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一种快速山峰聚类算法 被引量:5
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作者 陈晓云 敏玉芳 +1 位作者 郑良仁 杨丽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第7期2043-2045,共3页
山峰聚类既可以对数据集进行近似聚类,又可以为其他聚类方法提供聚类所需的初始聚类中心。减法聚类是山峰聚类的改进,它避免了山峰聚类中出现的计算量随样本维数增加呈指数增长的情况。但减法聚类对处理大样本集也力不从心。引入了P-tre... 山峰聚类既可以对数据集进行近似聚类,又可以为其他聚类方法提供聚类所需的初始聚类中心。减法聚类是山峰聚类的改进,它避免了山峰聚类中出现的计算量随样本维数增加呈指数增长的情况。但减法聚类对处理大样本集也力不从心。引入了P-tree数据结构,对高维大样本集进行分解,然后用减法聚类对子样本集进行聚类。此算法既避免了山峰聚类的维数灾难问题,也解决了减法聚类中样本数太大的问题。实验结果证明,该算法有效地减少了运算量,提高了聚类的速度。 展开更多
关键词 聚类分析 山峰聚类法 减法聚类 P-TREE 无监督学习
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一种改进的RBF神经网络学习算法 被引量:54
2
作者 王洪斌 杨香兰 王洪瑞 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期103-105,共3页
提出了一种改进的RBF神经网络学习算法 ,分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练 ,既可以根据样本合理地聚类、确定RBF径向基函数的个数和相应参数 ,又具有较强的网络映射能力 ,从而不仅使RBF神经网络结构得以优化 ,性... 提出了一种改进的RBF神经网络学习算法 ,分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练 ,既可以根据样本合理地聚类、确定RBF径向基函数的个数和相应参数 ,又具有较强的网络映射能力 ,从而不仅使RBF神经网络结构得以优化 ,性能也得到了提高。 展开更多
关键词 RBF神经网络 减聚类算法 监督学习算法
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基于PSO的RBF神经网络学习算法及其应用 被引量:44
3
作者 张顶学 关治洪 刘新芝 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第20期13-15,共3页
提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的径向基函数(RBF)神经网络学习方法,首先利用减聚类算法确定网络径向基层的单元数,再用PSO对基中心和宽度进行优化,并与最小二乘法相结合训练RBF神经网络。将此算法用于混沌时间序列的预测,实例仿真... 提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的径向基函数(RBF)神经网络学习方法,首先利用减聚类算法确定网络径向基层的单元数,再用PSO对基中心和宽度进行优化,并与最小二乘法相结合训练RBF神经网络。将此算法用于混沌时间序列的预测,实例仿真表明此方法是有效的。 展开更多
关键词 粒子群 径向基函数神经网络 减聚类算法 混沌时间序列 最小二乘法
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提高动态流量软测量实时性的RBF中心优化算法 被引量:3
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作者 吕梦雅 闫晶 +1 位作者 唐勇 王益群 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期2619-2623,共5页
针对液压伺服系统动态流量软测量模型中神经网络训练精度和训练速度难以同时提升的问题,引入减聚类(SCM)算法将原训练样本集映射成初始径向基函数(RBF)中心集,并确定基函数宽度;利用敏感性分析算法(SenV)对基函数的中心进行优化,从而减... 针对液压伺服系统动态流量软测量模型中神经网络训练精度和训练速度难以同时提升的问题,引入减聚类(SCM)算法将原训练样本集映射成初始径向基函数(RBF)中心集,并确定基函数宽度;利用敏感性分析算法(SenV)对基函数的中心进行优化,从而减少神经网络隐层节点数目;在根本上为同时提升神经网络训练精度和训练速度提供保障。实验表明,神经网络的隐层节点数可降低至少30%。 展开更多
关键词 动态流量 软测量 径向基函数神经网络 减聚类算法 敏感性分析
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基于ANFIS的污水处理过程建模的研究 被引量:5
