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基于遗传算法的K均值聚类分析 被引量:73
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作者 赖玉霞 刘建平 杨国兴 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第20期200-202,共3页
传统K均值算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,容易陷入局部最优值。针对上述问题,该文提出一种基于遗传算法的K均值聚类算法,将K均值算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相结合,在自适应交叉概率和变异概... 传统K均值算法对初始聚类中心敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,容易陷入局部最优值。针对上述问题,该文提出一种基于遗传算法的K均值聚类算法,将K均值算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相结合,在自适应交叉概率和变异概率的遗传算法中引入K均值操作,以克服传统K均值算法的局部性和对初始中心的敏感性,实验证明,该算法有较好的全局收敛性,聚类效果更好。 展开更多
关键词 k均值算法 中心 遗传算法
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基于主成分分析算法和K均值聚类算法的药品库存分类管理 被引量:1
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作者 唐蕾 邱磊 +1 位作者 俞佳慧 冀召帅 《医药导报》 北大核心 2025年第4期682-686,共5页
目的针对目前药品分类主观性较强、分类标准模糊、影响因素繁杂的问题,探讨一种科学的药品分类方法,以降低库存成本,提高库存的有效性。方法在北京某三级医院2021—2022年历史数据中随机抽取700种药品为研究对象,通过主成分分析(PCA)算... 目的针对目前药品分类主观性较强、分类标准模糊、影响因素繁杂的问题,探讨一种科学的药品分类方法,以降低库存成本,提高库存的有效性。方法在北京某三级医院2021—2022年历史数据中随机抽取700种药品为研究对象,通过主成分分析(PCA)算法和K均值聚类(K-means)算法对研究对象进行分类。结果确定轮廓系数为0.3470的分类数4为最佳分类数,将700种药品分为4类,其中有363种归为第一类,186种归为第二类,94种归为第三类,57种归为第四类。将该文研究的药品分类方法模拟运用到某三级医院2023年第二季度的药品库存管理中,模拟结果表明该分类方法能够降低库存成本,提高库存有效性。结论基于PCA算法和K-means聚类算法的药品分类方法能够为药品库存分类管理提供可靠依据。 展开更多
关键词 药品分 主成分分析算法 k均值算法 药品库存管理
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生成式人工智能领先企业专利布局实证分析——基于复杂网络分析与K均值聚类算法
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作者 高山行 王慧 杨张博 《科技进步与对策》 北大核心 2025年第4期55-66,共12页
生成式人工智能(AIGC)技术对经济社会发展带来巨大挑战,现有研究多从技术规制、发展历程等方面展开,较少对AIGC领先企业专利布局进行深入分析。选取美国AIGC领域领先的14家初创公司和4家科技巨头,基于复杂网络分析方法和机器学习的K均... 生成式人工智能(AIGC)技术对经济社会发展带来巨大挑战,现有研究多从技术规制、发展历程等方面展开,较少对AIGC领先企业专利布局进行深入分析。选取美国AIGC领域领先的14家初创公司和4家科技巨头,基于复杂网络分析方法和机器学习的K均值聚类算法,利用专利IPC信息构建专利知识网络。研究发现,美国AIGC领先企业的专利布局聚焦于电数字数据处理、图形数据读取及呈现等技术领域;从专利布局知识宽度、知识深度、知识紧密程度、知识分离程度和知识一致性程度进行聚类,企业可分为三类,即专业玩家、大厂/领先者和创新者。同时,识别不同企业的核心知识领域和桥接知识领域,最后从算法、算力和数据方面为我国发展AIGC产业提出政策建议。 展开更多
