和数据类别标记的先验信息,部分基聚类的正确性无法保证,进而影响聚类融合的性能;而且不同基聚类决策对于聚类融合的贡献程度不同,同等对待基聚类决策,将影响聚类融合结果的提升。为解决此问题,提出了基于随机取... 由于缺少数据分布、参数和数据类别标记的先验信息,部分基聚类的正确性无法保证,进而影响聚类融合的性能;而且不同基聚类决策对于聚类融合的贡献程度不同,同等对待基聚类决策,将影响聚类融合结果的提升。为解决此问题,提出了基于随机取样的选择性K-means聚类融合算法(RS-KMCE)。该算法中的随机取样策略可以避免基聚类决策选取陷入局部极小,而且依据多样性和正确性定义的综合评价值,有利于算法快速收敛到较优的基聚类子集,提升融合性能。通过2个仿真数据库和4个UCI数据库的实验结果显示:RS-KMCE的聚类性能优于K-means算法、K-means融合算法(KMCE)以及基于Bagging的选择性K-means聚类融合(BA-KMCE)。 展开更多
关键词 聚类融合 选择性聚类融合 随机取样 聚类决策评价 K-meanS
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一种改进的K-Means算法 被引量:14
15
作者 尹成祥 张宏军 +2 位作者 张睿 綦秀利 王彬 《计算机技术与发展》 2014年第10期30-33,共4页
针对典型K-Means算法随机选取初始中心点导致的算法迭代次数过多的问题,采取数据分段方法,将数据点根据距离分成k段,在每段内选取一个中心作为初始中心点,进行迭代运算;为寻找最优的聚类数目k,定义了新的聚类有效性函数—聚类指数,包含... 针对典型K-Means算法随机选取初始中心点导致的算法迭代次数过多的问题,采取数据分段方法,将数据点根据距离分成k段,在每段内选取一个中心作为初始中心点,进行迭代运算;为寻找最优的聚类数目k,定义了新的聚类有效性函数—聚类指数,包含聚类紧密度和聚类显著度两个指标,通过最优化聚类指数,在[1,n(1/2)]内寻找最优的k值。在IRIS数据集进行的仿真实验结果表明,算法的迭代次数明显减少,寻找的最优k值接近数据集的真实情况,算法有效性得到了验证。 展开更多
关键词 K-meanS算法 分段 聚类指数 紧密度 显著度
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线性学术评价中权重扭曲危害、成因及对策研究——最小均值指标权重修正法
16
作者 俞立平 王延芳 《情报理论与实践》 北大核心 2024年第3期62-66,共5页
[目的/意义]在线性学术评价中,普遍存在初始权重与实际权重不一致问题。[方法/过程]文章以学术期刊评价为例,在对其产生机制进行理论分析的基础上,研究了其危害,并对现有的几种解决方法的不足进行了剖析,提出一种新的最小均值指标权重... [目的/意义]在线性学术评价中,普遍存在初始权重与实际权重不一致问题。[方法/过程]文章以学术期刊评价为例,在对其产生机制进行理论分析的基础上,研究了其危害,并对现有的几种解决方法的不足进行了剖析,提出一种新的最小均值指标权重修正法,并进行了实证检验。[结果/结论]研究结果表明:最小均值指标权重修正法可以彻底解决自然权重问题;要重视自然权重问题对学术评价科学带来的影响;最小均值指标权重修正法也适用于所有的线性评价。 展开更多
关键词 学术评价 线性评价 学术期刊 最小均值指标权重修正法
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Kmeans聚类分析算法中一个新的确定聚类个数有效性的指标 被引量:25
17
作者 李双虎 王铁洪 《河北省科学院学报》 CAS 2003年第4期199-202,共4页
 K means算法是聚类分析中使用最为广泛的算法之一。然而,该算法通常受到初始聚类条件的影响。关于这个问题的详细讨论可参看文献[1]。该算法的另一个不足之处是,聚类数目K必须作为参数由用户提供。笔者提出了一个新的有关聚类有效性...  K means算法是聚类分析中使用最为广泛的算法之一。然而,该算法通常受到初始聚类条件的影响。关于这个问题的详细讨论可参看文献[1]。该算法的另一个不足之处是,聚类数目K必须作为参数由用户提供。笔者提出了一个新的有关聚类有效性的度量指标和优化的K means算法。它能自动确定最佳聚类个数。 展开更多
关键词 K-meanS算法 聚类分析 聚类个数 有效性度量 指标
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一种基于三维指标因子的流域多年径流丰枯k-means聚类法 被引量:1
