基于改进AP聚类和双重注意力机制的区域级新能源超短期出力预测方法 被引量：1

1

作者 苏华英 林晨 +3 位作者 张俨 王融融 程春田 张俊涛 《广东电力》 北大核心 2025年第3期8-17,共10页

为提高新能源超短期出力预测的准确性,充分考虑电源的时空互补特性和关键气象信息,提出基于改进近邻传播(affinity propagation,AP)聚类和双重注意力机制的区域级新能源超短期出力预测方法。首先,建立电站之间互补性的评价指标,并计算... 为提高新能源超短期出力预测的准确性,充分考虑电源的时空互补特性和关键气象信息,提出基于改进近邻传播(affinity propagation,AP)聚类和双重注意力机制的区域级新能源超短期出力预测方法。首先,建立电站之间互补性的评价指标,并计算统计区域电站的互补性矩阵,利用改进AP聚类算法对区域电站进行空间聚类;然后,引入时序和特征2个维度的注意力机制,捕捉汇聚区的关键气象特征;最后,以此为基础建立基于双向长短期记忆网络的新能源出力超短期预测模型。实际数据验证所提预测方法相比于区域整体预测及传统AP聚类预测具有更高的精度。同时,与传统相关系数方法对比表明,融合注意力机制的预测模型更能有效捕捉汇聚区的气象特征。 展开更多

关键词 新能源出力 超短期预测 近邻传播聚类 双向长短期记忆 注意力机制

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基于AP-WOA-GRU的分布式光伏集群电压越限动态预测 被引量：5

2

作者 韩雨 郭成 +1 位作者 方正云 陈凤仙 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第4期118-126,共9页

针对整县光伏背景下规模化分布式光伏接入配电网导致的电压波动问题,提出了一种基于近邻传播聚类(affinity propagation,AP)与鲸鱼算法(whale optimization algorithm,WOA)优化门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的分布式光伏集群... 针对整县光伏背景下规模化分布式光伏接入配电网导致的电压波动问题,提出了一种基于近邻传播聚类(affinity propagation,AP)与鲸鱼算法(whale optimization algorithm,WOA)优化门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的分布式光伏集群电压越限预测方法。首先,在考虑分布式光伏地理坐标气象特征的基础上,添加基于配电网节点负荷密度因素的位置特征,采用近邻传播聚类方法,在不指定聚类数目的情况下划分具有近似气象特征和地理位置特征的分布式光伏集群,提高模型训练效果及适应性;然后,采用鲸鱼优化算法全局搜索GRU模型的最优训练参数,进一步提高模型的训练速度和预测精度;最后,利用WOA-GRU组合模型实现配电网节点电压与环境温度、光照强度的关联匹配,进而实现区域配电网电压波动及电压越限情况的整体预测。实验证明:所提出的方法能够有效提高预测精度及训练速度,强化预测模型的适应能力,具有较好的经济性和实用性。 展开更多

关键词 电压越限 分布式光伏 鲸鱼优化算法 门控循环单元 近邻传播聚类

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一种用于公交站点聚类的AP算法 被引量：4

3

作者 胡继华 程智锋 詹承志 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第S1期223-225,232,共4页

针对公交站点全球定位系统数据采集过程中定位精度较低的问题,提出一种用于公交站点聚类的AP算法。AP算法以相似度矩阵为基础,根据聚类对象自动进行分类判断,依靠2点之间消息传递迭代更新得到最佳的聚类结果。针对公交站点数据特征选择... 针对公交站点全球定位系统数据采集过程中定位精度较低的问题,提出一种用于公交站点聚类的AP算法。AP算法以相似度矩阵为基础,根据聚类对象自动进行分类判断,依靠2点之间消息传递迭代更新得到最佳的聚类结果。针对公交站点数据特征选择参考度,提出个数控制和距离控制的改进方法。实验结果表明,该算法能够准确得到公交站点聚类个数,有效排除噪声点,执行效率满足要求。 展开更多

关键词 聚类 ap算法 相似度矩阵 消息传递

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一种变步长AP-REE算法的研究 被引量：1

4

作者 智永锋 郑曦 +2 位作者 李茹 邓正宏 张骏 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期183-188,共6页

