文章-世纪中文出版社

赵俊鹏1 吕孟玉2 张洋瑞1 张冰玉1 李晶1 段子荷1 《中国电力技术》 2019年3期

摘要:

窃电的多样性与反窃电成本的逐步提高，给供电企业的反窃电工作带来了巨大的挑战。介绍了一种综合贝叶斯分类算法与聚类算法的分析研究方法，通过对与窃电相关的事件进行特征值赋予，并根据关联关系编制了一套窃电概率值评价体系，实现了对窃电嫌疑用户进行窃电概率评估。该方法可精准定位窃电现场，提升窃电用户查处的效率，改善社会用电环境。

适应性FCM聚类分析对机床立柱温度特征的改进试验下载：34 浏览：469

李志伟《中国机械研究》 2020年6期

摘要:

在实际中加工过程中,为了保证机床Z方向的加工精度,需准确分析立柱的温度特征,由于立柱热特性样本量复杂,因此提出适应性FCM聚类分析法对立柱温度测点进行合理改进研究,其改进依据为立柱温度及热变形量,通过设置聚类数C的适应性目标分析函数,建立适应性FCM聚类算法可靠性仿真模型,得到温度测点收敛性与鲁棒性较好的多元回归关键测点热误差样本。研究表明:采用对机床立柱预先布置温度测点,通过适应性FCM聚类分析法对温度测点进行合理优化,由此将测点数由7个缩减至3个,同时提高了模型的预测准确性与鲁棒性。该方法为机床热误差测点设计优化提供了新的解决途径,在实际研究中具有较好的应用前景。

改进的k-means聚类算法在公交IC卡数据分析中的应用研究下载：68 浏览：476

杨健兵《软件工程研究》 2019年11期

摘要:

针对传统k-means算法中初始聚类中心随机确定的问题,提出k-means改进算法。首先,定义变量权值,权值的大小等于样本密度乘以簇间距离除以簇内样本平均距离,通过最大权值来确定聚类中心,克服了随机确定聚类中心的不稳定性。然后在Hadoop平台上用Map-Reduce框架下实现算法的并行化。最后以南通公交IC刷卡记录为例,通过改进的k-means聚类算法进行IC卡刷卡记录的分析。实验表明,在Hadoop平台下改进k-means算法运行稳定、可靠,具有很好的聚类效果。

基于改进自适应遗传算法的K-means聚类算法研究下载：87 浏览：422

佟昕《能源学报》 2018年7期

摘要:

文中提出了一种基于改进自适应遗传算法的K-means聚类算法。利用仿真实验分别对确定聚类数目k和不确定聚类数目k的聚类算法进行测试,通过与传统聚类算法进行比较,实验结果显示动态确定聚类数目k的聚类算法的有效性。

基于加权集成Nystr?m采样的谱聚类算法下载：69 浏览：376

邱云飞刘畅《人工智能研究》 2019年11期

摘要:

针对Nystr?m方法在谱聚类应用中存在聚类效果不稳定、样本代表性较弱的问题,提出基于加权集成Nystr?m采样的谱聚类算法.首先利用统计杠杆分数区别数据间的重要程度,对数据进行加权.然后基于权重采用加权K-means中心点采样,得到多组采样点.再引入集成框架,利用集群并行运行Nystr?m方法构建近似核矩阵.最后利用岭回归方法组合各个近似核矩阵,产生比标准Nystr?m方法更准确的低秩近似.在UCI数据集上的测试实验表明,文中算法取得较理想的聚类结果.

按风格划分数据的模糊聚类算法下载：76 浏览：395

沈浩1 王士同2 《人工智能研究》 2019年7期

摘要:

以K-means和模糊C均值为代表的划分式聚类算法无法有效处理按照风格为标准划分样本的聚类任务.针对此问题,文中提出按风格划分数据的模糊聚类算法.利用风格标准化矩阵表示包含在类簇中样本的风格信息,同时使用逼近标准风格之后的样本计算距离矩阵,并以隶属度表示样本点对于类簇的可代表程度.通过常用的交替优化策略同时优化隶属度矩阵和风格标准化矩阵.文中算法可以有效利用样本的风格信息和样本点与类簇之间的关系信息,在人工数据集和真实数据集上的实验表明算法的有效性.

联合特征选择和光滑表示的子空间聚类算法下载：76 浏览：455

郑建炜路程秦梦洁陈婉君《人工智能研究》 2018年9期

摘要:

基于自表示关联图的谱聚类模型性能受冗余特征影响较大.为了缓解高维数据无效特征的负面影响,文中提出联合特征选择和光滑表示的子空间聚类算法.首先基于自表示思想构建系数矩阵,将特征选择与数据重构纳入同一框架,同时使用权值因子衡量相关特征贡献度,并对系数矩阵进行组效应约束以保持局部性.通过交替变量更新法优化目标函数模型.在人造数据与标准数据库上的实验表明,文中算法在各项性能上均较优.

基于区间2-型模糊度量的粗糙K-means聚类算法下载：89 浏览：492

逯瑞强1 马福民1 张腾飞2 《人工智能研究》 2018年5期

摘要:

现有粗糙K-means聚类算法及系列改进、衍生算法均是从不同角度描述交叉类簇边界区域中的不确定性数据对象,却忽视类簇间规模的不均衡对聚类迭代过程及结果的影响.文中引入区间2-型模糊集的概念度量类簇的边界区域数据对象,提出基于区间2-型模糊度量的粗糙K-means聚类算法.首先根据类簇的数据分布生成边界区域样本对交叉类簇的隶属度区间,体现数据样本的空间分布信息.然后进一步考虑类簇的数据样本规模,在隶属度区间的基础上自适应地调整边界区域的样本对交叉类簇的影响系数.文中算法削弱边界区域对较小规模类簇的中心均值迭代的不利影响,提高聚类精度.在人工数据集及UCI标准数据集的测试分析验证算法的有效性.