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作者 余颖 乔俊飞 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期266-268,277,共4页
针对活性污泥法污水处理过程的特点,提出了一种基于ANFIS的建模方法。以污水处理厂水质数据为样本,首先利用主元分析(PCA)实现输入变量的降维和去相关,随后采用减法聚类算法生成初始模糊推理系统,进而采用ANFIS建立活性污泥法污水处理... 针对活性污泥法污水处理过程的特点,提出了一种基于ANFIS的建模方法。以污水处理厂水质数据为样本,首先利用主元分析(PCA)实现输入变量的降维和去相关,随后采用减法聚类算法生成初始模糊推理系统,进而采用ANFIS建立活性污泥法污水处理过程模型。仿真实验表明:基于ANFIS的建模方法是有效的;通过仿真结果比较,PCA-减法聚类-ANFIS网络的拟合能力及收敛速度均优于PCA-BP,更适合作为活性污泥法污水处理过程模型。 展开更多
关键词 活性污泥法 主元分析 减法聚类 ANFIS
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基于ANFIS的烧结终点预测 被引量:7
6
作者 荆锴 王旭明 +1 位作者 李扬 王宏文 《烧结球团》 北大核心 2011年第5期8-11,共4页
提出了一种基于ANFIS的烧结终点预测模型,该模型采用减法聚类来确定隶属度函数的中心,接着采用正交最小二乘参数辨识对神经网络进行训练。由于影响烧结终点的因素较多,若要全部考虑到可能会引起神经网络输入的维数灾,文中首次采用了主... 提出了一种基于ANFIS的烧结终点预测模型,该模型采用减法聚类来确定隶属度函数的中心,接着采用正交最小二乘参数辨识对神经网络进行训练。由于影响烧结终点的因素较多,若要全部考虑到可能会引起神经网络输入的维数灾,文中首次采用了主成分分析法来减小ANFIS输入维数,避免出现维数灾。通过现场采集的数据,对该模型进行了仿真。实验证明,该模型有较好的学习能力和自适应能力,为烧结终点预测提供了一种新的算法。 展开更多
关键词 烧结终点 ANFIS 主成分分析法 减法聚类 正交最小二乘法
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柔性机械臂T-S模糊模型的辨识及其分析 被引量:2
7
作者 张雪莲 潘铁强 +1 位作者 唐可洪 马晓丽 《机电工程》 CAS 2006年第11期36-38,共3页
针对柔性机械臂强非线性、强耦合性及不确定性等特点,利用Takagi-Sugeno模糊模型对柔性机械臂进行了建模。将模型的仿真结果和实验结果进行了对比分析,验证了模型的准确性。
关键词 柔性机械臂 T-S模糊模型 减法聚类分析 最小二乘法
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循环流化床锅炉燃烧系统中床温的模糊辨识 被引量:3
8
作者 董泽 孙剑 +1 位作者 王子杰 韩璞 《动力工程》 CSCD 北大核心 2009年第4期358-362,共5页
针对循环流化床锅炉稳定燃烧、经济运行的关键参数——密相区床温进行了动态特性研究,建立了床温模型.通过阶跃扰动试验分析了床温系统的动态特性,给出了某工况点附近的单输入单输出系统的传递函数.为床温设计了实用的基于模糊规则的非... 针对循环流化床锅炉稳定燃烧、经济运行的关键参数——密相区床温进行了动态特性研究,建立了床温模型.通过阶跃扰动试验分析了床温系统的动态特性,给出了某工况点附近的单输入单输出系统的传递函数.为床温设计了实用的基于模糊规则的非线性建模方法:首先利用简化的减法聚类法得到输入空间的模糊划分,并假定模糊规则数目囊括输入模糊集的所有组合,其次利用递推最小二乘算法学习得到输出模糊集的中心,从而构造1个带乘积推理机、单值模糊器和中心平均解模糊器的模糊系统.验证数据表明:设计的模糊系统能有效拟合床温系统的输入输出曲线,而且算法简单、实用. 展开更多
关键词 循环流化床锅炉 床温 飞升曲线法 模糊系统 减法聚类法 递推最小二乘法
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面向OLED屏像素缺陷检测的新方法 被引量:5
9
作者 汪志亮 高健 赵伟明 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第26期177-180,共4页
有机发光显示器OLED(OrganicLED)的内部像素缺陷常由于尺寸小、对比度不高、且灰度与像素轮廓灰度相近等问题,在使用传统阈值分割方法处理时会将像素轮廓保留下来,因而不能达到缺陷的有效检测目的。提出一种多次迭代差影法的OLED屏像素... 有机发光显示器OLED(OrganicLED)的内部像素缺陷常由于尺寸小、对比度不高、且灰度与像素轮廓灰度相近等问题,在使用传统阈值分割方法处理时会将像素轮廓保留下来,因而不能达到缺陷的有效检测目的。提出一种多次迭代差影法的OLED屏像素缺陷检测方法。该检测算法在对图像进行中值滤波和图像增强处理后,对图像实施多次像素模板提取和差影运算,获取到对比度较低的缺陷图,运用K-均值聚类方法对图像进行分割,从而较好地实现缺陷的识别。运用Labview和IMAQVision软件包工具,编程实现所提出的算法,并通过实际获取的OLED图片验证了方法的有效性。结果表明,该方法能很好地保持缺陷的细节,并能检测到8μm×8μm的微小缺陷。 展开更多
