检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于模糊邻近关系的聚类结构分析被引量：4: 1; 作者陶华唐旭清《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第1期257-261,共5页; 提出了基于粒度空间的模糊邻近关系聚类结构分析研究,探讨了模糊邻近关系的聚类结构特性。首先,给出粒度空间(或聚类结构)的表示和生成算法,引入关键点序列概念和最小动态连通图诠释模糊邻近关系聚类结构的生成过程;其次,引入模糊邻近... 展开更多; 关键词粒计算模糊邻近关系粒度空间聚类结构; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊邻近关系的p53抑癌基因家族聚类分析: 2; 作者仇建烨浦琰朱平《食品与生物技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第8期814-820,共7页; 模糊聚类技术在揭示数据的联系及数据间的依赖关系等方面占有重要作用。作者根据模糊等价关系的性质,利用加权汉明距离法,建立了序列间的模糊邻近关系,进而构造模糊等价矩阵进行聚类分析。选取了18条人类p53及其家族成员p63、p73肿瘤蛋... 展开更多; 关键词 P53 P63 P73 模糊邻近关系模糊等价矩阵聚类分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GIS的工程移民安置区选择模糊评价模型被引量：1: 3; 作者陈俊杰包卫正 +3 位作者林渊钟刘仁义张丰方雷《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 2012年第2期219-224,共6页; 基于GIS和模糊数学理论,提出了工程移民安置区选择评价模型,为移民安置区选择提供了一种新的决策方法.该模型通过采用熵信息论建立了综合考虑主客观影响的复合均权法得到指标的权重,减少了指标权重确定的片面性;并采用GIS空间分析功能... 展开更多; 关键词工程移民 dem坡度分析安置区选择复合均权模糊邻近比; 在线阅读下载PDF 职称材料

空间co-location模式挖掘中的模糊技术初探被引量：4: 4; 作者雷乐王丽珍肖清《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第21期158-166,共9页; 空间并置(co-location)模式是指其特征的实例在地理空间中频繁并置出现的一组空间特征的集合。传统co-location模式挖掘通常由用户给定一个邻近阈值来确定实例的邻近关系,使用单一的邻近阈值来判定两个空间实例的邻近性可能会造成邻近... 展开更多; 关键词空间数据挖掘空间co-location模式模糊邻近模糊聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于可区分性加权的模糊核说话人识别被引量：2: 5; 作者林琳王树勋陈建《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1446-1450,共5页; 针对训练和识别语音数据较少的情况,本文提出了一种新的说话人识别算法.通过核映射,在高维特征空间对说话人的语音特征进行模糊矢量量化.为了增加说话人之间的可区分性,提出了一种基于高维特征空间的码字矢量的权值分配方法,对具有较强... 展开更多; 关键词说话人识别少量语音数据可区分性权值模糊核加权最近邻近分类器模糊核矢量量化; 在线阅读下载PDF 职称材料

Fuzzy邻近空间(Ⅱ)(英文): 6; 作者胡诚明《应用数学》 CSCD 北大核心 1990年第1期1-6,共6页; 本文继续文献[1],讨论Fuzzy邻近结构在F映射下的逆象,以及F映射的邻近连续性.; 关键词模糊邻近空间 F映象邻近连续性; 在线阅读下载PDF 职称材料

H1N1流感病毒的HA、NA蛋白序列进化树: 7; 作者李建林薛晓丽唐旭清《食品与生物技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期1035-1040,共6页; 为了从本质上揭示H1N1病毒分子的变异、流感流行等关系,提出一种构建H1N1型流感病毒进化树的新方法。在1902—2013年全球22 455条H1N1型流感病毒HA蛋白序列和16444条NA蛋白序列数据的基础上,利用其特征向量构建基于内积的蛋白序列相似度... 展开更多; 关键词 H1N1病毒 HA蛋白序列 NA蛋白序列模糊邻近关系结构聚类进化树; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于H1N1型禽流感病毒的HA蛋白序列进化树研究被引量：1: 8; 作者薛晓丽李阳唐旭清《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第9期2634-2638,共5页; 为了从本质上揭示H1N1病毒分子的变异、流感流行等关系,提出一种构建H1N1病毒进化树新方法。在1902—2013年全球22 455条H1N1型禽流感病毒HA蛋白质序列数据的基础上,利用其特征向量构建基于内积的HA蛋白质序列相似度。采用基于相似度的... 展开更多; 关键词 H1N1病毒 HA蛋白序列模糊邻近关系结构聚类进化树; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊邻近关系的聚类结构分析被引量：4: 1; 作者陶华唐旭清; 机构江南大学理学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第1期257-261,共5页; 基金国际科技合作研究项目(2011DFR70500) 江南大学创新团队发展计划(2008CXTD02)资助; 文摘提出了基于粒度空间的模糊邻近关系聚类结构分析研究,探讨了模糊邻近关系的聚类结构特性。首先,给出粒度空间(或聚类结构)的表示和生成算法,引入关键点序列概念和最小动态连通图诠释模糊邻近关系聚类结构的生成过程;其次,引入模糊邻近关系关于聚类结构的同构和ε-相似的概念,给出了两个模糊邻近关系同构或ε-相似的判定定理;最后,引入模糊邻近关系关于聚类结构的强ε-相似的概念,研究了两个模糊邻近关系同构与强ε-相似之间的关系。这些研究结论为一般的聚类结构分析提供了研究工具。; 关键词粒计算模糊邻近关系粒度空间聚类结构; Keywords Granular computing Fuzzy proximity relation Granular space Clustering structure; 分类号 O29 [理学—应用数学] 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