关键词 生成式人工智能 AIGC 复杂网络 专利布局 k均值
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基于自组织映射优化k均值聚类合成少数类算法及应用
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作者 罗博炜 谭家驹 冯纪强 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期679-689,共11页
针对金融数据高度不平衡使信贷违约预警模型训练和评估的复杂度大大增加的特点,为了改进重采样方法,运用自组织映射(SOM)神经网络来优化k均值聚类合成少数类(k-Means-SMOTE)算法,通过自组织映射神经网络识别和分析不平衡数据集的结构特... 针对金融数据高度不平衡使信贷违约预警模型训练和评估的复杂度大大增加的特点,为了改进重采样方法,运用自组织映射(SOM)神经网络来优化k均值聚类合成少数类(k-Means-SMOTE)算法,通过自组织映射神经网络识别和分析不平衡数据集的结构特征,将高维数据有效地映射至低维空间。在此基础上,结合k-Means算法进行数据聚类,以识别少数类样本的潜在群集,从而更准确地确定过采样的焦点区域。最后运用SMOTE技术对这些焦点区域进行过采样,增加少数类样本数量的同时保持数据的原始特征分布,从而减少过拟合的风险。在Bank marketing、Credit_Fraud等多个经典的真实金融数据集上的实验证明,该方法能够通过增加聚类稳定性来提升传统过采样算法的质量,在提升模型性能的同时降低算法复杂度。 展开更多
关键词 自组织映射神经网络 算法 k均值合成少数过采样方法 信贷违约预警
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应用距离裁剪策略的改进k均值聚类量化算法
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作者 查坤 安永丽 +1 位作者 刘英超 宋文丰 《电讯技术》 北大核心 2025年第7期1078-1086,共9页
为进一步提高物理层密钥生成过程中量化阶段的密钥一致性和可靠性,提出了一种基于距离的样本筛选策略。该策略通过测量样本与聚类中心的欧氏距离差,评估分类不确定性,剔除高不确定度样本以减少噪声干扰。仿真结果表明,在k均值量化算法... 为进一步提高物理层密钥生成过程中量化阶段的密钥一致性和可靠性,提出了一种基于距离的样本筛选策略。该策略通过测量样本与聚类中心的欧氏距离差,评估分类不确定性,剔除高不确定度样本以减少噪声干扰。仿真结果表明,在k均值量化算法和补偿k均值量化算法中引入该策略后,当单个样本量化为5比特时,分类不一致率分别降低8.1%和11.7%;量化为单比特时,分别降低63.4%和89.3%。 展开更多
关键词 物理层安全 密钥生成 信道量化:k均值 距离裁剪策略
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基于遗传算法的一种改进的K-均值聚类算法 被引量:5
6
作者 张春凯 王丽君 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第26期144-147,共4页
传统K-均值算法对初始聚类中心敏感大,易陷入局部最优值。将遗传算法与K均值算法结合起来进行探讨并提出一种改进的基于K-均值聚类算法的遗传算法,改进后的算法是基于可变长度的聚类中心的实际数目来实现的。同时分别设计出新的交叉算... 传统K-均值算法对初始聚类中心敏感大,易陷入局部最优值。将遗传算法与K均值算法结合起来进行探讨并提出一种改进的基于K-均值聚类算法的遗传算法,改进后的算法是基于可变长度的聚类中心的实际数目来实现的。同时分别设计出新的交叉算子和变异算子,并且使用的聚类有效性指标DB-Index作为目标函数,该算法很好地解决了聚类中心优化问题,与之前的两种算法相比,改进后的算法改善了聚类的质量,提高了全局的收敛速度。 展开更多
关键词 遗传算法 数据挖掘 k-均值 DB-Index
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基于K均值聚类的光伏集群发电功率超短期预测研究