为了提高自适应滤波器的滤波性能,提出了一种变步长的AP-REE算法。通过分析AP-REE算法权值误差和权值均方误差的二阶统计量,获得了参数迭代步长的一个优化解,促进了AP-REE算法在迭代方向上均方误差的收敛速度。仿真结果表明,相比较于定... 为了提高自适应滤波器的滤波性能,提出了一种变步长的AP-REE算法。通过分析AP-REE算法权值误差和权值均方误差的二阶统计量,获得了参数迭代步长的一个优化解,促进了AP-REE算法在迭代方向上均方误差的收敛速度。仿真结果表明,相比较于定步长的AP-REE算法,变步长的AP-REE算法获得了更快的收敛速度。 展开更多

关键词 自适应滤波 算法 计算机仿真 数值法的收敛性 优化估计 变步长ap—REE算法

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基于AP的Volterra级数自适应多重回归及其多步预测应用 被引量：1

5

作者 姜学鹏 洪贝 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期2562-2565,共4页

为解决时间序列多步预测的高效率、高精度问题,提出一种基于Volterra级数的多重回归仿射投影自适应算法。应用虚假最临近点法算法选择最优嵌入维数,优化模型初始参数。以系统Volterra核向量增量的模与某约束总和为损失函数,按照最陡下... 为解决时间序列多步预测的高效率、高精度问题,提出一种基于Volterra级数的多重回归仿射投影自适应算法。应用虚假最临近点法算法选择最优嵌入维数,优化模型初始参数。以系统Volterra核向量增量的模与某约束总和为损失函数,按照最陡下降原理导出各阶Volterra核更新公式,再利用矩阵求逆引理递推求取各阶Volterra子系统自相关逆矩阵导出算法,从而实现了对多输入多输出数据样本的建模,采用该模型对Henon映射产生的时间序列进行多步预测实验,结果表明可以对该时间序列进行准确建模和预测,证明了所提模型的有效性。 展开更多

关键词 时间序列分析 多重回归 仿射投影算法 VOLTERRA级数 多步预测 虚假最临近点法 false nearest NEIGHBORS (FNN)

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一种基于AP-Entropy选择集成的风控模型和算法 被引量：2

6

作者 王茂光 杨行 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第S02期71-76,80,共7页

近年来互联网金融网贷领域涌现出了众多的风控问题,对此采用多种特征选择方法预处理风控领域的数据指标,构建了全面的针对企业信用的风控指标体系,采用stacking集成策略研究了基于AP-Entropy的信用风险模型。信用风险模型有两层学习器,... 近年来互联网金融网贷领域涌现出了众多的风控问题,对此采用多种特征选择方法预处理风控领域的数据指标,构建了全面的针对企业信用的风控指标体系,采用stacking集成策略研究了基于AP-Entropy的信用风险模型。信用风险模型有两层学习器,引入选择集成思想,从种类和数量上筛选基学习器。首先,在Logistic回归、反向传播神经网络、AdaBoost等经典机器学习算法中,采用AP聚类算法选出适合企业信用风险的异质学习器作为基学习器;其次,在每次学习器迭代中,利用熵对学习器择优,自动选出F1值最高的基学习器,其中改进基于熵的学习器选择算法,提升了基学习器选择过程的效率,降低了模型的计算成本,模型选取XGBoost作为次级基学习器。实验结果表明,文中提出的模型和其他模型相比具有更好的学习效果和更强的泛化能力。 展开更多

关键词 风控指标体系 stacking集成策略 ap-Entropy信用风险模型 选择集成 ap聚类算法 基于熵的学习器选择算法 XGBoost

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基于AP相似日选取与FISOA-RBF的短期负荷预测

7

作者 于军琪 王佳丽 +3 位作者 赵安军 解云飞 冉彤 赵泽华 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期315-323,共9页

