基于近邻传播算法的K-means聚类优化算法 被引量：1

1

作者 朱兰 张晓焱 《信息技术与信息化》 2015年第2期138-142,147,共6页

K-means聚类算法在随机选择的初始聚类中心的基础上进行聚类,其聚类效果会因为初始聚类中心的不确定性而不稳定。为了优化其聚类效果,提出了基于近邻传播算法(AP算法)的K-means聚类优化算法(APK-means)。该算法首先通过近邻传播算法生... K-means聚类算法在随机选择的初始聚类中心的基础上进行聚类,其聚类效果会因为初始聚类中心的不确定性而不稳定。为了优化其聚类效果,提出了基于近邻传播算法(AP算法)的K-means聚类优化算法(APK-means)。该算法首先通过近邻传播算法生成若干个初始聚类,然后依序选择k个聚类规模最大的聚类中心作为K-means聚类算法的初始聚类中心,接着运行K-means聚类。算法有效性分析和实验结果验证了该算法有效优化了K-mean算法的聚类稳定性和有效性。 展开更多

关键词 聚类 K—means算法 近邻传播算法 聚类中心

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基于改进近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法 被引量：3

2

作者 李丞 张玉 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第3期77-81,共5页

针对现代二次雷达系统通信中存在的Walsh软扩频难以盲解扩问题,借鉴常规扩频解扩方法及聚类分析,提出了一种基于近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法。该方法首先对接收信号进行采样得到目标结构数据集合,并根据统计量估计得出信号时... 针对现代二次雷达系统通信中存在的Walsh软扩频难以盲解扩问题,借鉴常规扩频解扩方法及聚类分析,提出了一种基于近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法。该方法首先对接收信号进行采样得到目标结构数据集合,并根据统计量估计得出信号时延。然后采用改进近邻传播算法进行伪码集合估计,并得到聚类中心从而得到伪码集合。最后利用已知的Walsh码和信息码的映射关系得到信息序列,完成盲解扩问题。仿真结果表明,在白噪声条件下,可有效解决Walsh软扩频盲解扩问题,性能较同类算法均有提升并降低算法复杂度。 展开更多

关键词 Walsh软扩频 盲解扩 伪码 近邻传播算法

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多尺度变换近邻传播算法

3

作者 唐敏 《长春工业大学学报》 CAS 2015年第2期198-201,共4页

利用多尺度变换将高维数据映射成低维数据,便于近邻传播聚类。仿真证明,与传统近邻传播算法相比,基于多尺度变换的近邻传播算法聚类精度高,收敛速度快。

关键词 近邻传播算法 多尺度变换 聚类性能

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基于近邻传播算法的电网峰值柔性负荷分析

4

作者 高建东 沈捷 +2 位作者 吴星昂 王业凡 吴晶莹 《信息技术》 2020年第6期149-153,共5页

为了提高智能电网的安全性与稳定性,提出基于近邻传播算法的智能电网峰值柔性负荷聚类分析方法。通过判断电网峰值常规负荷曲线,对电网的最高负荷峰值进行计算,兼顾智能配电网负荷密度,确保电网峰值始终处于最优的供电状态。根据计算结... 为了提高智能电网的安全性与稳定性,提出基于近邻传播算法的智能电网峰值柔性负荷聚类分析方法。通过判断电网峰值常规负荷曲线,对电网的最高负荷峰值进行计算,兼顾智能配电网负荷密度,确保电网峰值始终处于最优的供电状态。根据计算结果对电网运行电流和电压进行实时跟踪检测,保障智能电网峰值柔性负荷聚类的稳定性和有效性。最后通过实验证实,基于近邻传播算法的智能电网峰值柔性负荷聚类方法具有极高的稳定性和准确性,可以进一步保障电网的运行安全。 展开更多