关键词 图像处理 有机发光显示器(OLED) 缺陷检测 差影法 K-均值聚类
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高层建筑风振反应的T-S模糊控制 被引量:2
10
作者 张旭红 许美贤 张善元 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第4期587-589,共3页
研究了高层建筑在顺风向脉动风荷载激励下T—S模糊控制问题。受控结构为拟建于澳大利亚Melbourne的一幢钢筋混凝土结构办公楼,高306米,总共76层,控制设备为安装于结构最顶层的主动调谐质量阻尼器,主动控制力由T-S型模糊控制器求得。选取... 研究了高层建筑在顺风向脉动风荷载激励下T—S模糊控制问题。受控结构为拟建于澳大利亚Melbourne的一幢钢筋混凝土结构办公楼,高306米,总共76层,控制设备为安装于结构最顶层的主动调谐质量阻尼器,主动控制力由T-S型模糊控制器求得。选取LQG控制的仿真结果为T-S模糊控制器的学习样本,采用减法聚类法和混合学习算法对T-S模型进行结构与参数辨识,通过改变结构刚度来检验模糊控制器的鲁棒性。仿真结果表明:T-S模糊控制器鲁棒性好,控制效果能够满足高层建筑风振舒适度的要求;与Mamdani型控制器相比,在线计算时间短,无计算时滞问题。 展开更多
关键词 高层建筑 T—S模糊控制 模糊控制器 风振反应 钢筋混凝土结构
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IaaS模式“云训练”资源预测-调度方法 被引量:1
11
作者 朱元昌 陈志佳 +1 位作者 邸彦强 冯少冲 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期323-331,共9页
基础设施即服务(infrastructure as a service,IaaS)模式"云训练"是基于IaaS云计算提出的武器装备系统模拟训练的模式,根据用户需求对训练资源进行预测调度是提高训练效果的重要保证。分析了"云训练"中用户任务、... 基础设施即服务(infrastructure as a service,IaaS)模式"云训练"是基于IaaS云计算提出的武器装备系统模拟训练的模式,根据用户需求对训练资源进行预测调度是提高训练效果的重要保证。分析了"云训练"中用户任务、资源需求特点,采用阈值法进行预处理,通过动态权值系综模型得到预处理结果。在此基础上,提出基于减法-模糊聚类的模糊神经网络的资源需求预测方法(subtractive-fuzzy clustering based fuzzy neural network,SFCFNN),并引入自适应学习率和动量项以提升收敛速度和稳定性。调度器根据预测结果实现用户需求与资源之间的动态匹配。实验表明该方法可精确预测用户资源需求,实现资源动态调度,有效提高资源利用率与训练效果。 展开更多
关键词 基础设施即服务 云训练 模糊神经网络 阈值法 减法-模糊聚类 预测-调度
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软腔体柔性机械臂的T-S模糊建模与控制 被引量:1
12
作者 张雪莲 潘铁强 +1 位作者 唐可洪 马晓丽 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期1093-1098,共6页
针对柔性机械臂强非线性、强耦合性及不确定性的特点,利用Takagi-Sugeno模糊模型其规则前件是模糊变量,而规则后件的结论是输入输出线性函数的特点,对柔性机械臂进行了建模。在验证了模型准确性的基础上,进行了广义预测控制方法的研究,... 针对柔性机械臂强非线性、强耦合性及不确定性的特点,利用Takagi-Sugeno模糊模型其规则前件是模糊变量,而规则后件的结论是输入输出线性函数的特点,对柔性机械臂进行了建模。在验证了模型准确性的基础上,进行了广义预测控制方法的研究,最后,对比分析了广义预测控制和传统PID控制,实验结果表明,基于T-S模糊模型的广义预测控制能很好的实现对柔性机械臂的控制。为柔性机械臂的模糊建模和进一步研究提供了理论指导及重要的前提条件。 展开更多
关键词 柔性机械臂 T-S模糊模型 广义预测控制 减法聚类分析 最小二乘法
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改进RBF神经网络在地下水动态预报中的应用 被引量:10
13
作者 邱林 胡庆和 +1 位作者 冯丽云 王华 《华北水利水电学院学报》 2004年第2期1-3,31,共4页
根据地下水位与其影响因素之间存在的映射关系,建立了一种改进的RBF神经网络模型,并分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练.结果表明,该模型比传统的BP算法迭代次数少,收敛速度快,运算简便,预测精度较高,具有应用价值.