为提高建筑电力负荷的预测精度,在考虑天气信息和日期类型等影响因素的基础上,提出基于吸引子传播(affinity propagation,AP)相似日选取和改进搜索者优化算法-径向基(fusion improvement seeker optimization algorithm-radial basis fu... 为提高建筑电力负荷的预测精度,在考虑天气信息和日期类型等影响因素的基础上,提出基于吸引子传播(affinity propagation,AP)相似日选取和改进搜索者优化算法-径向基(fusion improvement seeker optimization algorithm-radial basis function,FISOA-RBF)神经网络的建筑用电短期负荷预测模型.采用AP算法对短期电力负荷进行相似日选取,以克服外界环境对建筑电力负荷预测精度的影响;以RBF神经网络的网络参数为优化对象,采用搜索者优化算法(seeker optimization algorithm,SOA)进行参数寻优,并引入融合改进策略提高传统人群算法的寻优性能,以进一步提高RBF神经网络的预测精度和学习速度;根据FISOA算法优化后的RBF神经网络对相似日数据进行训练,建立最优参数下的建筑短期电力负荷预测AP-FISOA-RBF模型.在相同数据集和气候特征条件下,与传统RBF、PSO-RBF和SOA-RBF预测模型相比,AP-FISOA-RBF模型平均预测绝对百分比误差分别降低了93.05%、83.60%和71.13%,平均预测速度分别提高了54.34%、39.25%和23.96%,表明AP-FISOA-RBF模型在预测精度和预测速度上的表现更好. 展开更多

关键词 计算机神经网络 吸引子传播 相似日选取 搜索者优化算法 径向基 建筑用电 短期负荷预测

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一种AP算法的改进:M-AP聚类算法 被引量：17

8

作者 甘月松 陈秀宏 陈晓晖 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第1期232-235,267,共5页

Affinity Propagation(AP)聚类算法将所有数据点作为潜在的聚类中心,在相似度矩阵的基础上通过消息传递进行聚类。与传统聚类方法相比,对于大规模数据集,AP是一种快速、有效的聚类方法。但是AP算法在聚类结构复杂的(非团状)数据集上得... Affinity Propagation(AP)聚类算法将所有数据点作为潜在的聚类中心,在相似度矩阵的基础上通过消息传递进行聚类。与传统聚类方法相比,对于大规模数据集,AP是一种快速、有效的聚类方法。但是AP算法在聚类结构复杂的(非团状)数据集上得到的效果并不是很好。因此,在AP的基础上加入一个merge过程,将AP算法改进为MAP算法,可以有效地解决这种问题。而当样本数目比较大时,将CVM压缩算法融入其中,可以有效地解决大样本问题。 展开更多

关键词 聚类 affinity propagation(ap算法) M-ap 合并过程 CVM压缩

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基于指定聚类数目AP算法的滚动轴承故障诊断 被引量：1

9

作者 杨庆勇 刘雪涛 +2 位作者 倪伟 徐飞 蒋占四 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第4期80-83,86,共5页

仿射传播算法(AP)是目前常用的无监督聚类算法,但对于滚动轴承故障数据等数据集,AP算法往往不能一次性得到理想的聚类结果。针对AP算法在指定聚类数目下,不同的偏向度有不同聚类精度的问题,提出指定聚类数目AP算法(SNAP),该算法目的是... 仿射传播算法(AP)是目前常用的无监督聚类算法,但对于滚动轴承故障数据等数据集,AP算法往往不能一次性得到理想的聚类结果。针对AP算法在指定聚类数目下,不同的偏向度有不同聚类精度的问题,提出指定聚类数目AP算法(SNAP),该算法目的是在指定的聚类数目下,找出对应的所有聚类结果,通过聚类结果评价指标轮廓系数,找出最佳的聚类结果。该算法用机器学习公开数据集和机械综合故障模拟实验平台采集的滚动轴承数据集进行了实例验证,并与K-Means、K-medoids、AP聚类算法得到的聚类结果通过聚类评价指标进行比较,结果表明所提算法能得到较好的聚类结果。指定聚类数目AP算法能解决原AP算法在滚动轴承数据聚类数目与实际样本类别数不一致的问题,并且能得到一个更好的聚类结果。 展开更多

