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一种基于关系熵和J量值的网络事件关联模式漂移检测方法 被引量：2
1
作者 杨英杰 刘帅 常德显 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第1期259-263,共5页
针对传统的模式漂移检测方法无法直接适用于关联规则分析的问题,提出了一种基于关系熵和J量值的模式漂移检测方法。抽取并定义了4种特征属性:关系量RC、关系熵RE、窗口数WC和J量值,并通过对时间相邻的两个滑动窗口内的关系熵和J量值的... 针对传统的模式漂移检测方法无法直接适用于关联规则分析的问题,提出了一种基于关系熵和J量值的模式漂移检测方法。抽取并定义了4种特征属性:关系量RC、关系熵RE、窗口数WC和J量值,并通过对时间相邻的两个滑动窗口内的关系熵和J量值的取值分布进行假设检验,判断和定位模式漂移的发生,得到模式漂移影响较大的事件集和事件对集,它们可为关联规则的调整和更新提供支持。实验数据表明该方法准确可行。 展开更多
关键词 关联模式 模式漂移 关系熵 J量值 假设检验 模式漂移检测
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黄海浒苔漂移输运模式的建立与应用 被引量：11
2
作者 赵昌 尹丽萍 +3 位作者 王关锁 乔方利 王刚 夏长水 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1075-1083,共9页
本文利用NCEPGFS预报风场和中国近海高分辨率三维MASNUM海浪-潮流-环流耦合海洋数值预报系统的预报数据,建立黄海浒苔漂移输运模式,用于黄海浒苔溯源和漂移输运数值模拟研究。使用2009年5月份黄海表层漂流浮标数据和2012年MODIS卫星遥... 本文利用NCEPGFS预报风场和中国近海高分辨率三维MASNUM海浪-潮流-环流耦合海洋数值预报系统的预报数据,建立黄海浒苔漂移输运模式,用于黄海浒苔溯源和漂移输运数值模拟研究。使用2009年5月份黄海表层漂流浮标数据和2012年MODIS卫星遥感浒苔漂移分布资料对所建立的漂移输运模式进行验证,结果表明所建立的模式能够有效的模拟出浒苔暴发区漂流浮标运动状况,并能够有效地模拟出2012年浒苔漂移输运过程。最后运用所建立的模式开展2008年和2010年浒苔漂移输运过程,模拟结果与文献报道的卫星观测结果一致。模拟结果表明,受海洋表层流影响两年浒苔特征显著不同:2010年浒苔影响海域明显小于2008年,且2010年浒苔主体没有大规模在青岛近岸堆积。 展开更多
关键词 黄海 浒苔 漂移输运模式 数值模拟
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一种改进的ART2网络学习算法 被引量：15
3
作者 徐艺萍 邓辉文 李阳旭 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第3期659-662,共4页
分析了现有ART2网络存在的问题,提出了一种改进的ART2算法。该算法首先利用样本数据自身来初始化权值,然后按照同一类中的数据点到其聚类中心的距离之和越小(即类内偏差越小),聚类效果越好的原则来设计特征表示场和类别表示场之间的权... 分析了现有ART2网络存在的问题,提出了一种改进的ART2算法。该算法首先利用样本数据自身来初始化权值,然后按照同一类中的数据点到其聚类中心的距离之和越小(即类内偏差越小),聚类效果越好的原则来设计特征表示场和类别表示场之间的权值修正公式,最后通过比较输入样本和聚类中心的模来有效地利用模式的幅度信息。分析证明了该算法不仅能有效解决模式漂移问题、充分利用幅度信息,而且能提高聚类速度。 展开更多
关键词 ART2网络 幅度信息 模式漂移 聚类
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ART-2神经网络的改进及建模实现 被引量：16
4
作者 丛爽 郑毅松 王怡雯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第14期25-27,42,共4页
指出了传统的ART-2神经网络对渐变过程不敏感的局限性,提出了一种新的改进算法。并对ART-2网络进行建模,通过与其它建模方法的对比,详尽讨论了ART-2的建模方法及特点。最后通过应用改进算法解决了原先模型中的“模式漂移”现象,使模型... 指出了传统的ART-2神经网络对渐变过程不敏感的局限性,提出了一种新的改进算法。并对ART-2网络进行建模,通过与其它建模方法的对比,详尽讨论了ART-2的建模方法及特点。最后通过应用改进算法解决了原先模型中的“模式漂移”现象,使模型性能得到了明显的改善。 展开更多
关键词 ART-2神经网络 建模 模式漂移 串并联模型
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基于改进ART2网络的电力负荷脏数据辨识与调整 被引量：9
5
作者 顾民 葛良全 秦健 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第16期70-74,共5页
