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基于硬C均值聚类算法和支持向量机的电力系统短期负荷预测被引量：21: 1; 作者姜惠兰刘晓津 +1 位作者关颖王梦宾《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第8期81-85,共5页; 提出了一种联合使用硬C均值(hard C-mean,HCM) 聚类算法和支持向量机(support vector machine,SVM)的电力系统短期负荷预测方法。与目前采用单一SVM的负荷预测方法相比,考虑了电力负荷变化的周期性特征,依据输入样本的相似度选取训练样... 展开更多; 关键词电力系统短期负荷预测支持向量机硬C均值聚类相似度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于直方图加权的半模糊聚类被引量：1: 2; 作者杨道普马秋禾 +1 位作者石磊陈科《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第5期184-185,188,共3页; 通过分析影像数据的特点,利用直方图的统计特性,结合HCM收敛速度快的优点,提出了一种基于直方图加权的半模糊化的聚类算法,此方法结合了全局与局部信息,提高了聚类的速度,改善了聚类的效果;采用Lena和脑影像实验与传统算法作比较证明了... 展开更多; 关键词直方图模糊C-均值聚类算法(FCM) 硬C-均值聚类算法(hcm) 半模糊加权聚类 OTSU 影像分割; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种具有影响力因子的硬聚类算法被引量：2: 3; 作者王建锋金健王晶晶《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第19期177-180,共4页; 为解决传统聚类方法对不同规模类不能正确聚类的问题,探讨了带影响力因子的硬聚类方法。为每个类均赋予一个影响力因子,使样本的隶属关系不只受距离的影响,而且受类的规模的影响。通过对18个数据集的实验,证明该方法的可行性,并且观察... 展开更多; 关键词聚类硬聚类算法模糊C均值算法影响力因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

小负荷短期预测中一种模糊聚类方法的探讨被引量：1: 4; 作者黄金榜吕华吴国忠《机电工程》 CAS 2007年第12期106-108,共3页; 由于影响负荷的随机因素很多,小容量负荷受冲击负荷影响较大,传统模型中的相似日选择一般采取夹角余弦法,选取的精度有待提高。模糊聚类分析是模糊数学中一种有效的分析方法,应用模糊聚类分析中基于目标函数的方法可对负荷的历史样本进... 展开更多; 关键词模糊聚类硬C划分累加回归小容量负荷; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于硬C均值聚类算法和支持向量机的电力系统短期负荷预测被引量：21: 1; 作者姜惠兰刘晓津关颖王梦宾; 机构天津大学电气与自动化工程学院; 出处《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第8期81-85,共5页; 文摘提出了一种联合使用硬C均值(hard C-mean,HCM) 聚类算法和支持向量机(support vector machine,SVM)的电力系统短期负荷预测方法。与目前采用单一SVM的负荷预测方法相比,考虑了电力负荷变化的周期性特征,依据输入样本的相似度选取训练样本,即通过对学习样本的聚类选用同类特征数据作为预测输入,保证了数据特征的一致性,强化了历史数据规律。实际应用证明了该方法的有效性,该方法不仅提高了负荷预测精度,还缩短了预测执行时间。; 关键词电力系统短期负荷预测支持向量机硬C均值聚类相似度; Keywords power system： short-term load forecasting： support vector machine （SVM）： hard c-mean clustering （hcm）： similarity degree; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于直方图加权的半模糊聚类被引量：1: 2; 作者杨道普马秋禾石磊陈科; 机构解放军信息工程大学测绘学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第5期184-185,188,共3页; 文摘通过分析影像数据的特点,利用直方图的统计特性,结合HCM收敛速度快的优点,提出了一种基于直方图加权的半模糊化的聚类算法,此方法结合了全局与局部信息,提高了聚类的速度,改善了聚类的效果;采用Lena和脑影像实验与传统算法作比较证明了该算法的效果更好,并对一副97658k的影像进行处理,证明了该算法效率高。; 关键词直方图模糊C-均值聚类算法(FCM) 硬C-均值聚类算法(hcm) 半模糊加权聚类 OTSU 影像分割; Keywords histograms Fuzzy c-means clustering（FCM） hard c-means clustering（hcm） semi-WFCM Otsu image segment; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种具有影响力因子的硬聚类算法被引量：2: 3; 作者王建锋金健王晶晶; 机构上海电力学院计算机科学与技术系华东师范大学计算机科学与技术系上海西渡学校; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第19期177-180,共4页; 基金国家重点基础研究发展规划(973)(No.2002CB312001) 上海市科委项目(No.065115023)~~; 文摘为解决传统聚类方法对不同规模类不能正确聚类的问题,探讨了带影响力因子的硬聚类方法。为每个类均赋予一个影响力因子,使样本的隶属关系不只受距离的影响,而且受类的规模的影响。通过对18个数据集的实验,证明该方法的可行性,并且观察了影响力因子的取值对收敛过程和算法产生结果的影响,提出了今后的工作重点。; 关键词聚类硬聚类算法模糊C均值算法影响力因子; Keywords clustering hard c-means（hcm） Fuzzy c-means（FCM） effectiveness factor; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名小负荷短期预测中一种模糊聚类方法的探讨被引量：1: 4; 作者黄金榜吕华吴国忠; 机构浙江大学电气工程学院临安市供电局; 出处《机电工程》 CAS 2007年第12期106-108,共3页; 文摘由于影响负荷的随机因素很多,小容量负荷受冲击负荷影响较大,传统模型中的相似日选择一般采取夹角余弦法,选取的精度有待提高。模糊聚类分析是模糊数学中一种有效的分析方法,应用模糊聚类分析中基于目标函数的方法可对负荷的历史样本进行高精度的分类,所采用的HCM算法有效地提高了分类精度;在此基础上运用AGO回归算法进行合理的数据拟合后得到预测结果。算例证明,此方法是十分有效的,提高了小负荷短期负荷预测的精度。; 关键词模糊聚类硬C划分累加回归小容量负荷; Keywords fuzzy clustering hard c-means （hcm） clustering AGO regressive small load; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于硬C均值聚类算法和支持向量机的电力系统短期负荷预测	姜惠兰刘晓津关颖王梦宾	《电网技术》 EI CSCD 北大核心	2006	21	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于直方图加权的半模糊聚类	杨道普马秋禾石磊陈科	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种具有影响力因子的硬聚类算法	王建锋金健王晶晶	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2009	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	小负荷短期预测中一种模糊聚类方法的探讨	黄金榜吕华吴国忠	《机电工程》 CAS	2007	1	在线阅读下载PDF 职称材料