关键词 仿射传播算法(ap) 聚类数目 滚动轴承 故障诊断

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基于互近邻一致性的近邻传播算法 被引量：9

10

作者 邢艳 周勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第7期2524-2526,共3页

近邻传播(AP)算法是一种新提出的聚类算法,是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类,通过数据点之间交换信息,最后得到聚类结果。提出了基于互近邻一致性近邻传播算法,即KMNC-AP算法,该算法利用互近邻一致性调整数据点之间的相似度,进... 近邻传播(AP)算法是一种新提出的聚类算法,是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类,通过数据点之间交换信息,最后得到聚类结果。提出了基于互近邻一致性近邻传播算法,即KMNC-AP算法,该算法利用互近邻一致性调整数据点之间的相似度,进而提高聚类效率和精确度。实验结果表明,该算法在处理能力和运算速度上优于原算法。 展开更多

关键词 近邻传播算法 互近邻一致性 相似度 数据挖掘

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基于改进谱聚类的图像分割算法 被引量：6

11

作者 关昕 周积林 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第21期184-188,共5页

针对传统谱聚类算法应用于图像分割时仅采用特征相似性信息构造相似性矩阵,而忽略了像素分布的空间临近信息的缺陷,提出一种新的相似性度量公式——加权欧氏距离的高斯核函数,充分利用图像特征相似性信息和空间临近信息构造相似性矩阵... 针对传统谱聚类算法应用于图像分割时仅采用特征相似性信息构造相似性矩阵,而忽略了像素分布的空间临近信息的缺陷,提出一种新的相似性度量公式——加权欧氏距离的高斯核函数,充分利用图像特征相似性信息和空间临近信息构造相似性矩阵。在谱映射过程中,采用Nystrom逼近策略近似估计相似性矩阵及其特征向量,大大减少了求解相似性矩阵的运算复杂度,降低了内存消耗。对得到的低维向量子空间采用一种新型的聚类算法——近邻传播聚类算法进行聚类,避免了传统谱聚类采用K-means算法对初始值敏感,易陷入局部最优的缺陷。实验表明该算法获得了比传统谱聚类算法更好的分割效果。 展开更多

关键词 谱聚类 空间临近信息 相似性矩阵 Nystrom逼近策略 近邻传播聚类算法

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基于AWCRF模型的微博情感倾向分类方法 被引量：2

12

作者 陈炳丰 郝志峰 +2 位作者 蔡瑞初 温雯 梁礼欣 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期187-192,共6页

为有效解决中文微博情感数据分布不平衡的分类问题,提出一种融合Affinity Propogation(AP)算法、Word2vec技术和条件随机场(CRF)模型的分类方法。通过AP算法对微博数据进行聚类,将多数类样本按照相似性的度量划分为若干簇类,使类间距离... 为有效解决中文微博情感数据分布不平衡的分类问题,提出一种融合Affinity Propogation(AP)算法、Word2vec技术和条件随机场(CRF)模型的分类方法。通过AP算法对微博数据进行聚类,将多数类样本按照相似性的度量划分为若干簇类,使类间距离极大化、类内距离极小化。利用欠采样技术构建情感倾向分布平衡的训练集,采用Word2vec计算并求出语义相似度最高的文本来扩展微博句子以增加情感信息,使用CRF模型计算已经平衡并扩展后的训练集标签序列,在数据集情感倾向分布不平衡时也能准确地分类微博情感倾向。实验结果表明,与ACRF方法、CRF方法及SCRF方法相比,该方法在召回率和G均值评价标准上具有更好的效果。 展开更多

关键词 情感分析 情感分类 affinity Propogation算法 欠采样技术 Word2vec技术 条件随机场

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基于拉普拉斯特征映射的仿射传播聚类 被引量：1

13

作者 张亮 杜子平 +1 位作者 张俊 李杨 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期216-217,220,共3页