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作者 庄承彬 陈晓宏 +1 位作者 黄薇颖 彭涛 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2010年第6期1354-1357,共4页
径流丰枯聚类研究的传统方法多建立在年径流量的单一指标之上,容易导致分析的片面化。针对这个问题,提出了衡量流域多年径流丰枯状态的三维指标因子及权重,将其耦合到k-means聚类法的相似度计算与收敛分析中,在此基础上对对多年径流进... 径流丰枯聚类研究的传统方法多建立在年径流量的单一指标之上,容易导致分析的片面化。针对这个问题,提出了衡量流域多年径流丰枯状态的三维指标因子及权重,将其耦合到k-means聚类法的相似度计算与收敛分析中,在此基础上对对多年径流进行丰枯聚类,构建了一种基于三维指标因子的流域多年径流丰枯k-means聚类法。以该方法对广东省鉴江流域下游化州站1956—2006年的径流系列进行聚类分析,并与基于年径流量单一指标的k-means聚类方法进行对比,结果表明该方法是较全面且符合实际的。 展开更多
关键词 三维指标因子 K-meanS 丰枯 聚类 多年径流 广东省鉴江流域
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孕前正常BMI人群的营养状况新亚群的识别及与早产风险的关系
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作者 何振 贺媛 +4 位作者 马旭 花琳琳 张庆 蒋丽芳 施学忠 《中国计划生育学杂志》 2024年第5期1107-1112,共6页
目的:既往研究大多验证异常孕前体质指数(BMI)与不良妊娠结局的关联,尚无研究对孕前正常BMI人群进行分型及其对早产的影响。方法:孕前BMI为18.5~23.9kg/m2的女性人群(418397人)按3:1的比例随机划分训练集(313799人)和验证集(104598人),... 目的:既往研究大多验证异常孕前体质指数(BMI)与不良妊娠结局的关联,尚无研究对孕前正常BMI人群进行分型及其对早产的影响。方法:孕前BMI为18.5~23.9kg/m2的女性人群(418397人)按3:1的比例随机划分训练集(313799人)和验证集(104598人),对孕前血糖、肝酶和促甲状腺素进行K-Means聚类。使用logistic回归分析和敏感性分析判断不同亚组与早产的关系。结果:训练集中存在着有4个特征分组并与验证集存在一致性:肝酶偏高组(ELE),血糖供给良好组(OBGS),促甲状腺素偏高组(ETSH)和代谢状况偏低组(LMS)。与LMS组相比,仅OBGS组与早产发生风险降低相关[aOR(95%CI)训_(练集)=0.88(0.84~0.92);aOR(95%CI)_(验证集)=0.87(0.80~0.95)]。结论:孕前正常BMI人群中存在4个可以复现的新亚群,正常BMI人群中孕前血糖供给良好时早产发生率较低。 展开更多
关键词 孕前期体质指数 早产 K-均值聚类
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应用BWP指标的差分隐私保护k-means算法 被引量:5
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作者 张亚玲 屈玲玉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第10期108-115,共8页
差分隐私是一种基于噪声扰动的隐私保护技术,针对差分隐私保护下噪声导致的聚类中心点偏移较大的问题,提出了一种基于BWP(between-within proportion)指标的差分隐私k-means算法。算法将聚类有效性评价指标BWP引入到隐私预算分配过程中... 差分隐私是一种基于噪声扰动的隐私保护技术,针对差分隐私保护下噪声导致的聚类中心点偏移较大的问题,提出了一种基于BWP(between-within proportion)指标的差分隐私k-means算法。算法将聚类有效性评价指标BWP引入到隐私预算分配过程中,对传统隐私预算分配进行加权处理,在一次迭代中为不同密度分布的簇分配不同的隐私预算,从而添加不同的随机噪声。理论分析表明新算法满足ε-差分隐私保护。基于四个标准数据集对新算法进行了实验,实验结果表明,在聚类结果的可用性以及算法的稳定性上新算法具有优势。 展开更多
关键词 聚类 K-meanS算法 BWP指标 差分隐私 隐私预算分配
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