7
作者 文贤馗 何明君 +3 位作者 张俊玮 周科 蔡永翔 张凡 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第12期165-172,共8页
准确的分布式光伏超短期功率预测对于分布式光伏接入电网具有至关重要的意义,但是当前分布式光伏功率预测中存在气象数据精度不够、功率数据不完整等问题。为此,提出了一种基于集群划分的区域光伏预测方法。首先选择正反向电量比、功率... 准确的分布式光伏超短期功率预测对于分布式光伏接入电网具有至关重要的意义,但是当前分布式光伏功率预测中存在气象数据精度不够、功率数据不完整等问题。为此,提出了一种基于集群划分的区域光伏预测方法。首先选择正反向电量比、功率中位数与平均数比值两个维度作为距离计算依据,采用K均值聚类算法对区域中所有光伏电站进行集群划分。在集群划分的基础上,对每个集群分别进行光伏功率预测,然后综合所有集群的预测结果实现对分布式光伏区域预测。最后采用某区域分布式光伏发电场站数据进行了验证。结果表明:所提算法精度较高,所提方法能够满足现场的要求。 展开更多
关键词 分布式光伏 集群划分 功率预测 k均值 长短期记忆网络
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一个用于空间聚类分析的遗传K-均值算法 被引量:19
8
作者 王家耀 张雪萍 周海燕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期188-190,共3页
空间数据挖掘是数据挖掘的一个新的分支,空间聚类分析是空间数据挖掘中的一个重要研究课题。本文在分析遗传算法及K–均值算法的优越性和不足的基础上,设计了一种遗传K-均值空间聚类分析算法,该算法兼顾了局部收敛和全局收敛性能。实验... 空间数据挖掘是数据挖掘的一个新的分支,空间聚类分析是空间数据挖掘中的一个重要研究课题。本文在分析遗传算法及K–均值算法的优越性和不足的基础上,设计了一种遗传K-均值空间聚类分析算法,该算法兼顾了局部收敛和全局收敛性能。实验表明,其结果优于传统K-均值聚类方法及单纯的遗传算法聚类。 展开更多
关键词 空间数据挖掘 空间 遗传算法 k-均值算法 遗传k-均值算法
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用遗传算法C-均值聚类分割医学彩色图像 被引量:9
9
作者 丛培盛 张洪江 +1 位作者 朱仲良 李通化 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第7期874-877,共4页
图像分割和对象提取是从图像处理到图像分析的关键步骤 .经典的C -均值聚类算法 (CMA)是将图像分割成C类的常用方法 ,但依赖于初始聚类中心的选择 .该算法通常得到的是局部最优解而非全局最优解 .遗传算法是一类全局优化搜索算法 .通过... 图像分割和对象提取是从图像处理到图像分析的关键步骤 .经典的C -均值聚类算法 (CMA)是将图像分割成C类的常用方法 ,但依赖于初始聚类中心的选择 .该算法通常得到的是局部最优解而非全局最优解 .遗传算法是一类全局优化搜索算法 .通过将遗传算法 (GA)与CMA相结合 ,对医学彩色图像直接按红绿蓝 (RGB)三色空间进行聚类 ,用遗传算法搜索全局最优解 ,有效地避免了C -均值聚类算法收敛到局部最优的问题 ,并在此基础上实现了对医学病理彩色图像的分割和对象提取 。 展开更多
关键词 医学图像 C—均值 遗传算法 全局优化
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基于遗传算法的模糊c-均值聚类算法 被引量:8
10
作者 欧阳 成卫 韩逢庆 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期89-92,共4页
基于误差平方和准则的模糊c-均值算法(FCM)是一种典型的动态聚类算法,其求解结果通常是局部最优解;当模糊集合之间的并、交、包含运算采用传统定义时,在模糊c-均值聚类结果中还会存在无意义的聚类集。研究表明采用遗传算法进行模糊c-均... 基于误差平方和准则的模糊c-均值算法(FCM)是一种典型的动态聚类算法,其求解结果通常是局部最优解;当模糊集合之间的并、交、包含运算采用传统定义时,在模糊c-均值聚类结果中还会存在无意义的聚类集。研究表明采用遗传算法进行模糊c-均值聚类(Fuzzyc-meansalgorithmovergeneticalgorithm,GFCM)时,不仅能够消除无意义的聚类集,而且还在一定程度上避免模糊c-均值算法收敛到局部最优解,为此设计编码、选择、配对交叉、变异等步骤。测试数据实验表明采用GFCM算法的结果优于FCM算法。 展开更多
