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一种基于层次聚类的机场噪声数据挖掘方法被引量：12: 1; 作者徐涛谢继文杨国庆《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期715-721,共7页; 针对机场噪声数据集特征,提出一种基于代表点的快速层次聚类算法,该算法在传统凝聚层次聚类算法的基础上,借助聚类代表点法和二分法策略进行改进。同时,提出一种聚类代表点和聚类算法相似性定义相结合的聚类结果评价方法,并采用其对聚... 展开更多; 关键词数据挖掘机场噪声预测代表点快速层次聚类算法聚类结果评价; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于叶脉聚类分析技术的叶片快速分类被引量：1: 2; 作者方玺葛权耕何朗《湖北农业科学》北大核心 2013年第14期3423-3427,共5页; 根据叶脉密度、距离、圈数等参数,采用Blonder等的叶脉数学模型和层次聚类分析方法,最终确定将25种具有地域代表性的树木树叶分为4大类,研究还发现叶片曝光率、树枝轮廓都会影响叶片的形状。该树叶类型分类方法理论清晰,简单易于实现,... 展开更多; 关键词叶脉层次聚类相关性分析叶片快速分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于减法聚类的合并最优路径层次聚类算法被引量：5: 3; 作者朱琪张会福 +1 位作者杨宇波杨泉清《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期178-182,187,共6页; 针对传统层次聚类算法在处理大规模数据时效率低下的问题,提出一种快速层次聚类算法。根据数据点密度值的大小依次确定初始聚类中心,使用最小生成树算法对初始聚类中心间的相似度距离进行存储,寻找最优合并路径,从而减少更新距离矩阵的... 展开更多; 关键词初始聚类中心最优路径快速聚类大数据集层次聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

自动确定聚类中心的势能聚类算法被引量：9: 4; 作者于晓飞葛洪伟《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第6期1004-1012,共9页; 基于势能的快速层次聚类算法使用一种全新的相似性度量准则,可以更高效地得到聚类结果。但该算法需人工设定聚类数目,而且在分配样本时仅依据距离测度,削弱了势能的影响。针对上述问题,提出一种自动确定聚类中心的势能聚类算法。新算法... 展开更多; 关键词聚类基于势能的快速层次聚类(pha) 势能聚类自动确定聚类数目; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种抗噪的移动时间势能聚类算法: 5; 作者陆慎涛葛洪伟《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期144-149,共6页; 移动时间层次聚类是一种势能聚类算法,具有较好的聚类效果,但该算法无法识别数据集中存在的噪声数据点。为此,提出一种抗噪的移动时间势能聚类算法。通过各个数据点的势能值以及数据点之间的相似度找到各个数据点的父节点,计算各数据点... 展开更多; 关键词聚类算法势能移动时间层次聚类噪声识别数据集; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于聚类的多目标遗传算法在类职责分配中的应用被引量：1: 6; 作者李雅琎刘伟胡志刚《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第7期1398-1404,共7页; 在面向对象软件设计与实现过程中,类职责分配是其中最重要且复杂的步骤之一,它在很大程度上影响软件质量。为了实现类职责自动分配的目标,从软件内聚与耦合度量的角度出发,建立了类职责分配问题多目标优化模型。在基于快速非支配排序多... 展开更多; 关键词类职责分配多目标遗传算法快速非支配排序凝聚层次聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