关键词 RBF神经网络 地下水动态 预报 减聚类算法
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航空发动机性能识别SOFM收缩聚类方法
14
作者 梁建海 杜军 冀捐灶 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2006年第11期70-72,76,共4页
自组织神经网络SOFM可以将多维数据快速地映射到二维平面上,但需要进行人工聚类划分。由于多尺度栅格技术可以对数据实现密度检测,相应的收缩聚类方法采用大小可变的栅格对相连单元进行标识,将点沿着数据的密度梯度进行移动,自动计算最... 自组织神经网络SOFM可以将多维数据快速地映射到二维平面上,但需要进行人工聚类划分。由于多尺度栅格技术可以对数据实现密度检测,相应的收缩聚类方法采用大小可变的栅格对相连单元进行标识,将点沿着数据的密度梯度进行移动,自动计算最好的簇作为聚类结果。以多维发动机飞行参数为应用对象,数据预处理提取特征后,按隶属度获得特征向量后输入SOFM网络,用收缩聚类算法(SCM)实现对输出的自动聚类检测,完成对发动机状态有效分析。实验结果和专家判读完全一致。 展开更多
关键词 飞行参数 收缩聚类算法 自组织特征映射 状态识别
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减聚类在电力系统中长期负荷预测中的应用
15
作者 杜欣慧 李小婧 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2008年第S1期165-167,共3页
分析了电力系统中长期负荷特性以及RBF神经网络的非线性功能,引入一种减聚类算法来选取网络隐层节点中心,并将该方法在Matlab下进行了仿真。将预测结果与实际负荷值、灰色理论模型得到的结果进行对比分析,结果表明采用减聚类算法的RBF... 分析了电力系统中长期负荷特性以及RBF神经网络的非线性功能,引入一种减聚类算法来选取网络隐层节点中心,并将该方法在Matlab下进行了仿真。将预测结果与实际负荷值、灰色理论模型得到的结果进行对比分析,结果表明采用减聚类算法的RBF神经网络模型在隐层节点选择上更加精确,用其建立的模型具有较好的预测精度,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 中长期负荷预测 减聚类 RBF
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基于聚类挖掘的供应链绩效评价的标杆选择法 被引量:7
16
作者 初颖 刘鲁 张巍 《管理科学学报》 CSSCI 2004年第5期49-55,66,共8页
标杆法作为供应链绩效评价的一种方法具有重要的应用价值,而如何针对既定目标选择合适的标杆并提供可信的依据是这类方法的瓶颈.针对这个问题,提出利用基于密度的聚类挖掘技术采集分析供应链的特征,为使用标杆法比较和改善供应链的绩效... 标杆法作为供应链绩效评价的一种方法具有重要的应用价值,而如何针对既定目标选择合适的标杆并提供可信的依据是这类方法的瓶颈.针对这个问题,提出利用基于密度的聚类挖掘技术采集分析供应链的特征,为使用标杆法比较和改善供应链的绩效提供决策依据.首先对已知供应链的绩效指标值数据进行标准化处理,然后采用基于密度的聚类挖掘技术(改进的K-均值聚类方法)进行分类,通过分析各类供应链的特点和差异解决了标杆选择的问题,最后设计了一个算例说明方法的应用. 展开更多
关键词 供应链 绩效评价 标杆法 基于密度的聚类 数据挖掘
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