为提高电力负荷预测和特性分析的精度,应首先对负荷历史数据的脏数据进行辨识和调整。文中提出了基于改进ART2网络的脏数据辨识与调整模型。该模型首先基于类内样本与类中心距离不同会对类中心的偏移产生不同影响的思想,改善了传统的ART... 为提高电力负荷预测和特性分析的精度,应首先对负荷历史数据的脏数据进行辨识和调整。文中提出了基于改进ART2网络的脏数据辨识与调整模型。该模型首先基于类内样本与类中心距离不同会对类中心的偏移产生不同影响的思想,改善了传统的ART2模式漂移的不足,然后根据残差理论以及电力负荷曲线固有的特征,增加了鉴别修正子系统。利用模型中传统的ART2部分对负荷曲线进行分类并提取其特征曲线,然后再利用鉴别修正子系统对输入的负荷数据进行脏数据辨识与调整。实例分析说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 负荷预测 脏数据辨识 ART2神经网络 模式漂移 残差
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一种ART2神经网络的改进算法 被引量：8
6
作者 顾民 葛良全 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第4期945-947,共3页
传统的ART2神经网络由于预处理阶段的归一化,易将重要但幅值较小的分量作为噪声清除,造成在分类中丢失重要信息,同时还存在模式漂移的不足,分析产生这些不足的原因,并基于去单位化以及类内样本与类中心的距离不同而对类中心偏移产生不... 传统的ART2神经网络由于预处理阶段的归一化,易将重要但幅值较小的分量作为噪声清除,造成在分类中丢失重要信息,同时还存在模式漂移的不足,分析产生这些不足的原因,并基于去单位化以及类内样本与类中心的距离不同而对类中心偏移产生不同影响的思想,对传统的ART2神经网络算法进行了改进。对一组渐变数据的测试表明,改进后的网络有效改善了模式漂移现象。同时,改进的ART2神经网络在核辐射场数据处理分类中有一定的实用价值。 展开更多
关键词 ART2神经网络 模式漂移 标幺值 距离
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一种基于ART2神经网络的算法改进 被引量：1
7
作者 胡鑫 叶青 郭庚山 《现代电子技术》 2014年第18期41-43,47,共4页
针对传统的ART2神经网络中对于主观设置的警戒参数以及识别分类过程中产生模式漂移的问题,提出基于改进算法的ART2神经网络模型,用于解决分析模式识别问题。通过自组织,加权,迭代等过程推导合理的警戒参数用于聚类运算,通过对ART2神经... 针对传统的ART2神经网络中对于主观设置的警戒参数以及识别分类过程中产生模式漂移的问题,提出基于改进算法的ART2神经网络模型,用于解决分析模式识别问题。通过自组织,加权,迭代等过程推导合理的警戒参数用于聚类运算,通过对ART2神经网络的权值训练方面进行修正,减缓学习速率,降低模式漂移速度,近一步对聚类对象进行合理分类。实验结果证明,该方法是可行的和有效的。 展开更多
关键词 ATR2神经网络 警戒值 模式漂移 模式识别
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慢速权值更新的ART2神经网络研究 被引量：1
8
作者 叶晓明 林小竹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第24期146-150,共5页
ART2是基于自适应谐振理论的一种自组织神经网络,通过竞争学习和自稳机制原理实现分类,可以在非平稳的、有干扰的环境中进行无监督的自学习,其学习过程能迅速识别已学习过的样本,并能迅速适应未学习过的新对象。提出了一种基于慢速权值... ART2是基于自适应谐振理论的一种自组织神经网络,通过竞争学习和自稳机制原理实现分类,可以在非平稳的、有干扰的环境中进行无监督的自学习,其学习过程能迅速识别已学习过的样本,并能迅速适应未学习过的新对象。提出了一种基于慢速权值更新的ART2神经网络算法,该算法在对输入模式进行识别分类时,会减慢学习速率,降低模式漂移的速度。新的网络学习规则在分类实验中取得了较好的效果,并在一定程度上解决了模式漂移问题。 展开更多
关键词 自适应谐振理论 神经网络 模式漂移 分类
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基于ART-2网络的日负荷特征曲线提取方法 被引量：2
9
作者 熊文贤 牟维祥 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第S1期89-91,共3页
电力日负荷特征曲线的提取是电力负荷数据中脏数据的辨识、调整工作和短期负荷预测的重要内容。ART-2神经网络具有实时学习的能力,能根据新的负荷数据产生新的类别,还可通过对输入向量进行归一化和非线性变换来预处理,有抑制噪声增强对... 电力日负荷特征曲线的提取是电力负荷数据中脏数据的辨识、调整工作和短期负荷预测的重要内容。ART-2神经网络具有实时学习的能力,能根据新的负荷数据产生新的类别,还可通过对输入向量进行归一化和非线性变换来预处理,有抑制噪声增强对比的作用,因此具有很强的抗差能力。算例分析结果证明用ART-2网络提取电力日负荷特征曲线更具优势,可以取得满意的效果。 展开更多
关键词 日负荷 特征曲线 ART2网络 距离 模式漂移
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从飘移到冲突──略论文化变迁
10
作者 沈关宝 《社会》 北大核心 1996年第2期9-10,共2页
关键词 文化模式 文化冲突 论文化 社会角色 文化变迁 模式漂移 边际人 亚文化 中西文化 技术体系
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