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量子粒子群在投影寻踪聚类中的应用被引量：1: 1; 作者张群雷秀娟马千知《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第2期190-193,共4页; 提出基于量子粒子群的投影寻踪聚类算法,该算法将量子粒子群的全局搜索能力与投影寻踪对高维数据的降维能力相结合,有效解决了高维数据聚类计算量大效率低的问题。并将该算法应用于三种不同的测试数据,仿真实验结果表明该算法具有更好... 展开更多; 关键词量子粒子群优化算法投影寻踪聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

组合聚类和深度学习模型的风电场群风速预测被引量：1: 2; 作者樊雅洁王聪 +2 位作者张宏立马萍李新凯《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期71-80,共10页; 为提高规模化风电场群的风速预测精度,进而保障中国电网的安全稳定运行,提出了一种基于粒子群-投影寻踪聚类算法结合NS-L-Transformer的风电场群短期风速混合预测模型。首先,通过变分模态分解、去伪分量和小波变换的方法对采集的风速数... 展开更多; 关键词风速预测风速数据降噪风电场群分类粒子群-投影寻踪聚类算法 NS-L-Transformer模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于混合PSO的投影寻踪动态聚类模型被引量：4: 3; 作者王莎高茂庭《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第8期198-202,208,共6页; 针对粒子群算法容易陷入局部最优解,将遗传算法的交叉和变异引入到粒子群算法中。根据不同的收敛情况及交叉和变异的特点使用两种算子,提出一种既能预防陷入局部最优解又能跳出局部最优解的混合粒子群算法,将该算法应用到投影寻踪动态... 展开更多; 关键词混合粒子群算法投影寻踪动态聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于决策者偏好投影寻踪模型的多属性决策法被引量：9: 4; 作者高立群李丹王珂《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第24期5751-5755,共5页; 针对现有主观赋权法和客观赋权法的不足,提出了一种新的综合赋权方法——基于决策者偏好及投影寻踪聚类模型的综合赋权法。该方法运用投影寻踪聚类模型,把多属性决策问题中的高维数据转化到低维子空间,同时用自适应粒子群优化算法来优... 展开更多; 关键词多属性决策综合赋权投影寻踪聚类模型粒子群优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进多目标HQPSOGA求解武器目标分配问题被引量：6: 5; 作者邱少明冯江惠 +1 位作者杜秀丽王建伟《计算机应用与软件》北大核心 2021年第11期255-262,共8页; 由于进化算法求解多目标问题时易过早丧失种群多样性,造成早熟收敛,提出一种粒子多样性判别方法。基于随机选择的聚类算法与模糊贴近度原则综合求解粒子多样性贡献度,用于混合量子行为粒子群和可调节遗传算法的粒子群迭代中,结合随机新... 展开更多; 关键词武器-目标分配量子行为粒子群基于随机选择的聚类算法模糊贴近度原则; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名量子粒子群在投影寻踪聚类中的应用被引量：1: 1; 作者张群雷秀娟马千知; 机构陕西师范大学计算机科学学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第2期190-193,共4页; 基金国家自然科学基金(No.60773224)~~; 文摘提出基于量子粒子群的投影寻踪聚类算法,该算法将量子粒子群的全局搜索能力与投影寻踪对高维数据的降维能力相结合,有效解决了高维数据聚类计算量大效率低的问题。并将该算法应用于三种不同的测试数据,仿真实验结果表明该算法具有更好的效率,且提高了聚类效果,是解决高维聚类问题的一种有效方法。; 关键词量子粒子群优化算法投影寻踪聚类; Keywords Quantum-behaved Particle Swarm Optimization（QPSO） projection pursuit 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

题名组合聚类和深度学习模型的风电场群风速预测被引量：1: 2; 作者樊雅洁王聪张宏立马萍李新凯; 机构新疆大学电气工程学院新疆大学智能科学与技术学院(未来技术学院); 出处《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期71-80,共10页; 基金国家自然科学基金(52267010) 国家重点研发计划项目(2021YFB1507000) 新疆维吾尔自治区自然科学基金(2022D01E33,2022D01C367)。; 文摘为提高规模化风电场群的风速预测精度,进而保障中国电网的安全稳定运行,提出了一种基于粒子群-投影寻踪聚类算法结合NS-L-Transformer的风电场群短期风速混合预测模型。首先,通过变分模态分解、去伪分量和小波变换的方法对采集的风速数据集进行处理,得到滤除噪声干扰后的风速数据集。其次,考虑风电场群间的风速空间关联特性,根据其风速波动特征,采用粒子群-投影寻踪聚类算法分析了风电场群间的空间相关性,根据算法所得到的评价指标对风电场群进行了场群关联性最优分类,并构造了分类后的高维风速数据集。最后,通过Transformer模型的自注意力机制结合LSTM模型的门控单元机制捕捉风速时间序列的局部特征,提出了NS-L-Transformer模型对所构造的具有局部特性的高维风速数据集进行了风速预测。选用中国东南某地区风电场群的风速数据进行了仿真分析,研究结果表明,采用分类后的高维数据集进行风速预测较单一风速数据集的预测精度有较大的提升;相较于Transformer模型,NS-L-Transformer的预测误差减少,从而验证了本研究所提混合预测模型的有效性。; 关键词风速预测风速数据降噪风电场群分类粒子群-投影寻踪聚类算法 NS-L-Transformer模型; Keywords wind speed prediction wind speed data denoising classification of wind farm clusters the particle swarm optimization combined with projection pursuit clustering algorithm(PSO-PPC) NS-L-Transformer model; 分类号 TM614 [电气工程—电力系统及自动化] 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