关键词 遗传算法 模糊C-均值 GFCM
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模糊C均值聚类图像分割的改进遗传算法研究 被引量:15
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作者 杨凯 蒋华伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第33期179-182,共4页
基于模糊C均值(FCM)聚类算法,并利用遗传算法全局随机搜索的特点,提出了一种图像分割的改进遗传算法。该算法首先采用一种初值化算法确定合适的遗传算法的初始搜索范围,然后对遗传算法中的编码方式、交叉算子、变异算子等参数进行了一... 基于模糊C均值(FCM)聚类算法,并利用遗传算法全局随机搜索的特点,提出了一种图像分割的改进遗传算法。该算法首先采用一种初值化算法确定合适的遗传算法的初始搜索范围,然后对遗传算法中的编码方式、交叉算子、变异算子等参数进行了一些适当改进,进而给出了该算法的理论推导和算法的具体实现步骤。该算法除了解决模糊C均值聚类算法在医学图像分割中容易陷入局部最优解的问题,而且采用的初值化算法比标准的遗传模糊C均值聚类算法能确定更合适的遗传算法的初始搜索范围,从而加速了遗传算法的收敛过程。实验表明,该方法相对于标准的遗传模糊C均值聚类算法,效果要好得多。 展开更多
关键词 模糊C均值 模糊C均值(FCM)算法 遗传算法
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大矢量空间聚类的遗传k-均值算法 被引量:6
12
作者 王磊 戚飞虎 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第9期1154-1156,共3页
基于遗传算法与k均值算法,提出了一种遗传k均值算法.该算法通过改进标准遗传操作和使用可变变异率,使其在大矢量空间聚类问题中表现良好的性能,克服了k均值聚类算法易于陷入局部最值和标准遗传交叉操作对聚类应用的不适应.
关键词 遗传算法 k-均值算法 矢量空间
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基于模糊c-均值算法和遗传算法的新聚类方法 被引量:6
13
作者 郭海湘 诸克军 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期93-96,共4页
为了得到最佳聚类数和相应的每一类中的样本 ,文中首先介绍了一种新聚类方法 ,用该方法构造了一个既考虑类与类之间的分散程度、又考虑同一类紧凑程度的目标评价函数 ;再运用模糊c -均值算法 (FCM )进行迭代 ,求得每一类的中心和隶属度... 为了得到最佳聚类数和相应的每一类中的样本 ,文中首先介绍了一种新聚类方法 ,用该方法构造了一个既考虑类与类之间的分散程度、又考虑同一类紧凑程度的目标评价函数 ;再运用模糊c -均值算法 (FCM )进行迭代 ,求得每一类的中心和隶属度值 ;然后运用遗传算法搜索全局极值点 ;最后运用该算法对我国全要素生产力进行了模糊分类 . 展开更多
关键词 模糊 模糊C-均值 遗传算法
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基于免疫遗传算法的模糊C-均值聚类 被引量:9
14
作者 孙洋 罗可 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第23期152-153,169,共3页
为了克服FCM算法对初值的敏感性,提出了一种基于免疫遗传算法的FCM算法。该算法利用免疫系统原理和遗传算子自适应调整的方法(即免疫遗传算法)来改进FCM算法。实验证明该算法能有效解决未成熟收敛的问题,保证了种群的多样性,使聚类问题... 为了克服FCM算法对初值的敏感性,提出了一种基于免疫遗传算法的FCM算法。该算法利用免疫系统原理和遗传算子自适应调整的方法(即免疫遗传算法)来改进FCM算法。实验证明该算法能有效解决未成熟收敛的问题,保证了种群的多样性,使聚类问题最终快速、有效地收敛到全局最优解。 展开更多
