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基于核的可能性聚类算法被引量：8: 1; 作者吕佳熊忠阳《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第13期2466-2468,共3页; 针对模糊C-均值算法聚类分析时的缺陷,采用能够较好地处理噪音和孤立点的可能性聚类算法,并将核学习方法的思想应用于可能性聚类算法中,提出一种基于核的可能性聚类算法。该方法利用Mercer核将观察空间的待分类样本点经过一个非线性映射... 展开更多; 关键词聚类分析核函数模糊C-均值可能性聚类基于核的可能性聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于动态聚类的电力变压器故障诊断被引量：21: 2; 作者熊浩张晓星 +2 位作者廖瑞金常涛孙才新《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期456-459,共4页; 本文提出了一种新电力变压器故障诊断的动态聚类方法,以人工免疫网络对故障样本进行免疫学习和记忆,提取表征故障样本的有用特征作为核可能性聚类算法的初始聚类中心,再用遗传算法动态选取聚类个数和中心实现故障样本的分类。该诊断方... 展开更多; 关键词动态聚类人工免疫网络核可能性聚类遗传算法电力变压器故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多模型外部分析和Greedy-KP1M的多工况过程监控被引量：3: 3; 作者王晓阳王昕 +1 位作者王振雷钱锋《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2869-2876,共8页; 传统的基于多元统计过程监控方法都是假设过程处于单一工况下,而随着进料负荷、产品组分等过程参数的改变,生产过程的工况也随之改变,传统方法便不再适用。针对工业过程中的多工况监控问题,提出了一种基于多模型外部分析和Greedy-KP1M... 展开更多; 关键词多工况多模型外部分析 Greedy特征样本提取核单簇可能性聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种鲁棒非平衡极速学习机算法被引量：2: 4; 作者孟凡荣高春晓刘兵《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第4期985-988,1004,共5页; 极速学习机(ELM)算法只对平衡数据集分类较好,对于非平衡数据集,它通常偏向多数样本类,对于少数样本类性能较低。针对这一问题,提出了一种处理不平衡数据集分类的ELM模型(ELM-CIL),该模型按照代价敏感学习的原则为少数类样本赋予较大的... 展开更多; 关键词极速学习机不平衡数据集基于核的可能性模糊C-均值聚类神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于核的可能性聚类算法被引量：8: 1; 作者吕佳熊忠阳; 机构重庆大学计算机学院; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第13期2466-2468,共3页; 文摘针对模糊C-均值算法聚类分析时的缺陷,采用能够较好地处理噪音和孤立点的可能性聚类算法,并将核学习方法的思想应用于可能性聚类算法中,提出一种基于核的可能性聚类算法。该方法利用Mercer核将观察空间的待分类样本点经过一个非线性映射后,映射到一个高维的核空间,突出不同类别样本之间的特征差异,使得原来线性不可分的样本点在核空间中变得更加线性可分,从而更好地聚类。经仿真实验表明,基于核的可能性聚类算法比模糊C-均值以及可能性聚类算法具有更好的聚类效果,且算法能够很快地收敛。; 关键词聚类分析核函数模糊C-均值可能性聚类基于核的可能性聚类; Keywords clustering analysis kernel function fuzzy C-means possibilistic C-means kernel-based possibilistic C-means; 分类号 TP181 [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

题名基于动态聚类的电力变压器故障诊断被引量：21: 2; 作者熊浩张晓星廖瑞金常涛孙才新; 机构重庆大学电气工程学院高电压与电工新技术教育部重点实验室; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期456-459,共4页; 基金国家杰出青年科学基金(50425722)资助项目; 文摘本文提出了一种新电力变压器故障诊断的动态聚类方法,以人工免疫网络对故障样本进行免疫学习和记忆,提取表征故障样本的有用特征作为核可能性聚类算法的初始聚类中心,再用遗传算法动态选取聚类个数和中心实现故障样本的分类。该诊断方法经大量实例分析,并将其结果与BP神经网络等方法的结果相比,表明该算法具有较高的诊断精度。; 关键词动态聚类人工免疫网络核可能性聚类遗传算法电力变压器故障诊断; Keywords dynamic clustering artificial immune network kernel-based possibilistic clustering genetic algorithm power transformer fault diagnosis; 分类号 TM41 [电气工程—电器] TP183 [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

题名基于多模型外部分析和Greedy-KP1M的多工况过程监控被引量：3: 3; 作者王晓阳王昕王振雷钱锋; 机构华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海交通大学电工与电子技术中心东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室; 出处《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2869-2876,共8页; 基金国家自然科学基金项目(61134007 61174118) +3 种基金上海市重点学科建设项目(B504) 流程工业综合自动化国家重点实验室开放课题基金项目~~; 文摘传统的基于多元统计过程监控方法都是假设过程处于单一工况下,而随着进料负荷、产品组分等过程参数的改变,生产过程的工况也随之改变,传统方法便不再适用。针对工业过程中的多工况监控问题,提出了一种基于多模型外部分析和Greedy-KP1M的多工况过程监控方法。首先针对传统外部分析方法描述能力不足的问题,用多模型局部建模代替单一模型来获得更好的描述能力,同时获得监控残差,通过对残差进行监控从而去除多工况的影响,进而将核单簇可能性聚类(KP1M)用于对残差的监控上。该方法拥有和支持向量数据描述(SVDD)相当的监控效果,但计算复杂度却远远小于SVDD。同时,采用Greedy方法提取特征样本,进一步降低了算法计算复杂度。最后将上述方法应用在TE模型和乙烯裂解炉的监控上,结果证明了该方法的有效性。; 关键词多工况多模型外部分析 Greedy特征样本提取核单簇可能性聚类; Keywords multiple operation modes； multiple models external analysis； Greedy feature samples extraction； KP1M; 分类号 TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种鲁棒非平衡极速学习机算法被引量：2: 4; 作者孟凡荣高春晓刘兵; 机构中国矿业大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第4期985-988,1004,共5页; 基金高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110095110010) 国家"863"计划资助项目(2012AA011004); 文摘极速学习机(ELM)算法只对平衡数据集分类较好,对于非平衡数据集,它通常偏向多数样本类,对于少数样本类性能较低。针对这一问题,提出了一种处理不平衡数据集分类的ELM模型(ELM-CIL),该模型按照代价敏感学习的原则为少数类样本赋予较大的惩罚系数,并引入模糊隶属度值减小了外围噪声点的影响。实验表明,提出的方法不仅对提高不平衡数据集中少数类的分类精度效果较明显,而且提高了对噪声的鲁棒性。; 关键词极速学习机不平衡数据集基于核的可能性模糊C-均值聚类神经网络; Keywords extreme learning machine（ELM） imbalanced datasets KPFCM neural networks; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 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	基于核的可能性聚类算法	吕佳熊忠阳	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2006	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于动态聚类的电力变压器故障诊断	熊浩张晓星廖瑞金常涛孙才新	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	21	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于多模型外部分析和Greedy-KP1M的多工况过程监控	王晓阳王昕王振雷钱锋	《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种鲁棒非平衡极速学习机算法	孟凡荣高春晓刘兵	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料