某随动平台模糊RBF神经网络终端滑模控制设计被引量：2: 7; 作者黎青鑫陈机林 +1 位作者侯远龙陶征勇《电光与控制》 CSCD 北大核心 2020年第12期90-94,104,共6页; 为了提高某随动系统负载模拟器加载系统的力矩跟踪精度,提出一种模糊RBF神经网络终端滑模复合控制方法。首先通过对随动负载模拟器的系统组成和工作原理的分析,简化力矩电机模型,根据扭矩传感器和惯量盘的模型,建立随动负载模拟器的简... 展开更多; 关键词负载模拟器模糊RBF神经网络快速终端滑模最近邻层次聚类改进共轭梯度算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于层次聚类的机场噪声数据挖掘方法被引量：12: 1; 作者徐涛谢继文杨国庆; 机构中国民航大学计算机科学与技术学院中国民航信息技术科研基地; 出处《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期715-721,共7页; 基金国家自然科学基金重点(61139002)资助项目国家高技术研究发展计划("八六三"计划)(2012AA063301)资助项目 +2 种基金 MHRD201101)资助项目中央高校基本科研业务费专项资金(3122013P013)资助项目; 文摘针对机场噪声数据集特征,提出一种基于代表点的快速层次聚类算法,该算法在传统凝聚层次聚类算法的基础上,借助聚类代表点法和二分法策略进行改进。同时,提出一种聚类代表点和聚类算法相似性定义相结合的聚类结果评价方法,并采用其对聚类结果进行评价。实验结果表明,该算法不仅运行效率高,而且能够较准确地发现特定类型飞行事件的噪声分布模式,利用该分布模式能够较准确地预测特定类型飞行事件的噪声分布状况。; 关键词数据挖掘机场噪声预测代表点快速层次聚类算法聚类结果评价; Keywords data mining prediction of airport noise representative point fast hierarchical clustering algorithm clustering result evaluation; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于叶脉聚类分析技术的叶片快速分类被引量：1: 2; 作者方玺葛权耕何朗; 机构武汉理工大学理学院; 出处《湖北农业科学》北大核心 2013年第14期3423-3427,共5页; 基金国家自然科学基金项目(11102142) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012-IV-057) 武汉理工大学国家级大学生创新创业训练计划资助项目(20121049714004); 文摘根据叶脉密度、距离、圈数等参数,采用Blonder等的叶脉数学模型和层次聚类分析方法,最终确定将25种具有地域代表性的树木树叶分为4大类,研究还发现叶片曝光率、树枝轮廓都会影响叶片的形状。该树叶类型分类方法理论清晰,简单易于实现,在植物叶片迅速分类等农林业领域有一定的实用和推广价值。; 关键词叶脉层次聚类相关性分析叶片快速分类; Keywords leaf vein hierarchical cluster correlation analysis rapid classification of leaves; 分类号 Q94 [生物学—植物学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于减法聚类的合并最优路径层次聚类算法被引量：5: 3; 作者朱琪张会福杨宇波杨泉清; 机构湖南科技大学计算机科学与工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期178-182,187,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(51175169) 国家科技支撑计划基金资助项目(2012BAF02B01); 文摘针对传统层次聚类算法在处理大规模数据时效率低下的问题,提出一种快速层次聚类算法。根据数据点密度值的大小依次确定初始聚类中心,使用最小生成树算法对初始聚类中心间的相似度距离进行存储,寻找最优合并路径,从而减少更新距离矩阵的计算量和空间复杂度,并优化减法聚类中的收敛函数。在UCI数据集上的实验结果表明,该算法比传统聚类算法执行速度更快、效率更高,且随着数据量的增多,在时间消耗方面的优势更明显。; 关键词初始聚类中心最优路径快速聚类大数据集层次聚类; Keywords initial clustering center optimal path fast clustering large dataset Hierarchical Clustering （ HC ）; 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

题名自动确定聚类中心的势能聚类算法被引量：9: 4; 作者于晓飞葛洪伟; 机构江南大学物联网工程学院江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室; 出处《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第6期1004-1012,共9页; 基金国家自然科学基金No.61305017 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目No.KYLX15_1169~~; 文摘基于势能的快速层次聚类算法使用一种全新的相似性度量准则,可以更高效地得到聚类结果。但该算法需人工设定聚类数目,而且在分配样本时仅依据距离测度,削弱了势能的影响。针对上述问题,提出一种自动确定聚类中心的势能聚类算法。新算法基于势能的物理意义和数据点与父节点的距离两个特征来自动确定聚类中心,并在分配机制上同时考虑势能和距离两个因素。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,新算法不仅可以自动确定聚类数目,而且具有更优的聚类结果。; 关键词聚类基于势能的快速层次聚类(pha) 势能聚类自动确定聚类数目; Keywords clustering potential-based hierarchical agglomerative clustering（pha） potential clustering automatically determining the number of clustering; 分类号 TP391.41 [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