题名一种基于混合PSO的投影寻踪动态聚类模型被引量：4: 3; 作者王莎高茂庭; 机构上海海事大学信息工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第8期198-202,208,共6页; 基金上海海事大学科研基金; 文摘针对粒子群算法容易陷入局部最优解,将遗传算法的交叉和变异引入到粒子群算法中。根据不同的收敛情况及交叉和变异的特点使用两种算子,提出一种既能预防陷入局部最优解又能跳出局部最优解的混合粒子群算法,将该算法应用到投影寻踪动态聚类模型中来优化投影方向,得到近似最好的投影寻踪动态聚类模型。实验证明,相对于原始粒子群算法,该方法可以有效地避免陷入局部最优解,而且投影效果也更好。; 关键词混合粒子群算法投影寻踪动态聚类; Keywords mixed particle swarm algorithm projection pursuit dynamic clustering; 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

题名基于决策者偏好投影寻踪模型的多属性决策法被引量：9: 4; 作者高立群李丹王珂; 机构东北大学信息科学与工程学院; 出处《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第24期5751-5755,共5页; 基金国家自然科学基金(60274009); 文摘针对现有主观赋权法和客观赋权法的不足,提出了一种新的综合赋权方法——基于决策者偏好及投影寻踪聚类模型的综合赋权法。该方法运用投影寻踪聚类模型,把多属性决策问题中的高维数据转化到低维子空间,同时用自适应粒子群优化算法来优化投影指标函数和模型参数,获得了决策属性体系最佳投影方向和投影值,揭示了高维数据的结构特征。同时,也考虑了决策者对不同属性的偏好,使对属性的赋权达到主观与客观的统一。最后通过一个仿真实例说明了该方法的可行性与有效性。; 关键词多属性决策综合赋权投影寻踪聚类模型粒子群优化算法; Keywords multiple attribute decision-making combination weight projecting pursuit classification model particle swarm optimization algorithm; 分类号 O224 [理学—运筹学与控制论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进多目标HQPSOGA求解武器目标分配问题被引量：6: 5; 作者邱少明冯江惠杜秀丽王建伟; 机构大连大学通信与网络重点实验室; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2021年第11期255-262,共8页; 基金中央军委装备发展部领域基金项目(61400010301)。; 文摘由于进化算法求解多目标问题时易过早丧失种群多样性,造成早熟收敛,提出一种粒子多样性判别方法。基于随机选择的聚类算法与模糊贴近度原则综合求解粒子多样性贡献度,用于混合量子行为粒子群和可调节遗传算法的粒子群迭代中,结合随机新增粒子更新个体最优解,引导粒子向Pareto最优解靠近。仿真表明,所提方法是一种有效的多样性保持方法,具有更强的全局寻优能力,可有效提高求解质量,在武器-目标分配问题上求解精度更高。; 关键词武器-目标分配量子行为粒子群基于随机选择的聚类算法模糊贴近度原则; Keywords Weapon target assignment Quantum-behaved particle swarm optimization Clustering algorithm based on random selection Fuzzy closeness principle; 分类号 TP391.9 [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	量子粒子群在投影寻踪聚类中的应用	张群雷秀娟马千知	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2011	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	组合聚类和深度学习模型的风电场群风速预测	樊雅洁王聪张宏立马萍李新凯	《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种基于混合PSO的投影寻踪动态聚类模型	王莎高茂庭	《计算机工程与应用》 CSCD	2013	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于决策者偏好投影寻踪模型的多属性决策法	高立群李丹王珂	《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	9	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于改进多目标HQPSOGA求解武器目标分配问题	邱少明冯江惠杜秀丽王建伟	《计算机应用与软件》北大核心	2021	6	在线阅读下载PDF 职称材料