关键词 近邻传播算法 智能电网 峰值 柔性负荷 负荷聚类

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近邻传播聚类算法的RBF隐含层节点优化 被引量：1

5

作者 李志超 孔国利 《现代电子技术》 北大核心 2016年第19期16-19,24,共5页

传统的RBF神经网络预测精度会由于随机选取隐含层中心节点不合适而导致算法效率低下和数值病态,为了提高RBF神经网络的效率,提出了一种用近邻传播AP聚类算法改进RBF神经网络的方法,并介绍了该方法的原理及建模步骤。由于采用的AP聚类算... 传统的RBF神经网络预测精度会由于随机选取隐含层中心节点不合适而导致算法效率低下和数值病态,为了提高RBF神经网络的效率,提出了一种用近邻传播AP聚类算法改进RBF神经网络的方法,并介绍了该方法的原理及建模步骤。由于采用的AP聚类算法属于自适应聚类学习算法,无需事先给定隐含层中心节点的个数,能够适用于不具有先验信息的预测。首先,利用AP算法根据训练样本的信息进行聚类迭代,从而确定RBF神经网络中隐含层的中心节点和节点数值,解决了RBF网络的中心取值问题。然后,把所有输入数据代入基于AP聚类算法优化的RBF神经网络中进行预测。由于AP算法无需预先指定聚类数目,所提方案能提高网络的学习精度和训练速度,利用所提优化方案对正弦函数进行逼近的仿真实验,结果表明该方案的逼近误差仅为0.005 5,在0.3噪声下能保持较好的预测精度。 展开更多

关键词 径向基函数神经网络 近邻传播聚类算法 隐含层 逼近误差

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近邻传播聚类算法研究 被引量：1

6

作者 李林阳 李高明 +1 位作者 刘祥 李笑 《数字通信世界》 2020年第10期142-143,共2页

近邻传播聚类算法(Affinity Propagation,AP)近年来发展迅速,介绍了该算法的发展现状,重点论述了半监督近邻传播聚类算法的改进现状,存在其问题和改进方向,为该算法的后续改进奠定了基础。

关键词 半监督 近邻传播聚类算法 研究

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基于AP聚类算法的RBF神经网络风速预测方法的研究

7

作者 李昊 张煜成 《太阳能》 2025年第2期54-61,共8页

近年来,江苏地区在迎峰度夏期间出现了较大的电能供给缺口,电力系统频率失稳的风险增加,因此,在电力保供工作中,稳定的风电输出功率愈发重要。考虑到风能的随机性和间歇性,准确的风速预测可以降低风电入网时的附加成本,协助电力系统调... 近年来,江苏地区在迎峰度夏期间出现了较大的电能供给缺口,电力系统频率失稳的风险增加,因此,在电力保供工作中,稳定的风电输出功率愈发重要。考虑到风能的随机性和间歇性,准确的风速预测可以降低风电入网时的附加成本,协助电力系统调度部门调整调度计划,提升电力系统的风电消纳与稳定运行能力。从提高超短期风速预测精度的角度出发,提出了1种基于近邻传播(AP)聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络风速预测方法(即“AP-RBF方法”)。首先建立AP-RBF模型,然后以江苏地区某风电场实地采集的实际风速数据为例进行算例分析,对AP-RBF模型的预测效果进行了验证,并对各类预测方法的预测精度和预测效率进行了对比分析。研究结果表明:1)AP-RBF方法通过采用“先计算聚类结果,再计算权值矩阵”的预测模式,克服了传统聚类方法对初值敏感的缺点。2)与常规预测方法相比,AP-RBF方法在整体预测精度上表现最佳,且在保证训练数据质量的基础上具有较快的预测速度。AP-RBF方法的应用对提高风电消纳能力与电力系统频率稳定性具有重要意义。 展开更多

关键词 清洁能源 风速 风电 近邻传播聚类算法 径向基函数神经网络 风速预测 精度分析

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一种融合人工免疫系统与AP算法的分类器设计 被引量：5

8

作者 储岳中 徐波 高有涛 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期232-238,共7页

为提高复杂数据分类器的分类性能,结合人工免疫系统(Artificial immune system,AIS)的自适应识别能力与全局搜索能力,以及近邻传播(Affinity propagation,AP)算法自动确定最佳数据类数的能力,提出了一种基于人工免疫系统与近邻传播相结... 为提高复杂数据分类器的分类性能,结合人工免疫系统(Artificial immune system,AIS)的自适应识别能力与全局搜索能力,以及近邻传播(Affinity propagation,AP)算法自动确定最佳数据类数的能力,提出了一种基于人工免疫系统与近邻传播相结合的分类算法。通过自适应免疫算法,获得反映数据集模式特征的抗体记忆集,然后再利用基于聚类有效性指标的AP算法确定抗体记忆集的最佳聚类数,以此构造分类器。最后,通过人工数据集和UCI基准数据集来测试该分类器。实验结果表明,与直接采用免疫算法和AP算法相比,该算法在分类正确率和识别性能方面均有良好的表现。在与一些经典分类算法的对比实验中,本文算法也表现出较好的竞争力。 展开更多

关键词 人工免疫系统 近邻传播算法 K近邻算法 分类

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浅谈聚类算法在图像分割中的应用 被引量：1

9

作者 王平禄 董昱威 《无线互联科技》 2013年第7期172-172,共1页

聚类算法在图像分割领域有广泛的应用,本文通过对四种聚类算法的介绍与分析,深入了解其算法原理,以及其在图像分割领域中的应用效果,通过四种的算法的比较,总结出了各个算法的优缺点。