题名一种抗噪的移动时间势能聚类算法: 5; 作者陆慎涛葛洪伟; 机构江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室江南大学物联网工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期144-149,共6页; 基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYLX16_0781) 江苏省高校优势学科建设工程项目。; 文摘移动时间层次聚类是一种势能聚类算法,具有较好的聚类效果,但该算法无法识别数据集中存在的噪声数据点。为此,提出一种抗噪的移动时间势能聚类算法。通过各个数据点的势能值以及数据点之间的相似度找到各个数据点的父节点,计算各数据点到父节点的距离,按照该距离以及数据点的势能得到λ值,并依照λ值大小构造递增曲线,通过递增曲线中的拐点来识别出噪声点,将噪声数据归到新的类簇中,对去除噪声点后的数据集,根据数据点与父节点的距离进行层次聚类来获得聚类结果。实验结果表明,该算法能够识别出数据集中的噪声数据点,从而得到更优的聚类效果。; 关键词聚类算法势能移动时间层次聚类噪声识别数据集; Keywords clustering algorthm potential energy Travel-Time based Hierarchical Clustering(TTHC) noise recognition datasets; 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

题名基于聚类的多目标遗传算法在类职责分配中的应用被引量：1: 6; 作者李雅琎刘伟胡志刚; 机构中南大学软件学院湖南中医药大学管理与信息工程学院; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第7期1398-1404,共7页; 文摘在面向对象软件设计与实现过程中,类职责分配是其中最重要且复杂的步骤之一,它在很大程度上影响软件质量。为了实现类职责自动分配的目标,从软件内聚与耦合度量的角度出发,建立了类职责分配问题多目标优化模型。在基于快速非支配排序多目标遗传算法基础上,引入凝聚的层次聚类技术,保证群体多样性,避免陷入未成熟收敛。在实验中,通过对类职责自动分配并与一个已有的设计优良的软件系统进行对比,验证了此算法的正确性。另外,通过与单目标遗传算法、SPEA2算法对比表明,本算法在解决类职责分配问题上运行效果最好。; 关键词类职责分配多目标遗传算法快速非支配排序凝聚层次聚类; Keywords class responsibility assignment multi-objective genetic algorithms fast non-dominated sorting hierarchical agglomerative clustering; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名某随动平台模糊RBF神经网络终端滑模控制设计被引量：2: 7; 作者黎青鑫陈机林侯远龙陶征勇; 机构南京理工大学机械工程学院; 出处《电光与控制》 CSCD 北大核心 2020年第12期90-94,104,共6页; 文摘为了提高某随动系统负载模拟器加载系统的力矩跟踪精度,提出一种模糊RBF神经网络终端滑模复合控制方法。首先通过对随动负载模拟器的系统组成和工作原理的分析,简化力矩电机模型,根据扭矩传感器和惯量盘的模型,建立随动负载模拟器的简化等效模型。随后设计了一种快速终端滑模控制器,为了提高滑模的动态品质,利用模糊神经网络方法动态调节滑模面参数。同时,为了提高模糊RBF神经网络的学习和训练速度,用最近邻层次聚类和共轭梯度算法调整网络各参数,并对算法进行局部优化以提高算法性能。最后进行仿真,证明该方法提高了系统控制精度且具有良好的动态特性。; 关键词负载模拟器模糊RBF神经网络快速终端滑模最近邻层次聚类改进共轭梯度算法; Keywords load simulator fuzzy RBF neural network fast terminal sliding mode nearest-neighbour hierarchical clustering improved conjugate gradient algorithm; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种基于层次聚类的机场噪声数据挖掘方法	徐涛谢继文杨国庆	《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	12	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于叶脉聚类分析技术的叶片快速分类	方玺葛权耕何朗	《湖北农业科学》北大核心	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于减法聚类的合并最优路径层次聚类算法	朱琪张会福杨宇波杨泉清	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2015	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	自动确定聚类中心的势能聚类算法	于晓飞葛洪伟	《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心	2018	9	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种抗噪的移动时间势能聚类算法	陆慎涛葛洪伟	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2020	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于聚类的多目标遗传算法在类职责分配中的应用	李雅琎刘伟胡志刚	《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心	2016	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	某随动平台模糊RBF神经网络终端滑模控制设计	黎青鑫陈机林侯远龙陶征勇	《电光与控制》 CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料