题名基于模糊邻近关系的p53抑癌基因家族聚类分析: 2; 作者仇建烨浦琰朱平; 机构江南大学理学院; 出处《食品与生物技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第8期814-820,共7页; 基金国家自然科学基金项目(11271163) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(JUSRP51317B); 文摘模糊聚类技术在揭示数据的联系及数据间的依赖关系等方面占有重要作用。作者根据模糊等价关系的性质,利用加权汉明距离法,建立了序列间的模糊邻近关系,进而构造模糊等价矩阵进行聚类分析。选取了18条人类p53及其家族成员p63、p73肿瘤蛋白mRNA序列,以序列碱基的比例为指标,进行聚类分析。发现,当λ=0.951 59时,结果分为3类,p53、p63、p73各自成为一类。从聚类角度看p53、p63、p73的结构和功能是有区别的。此方法对预测未知基因的结构和功能有一定的生物意义。; 关键词 P53 P63 P73 模糊邻近关系模糊等价矩阵聚类分析; Keywords p53 p63 p73 fuzzy proximity relation fuzzy equivalence matrix clustering analysis; 分类号 TP311.13 [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

题名基于GIS的工程移民安置区选择模糊评价模型被引量：1: 3; 作者陈俊杰包卫正林渊钟刘仁义张丰方雷; 机构浙江大学浙江省资源与环境重点实验室金华市测绘管理处; 出处《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 2012年第2期219-224,共6页; 基金国家863基金资助项目(2007AA12Z182 2009AA12Z222) +2 种基金教育部博士点基金项目(200803350017); 文摘基于GIS和模糊数学理论,提出了工程移民安置区选择评价模型,为移民安置区选择提供了一种新的决策方法.该模型通过采用熵信息论建立了综合考虑主客观影响的复合均权法得到指标的权重,减少了指标权重确定的片面性;并采用GIS空间分析功能生成安置区的备选集,从根本上保证了模糊评价的数据源质量,使得评价结果更加科学准确.最后结合应用示例,对模型进行实例分析,结果表明该模型是有效的.; 关键词工程移民 dem坡度分析安置区选择复合均权模糊邻近比; Keywords resettlement due to project DEM gradient analysis area selection for resettlement compound evenness weight fuzzy proximity degree; 分类号 P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程] TV212 [水利工程—水文学及水资源]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名空间co-location模式挖掘中的模糊技术初探被引量：4: 4; 作者雷乐王丽珍肖清; 机构云南大学信息学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第21期158-166,共9页; 基金国家自然科学基金（No.61472346,No.61662086）云南省自然科学基金（No.2016FA026,No.2015FBll4）云南省创新团队项目（No.2018HC019）; 文摘空间并置(co-location)模式是指其特征的实例在地理空间中频繁并置出现的一组空间特征的集合。传统co-location模式挖掘通常由用户给定一个邻近阈值来确定实例的邻近关系,使用单一的邻近阈值来判定两个空间实例的邻近性可能会造成邻近关系的缺失,也没有考虑距离大小的不同对邻近关系的影响。同时,传统方法主要利用频繁性阈值来衡量模式的频繁性,存在着算法效率对频繁性阈值较为敏感的问题。由于频繁并置的特征间具有较高的邻近度,因此利用聚类算法可以将其聚集在一起,加之邻近以及特征间的并置都是模糊的概念,因此将模糊集理论与聚类算法相结合,研究了空间co-location模式挖掘中的模糊挖掘技术,在定义模糊邻近关系的基础上,定义了度量特征之间邻近度的函数,基于特征邻近度利用模糊聚类算法挖掘co-location模式,最后通过广泛的实验验证了提出方法的实用性、高效性及鲁棒性。; 关键词空间数据挖掘空间co-location模式模糊邻近模糊聚类; Keywords spatial data mining spatial co-location pattern fuzzy proximity relationship fuzzy clustering; 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