关键词 聚类算法 K均值 模糊聚类 均值漂移 近邻传播算法

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寒区电动公交充电站选址及定容规划研究 被引量：1

10

作者 胡晓伟 宋帅 +1 位作者 邱振洋 王健 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期281-292,共12页

寒区低温环境导致电动公交动力电池容量衰减,充电设施服务范围及规划数量受到影响,给电动公交充电站选址及定容规划带来挑战。为提高电动公交充电站的低温适应性,提出针对寒区电动公交充电站的选址算法及定容模型。首先,在选址规划中,... 寒区低温环境导致电动公交动力电池容量衰减,充电设施服务范围及规划数量受到影响,给电动公交充电站选址及定容规划带来挑战。为提高电动公交充电站的低温适应性,提出针对寒区电动公交充电站的选址算法及定容模型。首先,在选址规划中,构建充电站渐进覆盖服务半径,利用改进近邻传播聚类算法确定充电站选址点,基于算法聚类中心构建充电站Voronoi图划分充电集群。其次,在定容规划中,构建动力电池低温容量衰减模型,确定寒区电动公交的充电需求;基于容量有限的截尾排队论模型建立充电站有效服务强度、拒绝服务率及充电满意度等约束;引入成本权衡系数,以规划年限内全社会成本最小为优化目标,建立寒区充电站定容规划模型,并设计遗传算法进行求解。最后,以哈尔滨市市区电动公交充电站选址定容规划为例进行分析,算例结果得到9个充电站选址点及其充电集群,以及各充电站的充电机配置数量和各项成本。针对环境温度和成本权衡系数进行灵敏度分析,结果表明:寒区低温环境对充电站的充电机配置数量和各项成本有显著影响,合理权衡充电站和电动公交两者利益有助于提高充电服务满意度,降低全社会成本。 展开更多

关键词 城市交通 选址定容规划 近邻传播聚类算法 电动公交充电站 寒区低温环境 电池容量衰减

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基于聚类分析的铁路出行旅客类别划分 被引量：21

11

作者 吕红霞 王文宪 +1 位作者 蒲松 余大本 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期129-134,共6页

对铁路出行旅客进行类别划分,是简化旅客乘车选择问题研究的重要策略.根据成都—武汉段既有线与新线的旅客调查数据,以旅客的各类主体、出行特性作为属性变量,运用分层聚类法中的凝聚法进行变量聚类,将具有较大相关性的变量——时间价... 对铁路出行旅客进行类别划分,是简化旅客乘车选择问题研究的重要策略.根据成都—武汉段既有线与新线的旅客调查数据,以旅客的各类主体、出行特性作为属性变量,运用分层聚类法中的凝聚法进行变量聚类,将具有较大相关性的变量——时间价值与月收入、出行目的与费用来源合并.然后根据简化的旅客属性变量指标集,运用近邻传播算法对旅客进行样本聚类,并引用CH、Hart及IGP等聚类有效性指标确定最佳聚类数.指标值表明,将铁路出行旅客划分为6个类别时,具有最好的聚类效果.调查数据中旅客乘车选择结果亦显示,不同类别的旅客对客运产品的选择有着明显的偏好. 展开更多

关键词 铁路运输 铁路出行旅客 类别划分 聚类分析 近邻传播算法

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在线社会网络中一种基于时空相似性的多源点定位方法 被引量：1

12

作者 赵宇 汤红波 李丹浓 《信息工程大学学报》 2018年第4期404-409,共6页

针对在线社会网络中多源点定位问题,当源点数量不确定时,定位准确率有待提高。采用设置探查节点的方式,基于探查节点接收时刻序列分布与网络空间结构具有相似性的特点,提出一种基于时空相似性的多源点定位方法。首先,分析多次接收信息... 针对在线社会网络中多源点定位问题,当源点数量不确定时,定位准确率有待提高。采用设置探查节点的方式,基于探查节点接收时刻序列分布与网络空间结构具有相似性的特点,提出一种基于时空相似性的多源点定位方法。首先,分析多次接收信息节点的源点指向性,采用重启式随机游走算法确定源点备选集;然后,以非多次接收信息节点与备选源点的时空相似性为基础,将定位问题转化为聚类问题;最后,采用改进的近邻传播算法确定源点数量和位置。实验分析表明,相对于其他算法,该算法可提升源点定位的准确性,减少误差跳数。 展开更多

关键词 在线社会网络 源点定位 不确定源点数量 近邻传播算法

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