检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于样本空间分布密度的改进次胜者受罚竞争学习算法被引量：5: 1; 作者谢娟英郭文娟 +1 位作者谢维信高新波《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第3期638-642,共5页; 针对传统次胜者受罚竞争学习(RPCL)算法忽略数据集几何结构对节点权值调整的影响,以及魏立梅等提出的新RPCL算法(魏立梅,谢维信.聚类分析中竞争学习的一种新算法.电子科学学刊,2000,22(1):13-18)引入密度来对节点的权值进行调整时,密度... 展开更多; 关键词聚类次胜者受罚竞争学习算法样本密度聚类数目聚类中心; 在线阅读下载PDF 职称材料

竞争与动态合作学习聚类分析算法被引量：2: 2; 作者李涛裴文江 +1 位作者王少平张晓明《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期102-108,共7页; 从竞争与合作学习(CCL)算法的半合作机制出发,提出了基于自适应调节合作群体内种子学习率机制的竞争与动态合作学习(CDCL)聚类分析算法.该算法在保证所有种子以较高精度收敛性于各聚类中心的同时,可有效克服同类算法普遍存在的对种子初... 展开更多; 关键词聚类分析次胜者受罚竞争学习竞争与合作学习竞争与动态合作学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LSA降维的RPCL文本聚类算法被引量：5: 3; 作者高茂庭王正欧《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第23期138-140,共3页; 文本聚类中,存在诸如文本特征空间维数巨大、聚类的数目不能事先确定等问题。隐含语义分析方法可以对文本特征空间作降维处理并有效地凸现出文本和词条之间的语义关系;次胜者受罚竞争学习规则可以进行有效的聚类并自动确定适当的聚类数... 展开更多; 关键词文本聚类次胜者受罚竞争学习隐含语义分析聚类分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于RPCL的模糊关联规则挖掘被引量：1: 4; 作者谢皝张平伟罗晟《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第19期44-46,共3页; 在模糊关联规则的挖掘过程中,很难预先知道每个属性合适的模糊集。针对该问题,提出基于次胜者受罚竞争学习的模糊关联规则挖掘算法,无需先验知识,即可根据每个属性的性质找出对应的模糊集,并确定模糊集的数目。实验结果表明,与同类算法... 展开更多; 关键词模糊集隶属度函数聚类次胜者受罚竞争学习关联规则; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于样本空间分布密度的改进次胜者受罚竞争学习算法被引量：5: 1; 作者谢娟英郭文娟谢维信高新波; 机构陕西师范大学计算机科学学院西安电子科技大学电子工程学院深圳大学信息工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第3期638-642,共5页; 基金中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(GK200901006 GK201001003) 陕西省自然科学基础研究计划项目(2010JM3004); 文摘针对传统次胜者受罚竞争学习(RPCL)算法忽略数据集几何结构对节点权值调整的影响,以及魏立梅等提出的新RPCL算法(魏立梅,谢维信.聚类分析中竞争学习的一种新算法.电子科学学刊,2000,22(1):13-18)引入密度来对节点的权值进行调整时,密度定义的主观性,提出基于样本空间分布密度的改进RPCL算法。该算法根据数据集样本自然分布定义样本密度,将此密度引入RPCL节点权值调整;使用UCI机器学习数据库数据集以及随机生成的带有噪声点的人工模拟数据集对算法进行实验测试,对算法确定数据集类簇数目的准确率、运行时间、聚类误差平方和、聚类结果的Rand指数、Jaccard系数以及Adjust Rand index参数进行分析比较。各项实验结果显示:所提算法优于原始RPCL算法和魏立梅算法,具有更好的聚类效果,对噪声数据有很强的抗干扰性能。所提算法不仅能根据样本的自然分布确定数据集的合理类簇数目,而且能确定合适的类簇中心,提高聚类的准确性,使聚类结果尽可能快地收敛到全局最优解。; 关键词聚类次胜者受罚竞争学习算法样本密度聚类数目聚类中心; Keywords clustering Rival Penalized Competitive Learning（RPCL） algorithm sample density cluster number cluster center; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] 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

题名竞争与动态合作学习聚类分析算法被引量：2: 2; 作者李涛裴文江王少平张晓明; 机构东南大学信息科学与工程学院香港浸会大学计算机科学系; 出处《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期102-108,共7页; 基金国家自然科学基金(60672095) 国家863计划基金(2007AA11Z210) 教育部博士点基金(20070286004); 文摘从竞争与合作学习(CCL)算法的半合作机制出发,提出了基于自适应调节合作群体内种子学习率机制的竞争与动态合作学习(CDCL)聚类分析算法.该算法在保证所有种子以较高精度收敛性于各聚类中心的同时,可有效克服同类算法普遍存在的对种子初始分布敏感、收敛速度不稳定及无法适用于异构聚类分析等问题.混合高斯聚类分析与彩色图像分割实验结果验证了CDCL的有效性,且在复杂条件下其聚类分析性能远超出CCL及其他RPCL衍生算法.; 关键词聚类分析次胜者受罚竞争学习竞争与合作学习竞争与动态合作学习; Keywords clustering analysis rival peralized competitive learning（RPCL） competitive and cooperative learning（CCL） competitive and dynamic cooperative learning（CDCL）; 分类号 TP39 [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LSA降维的RPCL文本聚类算法被引量：5: 3; 作者高茂庭王正欧; 机构天津大学系统工程研究所上海海事大学计算机系; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第23期138-140,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(编号:60275020) 上海市教委科研项目(编号:04FB22) 上海海事大学重点学科建设项目(编号:XL0101); 文摘文本聚类中,存在诸如文本特征空间维数巨大、聚类的数目不能事先确定等问题。隐含语义分析方法可以对文本特征空间作降维处理并有效地凸现出文本和词条之间的语义关系;次胜者受罚竞争学习规则可以进行有效的聚类并自动确定适当的聚类数目。将这两种方法结合进行文本聚类可以在一定程度上解决维数和聚类数的问题,实验表明,这种方法能够收到较好的聚类效果,同时,实验还验证了向量余弦距离比欧氏距离方法更适合于文本相似度的计算。; 关键词文本聚类次胜者受罚竞争学习隐含语义分析聚类分析; Keywords text clustering, Rival Penalized Competitive Learning （RPCL）, Latent Semantic Analysis （LSA）, clustering analysis; 分类号 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RPCL的模糊关联规则挖掘被引量：1: 4; 作者谢皝张平伟罗晟; 机构上海大学计算机工程与科学学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第19期44-46,共3页; 文摘在模糊关联规则的挖掘过程中,很难预先知道每个属性合适的模糊集。针对该问题,提出基于次胜者受罚竞争学习的模糊关联规则挖掘算法,无需先验知识,即可根据每个属性的性质找出对应的模糊集,并确定模糊集的数目。实验结果表明,与同类算法相比,该算法可以挖掘出更多有趣的关联规则。; 关键词模糊集隶属度函数聚类次胜者受罚竞争学习关联规则; Keywords fuzzy set membership function clustering Rival Penalized Competitive Learning（RPCL） association rule; 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	基于样本空间分布密度的改进次胜者受罚竞争学习算法	谢娟英郭文娟谢维信高新波	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2012	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	竞争与动态合作学习聚类分析算法	李涛裴文江王少平张晓明	《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于LSA降维的RPCL文本聚类算法	高茂庭王正欧	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2006	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于RPCL的模糊关联规则挖掘	谢皝张平伟罗晟	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2011	1	在线阅读下载PDF 职称材料