关键词 算法 模糊C-均值算法 免疫遗传算法 免疫遗传FCM算法
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基于模糊逻辑COOT优化K调和均值的数据聚类算法
15
作者 戴峦岳 梁宵月 +1 位作者 王帅 王震坡 《广西科学》 北大核心 2024年第5期900-911,共12页
针对K调和均值(K-Harmonic Means, KHM)聚类算法易陷入局部最优的不足,本文结合KHM聚类算法的快速局部开发和白骨顶鸡优化算法(Coot optimization algorithm, COOT)的全局勘探能力,提出一种模糊逻辑COOT优化KHM的数据聚类算法(Fuzzy COO... 针对K调和均值(K-Harmonic Means, KHM)聚类算法易陷入局部最优的不足,本文结合KHM聚类算法的快速局部开发和白骨顶鸡优化算法(Coot optimization algorithm, COOT)的全局勘探能力,提出一种模糊逻辑COOT优化KHM的数据聚类算法(Fuzzy COOT K-Harmonic Means, FCOOTKHM)。将KHM聚类算法生成的初始聚类解输入白骨顶鸡初始种群结构再进行迭代寻优。同时,为了进一步提升COOT的搜索精度,设计模糊逻辑对COOT的收敛因子和领导者种群占比进行自适应调整,均衡算法的搜索与开发能力。使用聚类调和平均值评估种群个体的适应度,结合智能算法启发式搜索对聚类结果迭代寻优。利用加州大学欧文分校(University of California Irvine, UCI)数据库中的7个数据集对FCOOTKHM的聚类性能进行验证分析。结果表明,FCOOTKHM在准确率、精确度、召回率、F度量、Kappa系数和收敛效率等指标上均表现更好,该算法能够实现更精确的数据聚类。 展开更多
关键词 模糊逻辑 模糊系统 白骨顶鸡优化算法 k调和均值 收敛性
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基于遗传算法的一种c-均值聚类算法研究 被引量:1
16
作者 韩逢庆 李红梅 黄席樾 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第24期64-65,共2页
用遗传算法进行c-均值聚类可以在一定程度上避免c-均值算法收敛到局部最优解,为此设计GCM算法的编码、选择、配对交叉、变异等步骤;考虑到GCM算法实现时的效率和开销,对GCM算法进行了改进。测试数据实验表明采用GCM算法的结果95%以上能... 用遗传算法进行c-均值聚类可以在一定程度上避免c-均值算法收敛到局部最优解,为此设计GCM算法的编码、选择、配对交叉、变异等步骤;考虑到GCM算法实现时的效率和开销,对GCM算法进行了改进。测试数据实验表明采用GCM算法的结果95%以上能够取得全局最优解,远远超过采用HCM算法取得全局最优解的次数。 展开更多
关键词 遗传算法 C-均值算法 GCM算法 鲁棒性 优化算法
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IIoT环境下基于聚类的工作流多雾协同调度算法 被引量:1
17
作者 吴宏伟 江凌云 陈海峰 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期52-59,共8页
为解决在IIoT(industrial internet of things)环境下,现有的调度算法调度工作流中通信频繁、数据传输量大的任务所带来的完工时间上升、成本增加等影响的问题,提出一种基于聚类的工作流多雾协同调度算法。通过二分K均值算法对工作流中... 为解决在IIoT(industrial internet of things)环境下,现有的调度算法调度工作流中通信频繁、数据传输量大的任务所带来的完工时间上升、成本增加等影响的问题,提出一种基于聚类的工作流多雾协同调度算法。通过二分K均值算法对工作流中的任务进行聚类,基于聚类结果,在多个雾服务器之间使用改进的免疫粒子群优化算法进行任务调度。实验结果表明,该算法相比其它一些传统的调度算法在完工时间、成本、负载均衡方面都有一定提升。 展开更多