局部加权最小二乘回归的重叠子空间聚类算法下载：82 浏览：494

邱云飞1 费博雯2 刘大千3 《人工智能研究》 2018年4期

摘要:

针对大多数子空间聚类方法处理非线性数据时聚类效果不理想、不同子空间数据相似性较高及聚类发生错误时无法及时校验的问题,提出局部加权最小二乘回归的重叠子空间聚类算法.利用K近邻思想突出数据的局部信息,取代非线性数据结构,通过高斯加权的方法选择最相似的近邻数据点,得到最优表示系数.然后使用重叠概率模型判断子空间内数据的重叠部分,再次校验聚类结果,提高聚类准确率.在人造数据集和真实数据集上分别进行测试,实验表明,文中算法能够取得较理想的聚类结果.

基于K-means聚类技术改进的多线性蒙特卡洛概率能流算法下载：81 浏览：435

靳康萌张沛邓晓洋谢桦《电网技术研究》 2019年5期

摘要:

可再生能源的间歇性出力以及负荷的波动给综合能源系统(integrated energy systems,IES)引入了大量不确定性因素。提出了一种基于K-means聚类技术改进的多线性蒙特卡洛概率能流计算方法。首先,引入输入随机变量整体灵敏度系数概念,并以权重系数的形式修正输入随机变量样本,改进K-means聚类效果,确保各聚类簇均具有较小的波动范围。然后,采用多线性化求解思路进行概率能流计算,即对聚类中心进行确定性能流计算,而各聚类簇中输入随机变量样本利用同一簇聚类中心处得到的状态变量和雅可比矩阵进行线性化能流求解,从而减少了迭代过程,提高计算效率。以IEEE57节点电力系统和14节点天然气网络构成的IES为算例,验证了所提方法比传统蒙特卡洛法具有更高的计算效率,相比现有多线性蒙特卡洛算法具有更高的准确性和计算效率。

基于核聚类的嗅觉神经网络对气味模式的识别下载：93 浏览：509

诸震宇王如彬《动力技术研究》 2020年1期

摘要:

嗅觉系统是生物感觉神经系统中非常重要的组成部分.当嗅觉感受器接收到气味刺激时,其将化学信号转换为电信号并传递给嗅球,嗅球对信息进行整合与编码,继而将其传递到大脑嗅皮层,最终产生嗅觉.对于嗅觉神经网络的建模以及嗅觉信息处理的研究有助于理解嗅觉系统是如何有效区分不同种类与浓度的气味.本文在由僧帽细胞、颗粒细胞以及球旁细胞所构成的传统嗅球模型基础上,引入了嗅皮层来构建完整的嗅觉网络模型,并考虑了抑制性突触可塑性在网络接受刺激时的学习作用.其仿真结果表明抑制性突触可塑性可以平衡嗅皮层中兴奋性和抑制性的突触电流,从而使得嗅皮层对于气味刺激表现为特定的发放模式.嗅皮层对于不同种类的气味刺激表现为不同的发放模式,而对于同一种类不同浓度的气味刺激表现为相似的发放模式与不同程度的发放强度.同时提出了基于核方法的层次聚类和模糊聚类算法来实现对不同种类纯气味的识别和对混合气味中各种气味成分的识别.

基于快速搜索与发现密度峰值聚类算法的含有分布式光伏的配电网电压分区协调控制下载：82 浏览：430

张赟宁石泽《电力研究》 2020年2期

摘要:

随着大量分布式光伏并入配电网,重要负荷节点电压越限的紧急情况更容易发生,这对当前潮流状态下电压控制的快速性提出了更高的要求。考虑电压集中控制方式控制过程复杂且传统的分区方法耗时较长等问题,首先以节点间的综合电压灵敏度为基础计算节点电气距离,根据电气距离构建节点相似度矩阵,并采用快速搜索与发现密度峰值聚类算法对配电网进行快速分区;然后考虑本地光伏独立调压能力的不足,提出了一种先无功后有功的电压分区协调控制策略;最后通过IEEE33配电网算例的仿真结果验证了该分区方法的快速性和电压分区协调控制策略的有效性。

一种基于聚类算法改进的模糊神经网络下载：529 浏览：5213

兰雁宁1 郑陈达2 《神经科学研究》 2021年7期

摘要:

模糊神经网络兼具模糊理论与神经网络技术的优点，在机器学习领域已取得广泛应用。提出基于SOM-PCM聚类方法改进的T-S模糊神经网络，增强了网络运算速度。将改进的网络运用于继电保护设备评价，通过算例验证了方法的可用性。

2020年全国各省生产总值和城镇居民平均薪资的聚类研究下载：152 浏览：1572

华光辉《城镇建设与科学》 2023年2期

摘要:

本文通过不同的聚类方法对2020年全国各省市的GDP和城镇居民的薪资水平通过多个变量进行了聚类分析，分别采用了系统聚类法中的类平均法，离差平方和法，动态聚类法，和无需指定类别数的亲和力传播聚类法，通过各种聚类方法进行比较，找到最合适的聚类方法，旨在通过聚类结果研究在2020年我国经济发展在不同区域之间的态势，希望通过此结果对我国的区域经济发展能够提供有效的参考。在得到聚类结果之后，为了能够清晰地感知聚类结果的实际意义，通过主成分分析的方法对数据进行降维处理，把多元变量降低至二维变量，以此方便数据显示。通过对城镇居民的平均薪资水平的聚类结果进行分析，发现西藏地区的城镇居民平均薪资水平仅次于北京和上海的第一类，与江苏、浙江和广东同属于一个类别，高于同为西部地区的四川和重庆。

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