题名基于可区分性加权的模糊核说话人识别被引量：2: 5; 作者林琳王树勋陈建; 机构吉林大学通信工程学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1446-1450,共5页; 文摘针对训练和识别语音数据较少的情况,本文提出了一种新的说话人识别算法.通过核映射,在高维特征空间对说话人的语音特征进行模糊矢量量化.为了增加说话人之间的可区分性,提出了一种基于高维特征空间的码字矢量的权值分配方法,对具有较强区分性的码字矢量分配较大的权值,并将产生的权值和说话人的码书一起形成说话人数据库.识别时,提出一种模糊核加权最近邻近分类器,在高维特征空间中对说话人进行匹配.实验表明,该算法在训练语音少于8s,识别语音为1s时,能够得到较好的识别结果.; 关键词说话人识别少量语音数据可区分性权值模糊核加权最近邻近分类器模糊核矢量量化; Keywords speaker recognition small amounts of speech data discriminative weighted value fuzzy kernel weighted nearest prototype classifier fuzzy kernel vector qnantization.; 分类号 TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Fuzzy邻近空间(Ⅱ)(英文): 6; 作者胡诚明; 机构华中理工大学数学系; 出处《应用数学》 CSCD 北大核心 1990年第1期1-6,共6页; 文摘本文继续文献[1],讨论Fuzzy邻近结构在F映射下的逆象,以及F映射的邻近连续性.; 关键词模糊邻近空间 F映象邻近连续性; 分类号 O159 [理学—基础数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名H1N1流感病毒的HA、NA蛋白序列进化树: 7; 作者李建林薛晓丽唐旭清; 机构江南大学理学院; 出处《食品与生物技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期1035-1040,共6页; 基金国家自然科学基金项目(11371174) 中央高校基本科研业务费专项(JUSRP51317B); 文摘为了从本质上揭示H1N1病毒分子的变异、流感流行等关系,提出一种构建H1N1型流感病毒进化树的新方法。在1902—2013年全球22 455条H1N1型流感病毒HA蛋白序列和16444条NA蛋白序列数据的基础上,利用其特征向量构建基于内积的蛋白序列相似度;采用基于相似度的完全聚类图的方法进行数据系统粗粒化的相似信息提取;最后,利用基于模糊邻近关系的结构聚类方法构建H1N1型禽流感病毒HA、NA蛋白序列的进化树及算法研究。试验结果表明:H1N1病毒的变异不仅与爆发时间密切相关,还与所分布地域及地域间的距离有很大关系,且分布地域间的距离越近,爆发的病毒进化的相似程度越高。因此这种基于大数据处理的新方法能有效揭示流感病毒的进化关系,为进一步研究流感病毒的变异、进化与预测奠定了基础。; 关键词 H1N1病毒 HA蛋白序列 NA蛋白序列模糊邻近关系结构聚类进化树; Keywords H1N1 virus,HA protein sequences,NA protein sequences, fuzzy proximity relations, structural clustering, evolutionary tree; 分类号 R373.13 [医药卫生—病原生物学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于H1N1型禽流感病毒的HA蛋白序列进化树研究被引量：1: 8; 作者薛晓丽李阳唐旭清; 机构江南大学理学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第9期2634-2638,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(11371174) 中央高校基本科研业务费专项资助项目(JUSRP51317B); 文摘为了从本质上揭示H1N1病毒分子的变异、流感流行等关系,提出一种构建H1N1病毒进化树新方法。在1902—2013年全球22 455条H1N1型禽流感病毒HA蛋白质序列数据的基础上,利用其特征向量构建基于内积的HA蛋白质序列相似度。采用基于相似度的完全聚类图的方法进行数据系统粗粒化的相似信息提取。最后,利用基于模糊邻近关系的结构聚类方法进行H1N1型禽流感病毒HA蛋白质序列的进化树研究,将病毒分为33大类。进一步分析表明,H1N1病毒的变异不仅与爆发时间密切相关,还与所分布地域及地域间的距离有很大关系,即分布地域间的距离越近,爆发的病毒进化的相似程度越高。对大量的病毒进行进化树分析,从宏观角度体现了各类病毒之间的进化关系。; 关键词 H1N1病毒 HA蛋白序列模糊邻近关系结构聚类进化树; Keywords H1 N1 virus HA protein sequences fuzzy proximity relations structural clustering evolutionary tree; 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	基于模糊邻近关系的聚类结构分析	陶华唐旭清	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2013	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于模糊邻近关系的p53抑癌基因家族聚类分析	仇建烨浦琰朱平	《食品与生物技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2013	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于GIS的工程移民安置区选择模糊评价模型	陈俊杰包卫正林渊钟刘仁义张丰方雷	《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	空间co-location模式挖掘中的模糊技术初探	雷乐王丽珍肖清	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于可区分性加权的模糊核说话人识别	林琳王树勋陈建	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	Fuzzy邻近空间(Ⅱ)(英文)	胡诚明	《应用数学》 CSCD 北大核心	1990	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	H1N1流感病毒的HA、NA蛋白序列进化树	李建林薛晓丽唐旭清	《食品与生物技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2016	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于H1N1型禽流感病毒的HA蛋白序列进化树研究	薛晓丽李阳唐旭清	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2015	1	在线阅读下载PDF 职称材料