关键词 工业物联网 工作流 二分k均值算法 多雾 免疫粒子群优化算法 调度算法
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基于遗传算法和模糊C均值聚类的WSN分簇路由算法 被引量:44
18
作者 董发志 丁洪伟 +2 位作者 杨志军 熊成彪 张颖婕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第8期2359-2365,共7页
针对无线传感器网络(WSN)的节点能量有限、生命周期短、吞吐量低等问题,提出一种基于遗传算法(GA)和模糊C均值(FCM)聚类的WSN分簇路由算法GAFCMCR,采取“集中分簇,分布簇头选举”的方式。网络初始化时基站采用由GA优化的FCM聚类算法形... 针对无线传感器网络(WSN)的节点能量有限、生命周期短、吞吐量低等问题,提出一种基于遗传算法(GA)和模糊C均值(FCM)聚类的WSN分簇路由算法GAFCMCR,采取“集中分簇,分布簇头选举”的方式。网络初始化时基站采用由GA优化的FCM聚类算法形成网络分簇。第一轮簇头由距簇中心最近的节点担任;从第二轮开始,簇头的选举由上一轮的簇头负责,选举过程综合考虑候选节点的剩余能量、与基站的距离、与簇内其他节点的平均距离三个因子,并根据网络状态实时调整三个因子的权重。在数据传输阶段,将轮询机制引入簇内通信。仿真结果表明,相同网络环境下,与LEACH算法和基于K-Means的均匀分簇路由(KUCR)算法相比,GAFCMCR将网络生命周期延长了105%和20%。GAFCMCR成簇效果良好,具有良好的能量均衡性和更高的吞吐量。 展开更多
关键词 无线传感器网络 模糊C均值 遗传算法 均匀分簇 轮询机制
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结合遗传k均值改进的密度峰值聚类算法 被引量:8
19
作者 卜秋瑾 段隆振 段文影 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第4期1012-1016,共5页
针对密度峰值聚类(CFSFDP)算法处理多密度峰值数据集时,人工选择聚类中心易造成簇的误划分问题,提出一种结合遗传k均值改进的密度峰值聚类算法。在CFSFDP求得的可能簇中心中,利用基于可变染色体长度编码的遗传k均值的全局搜索能力自动... 针对密度峰值聚类(CFSFDP)算法处理多密度峰值数据集时,人工选择聚类中心易造成簇的误划分问题,提出一种结合遗传k均值改进的密度峰值聚类算法。在CFSFDP求得的可能簇中心中,利用基于可变染色体长度编码的遗传k均值的全局搜索能力自动搜索出最优聚类中心,同时自适应确定遗传k均值的交叉概率,避免早熟问题的出现。在UCI数据集上的实验结果表明,改进算法具有较好的聚类质量和较少的迭代次数,验证了所提算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 密度峰值 簇中心 遗传k均值 可变染色体长度编码
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基于可变染色体长度的遗传K均值聚类算法 被引量:7
20
作者 严宇平 肖菁 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第14期3709-3713,共5页
针对传统K-均值聚类算法需要事先确定聚类数,以及对初始质心的选择具有敏感性,从而容易陷入局部极值点的缺点,使用了一种基于可变染色体编码长度的遗传算法对传统K-均值聚类进行改进。该算法可以在事先不确定K值的情况下,通过多次的选... 针对传统K-均值聚类算法需要事先确定聚类数,以及对初始质心的选择具有敏感性,从而容易陷入局部极值点的缺点,使用了一种基于可变染色体编码长度的遗传算法对传统K-均值聚类进行改进。该算法可以在事先不确定K值的情况下,通过多次的选择、交叉、变异的遗传操作,最终得到最优的聚类数,以及最优的初始质心集。通过Reuters数据集的实验结果表明,基于该算法的聚类划分结果明显优于传统K-均值聚类算法,并且好过基于固定染色体编码长度遗传算法的K-均值聚类算法。 展开更多
关键词 文本 k-均值算法 遗传算法 可变染色体长度编码 Reuters数据集
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