仿射传播方法难以处理具有流形结构的数据集。为此,提出一种基于拉普拉斯特征映射的仿射传播聚类算法(APPLE),在标准仿射传播的基础上增强流形学习的能力。使用测地距离计算数据点间相似度,采用拉普拉斯特征映射对数据集进行降维及特征... 仿射传播方法难以处理具有流形结构的数据集。为此,提出一种基于拉普拉斯特征映射的仿射传播聚类算法(APPLE),在标准仿射传播的基础上增强流形学习的能力。使用测地距离计算数据点间相似度,采用拉普拉斯特征映射对数据集进行降维及特征提取。对图像聚类应用的实验结果证明了APPLE的聚类效果优于标准仿射传播方法。 展开更多

关键词 拉普拉斯特征映射 仿射传播 DIJKSTRA算法 归一化互信息

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一种融合多特征聚类集成的室内点云分割方法 被引量：9

14

作者 曾碧 黄文 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期281-286,共6页

针对特定场景下传统点云分割算法不精确及特征描述不全面的问题,提出一种融合2D和3D多特征的近邻传播(AP)聚类集成分割方法。从点云中获得一组表征复杂室内场景不同点云类别的描述子,如彩色图像特征、曲率、法向量、旋转图像等,根据它... 针对特定场景下传统点云分割算法不精确及特征描述不全面的问题,提出一种融合2D和3D多特征的近邻传播(AP)聚类集成分割方法。从点云中获得一组表征复杂室内场景不同点云类别的描述子,如彩色图像特征、曲率、法向量、旋转图像等,根据它们之间的差异性,通过对每类特征进行AP聚类得到聚类成员,建立聚类成员簇间一致性矩阵,并利用Ncut算法进行图分割获得最终的点云分割结果。实验结果表明,该算法相较传统的点云分割算法能更准确地区分室内复杂三维点云场景,并且具有更好的稳定性。 展开更多

关键词 点云分割 特征融合 近邻传播聚类算法 聚类成员 聚类集成

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基于粒度分布曲线的邻近传播聚类算法在沉积环境识别中的应用——以白洋淀地区为例 被引量：6

15

作者 刘祥奇 宋磊 +2 位作者 吴奇龙 李国民 毛欣 《海洋地质与第四纪地质》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期198-209,共12页

以白洋淀地区出露的22个沉积剖面中沉积物的粒度数据为研究对象,利用邻近传播聚类算法(AP聚类算法)进行聚类分析,并与已知典型沉积环境形成的沉积物粒度频率分布曲线进行对比,探讨了基于沉积物粒度特征的邻近传播聚类算法在沉积环境识... 以白洋淀地区出露的22个沉积剖面中沉积物的粒度数据为研究对象,利用邻近传播聚类算法(AP聚类算法)进行聚类分析,并与已知典型沉积环境形成的沉积物粒度频率分布曲线进行对比,探讨了基于沉积物粒度特征的邻近传播聚类算法在沉积环境识别中应用的可行性以及白洋淀地区不同沉积环境的粒度特征。结果表明:邻近传播聚类算法能够将相同或者相近动力条件下形成的沉积物聚为一类,挖掘沉积物粒度数据中蕴含的沉积动力信息;所有样品的沉积物粒度频率分布曲线划分为11类簇;考虑到同一沉积环境中动力条件的变化,将聚类结果得到的分布范围、形状相近的11簇曲线进一步合并为4组曲线,并与已知典型沉积环境粒度曲线进行对比,识别出湖沼相、湖相、河流相、洪积相等4种主要的沉积相。其中,湖沼相与湖心相沉积环境、湖滨相与河漫滩相沉积环境形成的沉积物粒度组分相近。湖沼相与湖心相、湖滨相与漫滩相、河床相的沉积物粒度主要组分分别为细粉砂、粗粉砂、细砂或粗砂,洪积物中粗粉砂、中砂、粗砂含量相近,呈多峰态。邻近聚类传播算法可为沉积环境动力条件反演、分区等提供潜在的新手段。 展开更多

关键词 粒度分布曲线 邻近传播聚类算法 沉积环境 识别 白洋淀地区

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基于Kullback-Leiber距离的迁移仿射聚类算法 被引量：17

16

作者 毕安琪 王士同 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期2076-2084,共9页

针对迁移聚类问题,该文提出一种新的基于Kullback-Leiber距离的迁移仿射聚类算法(TAP_KL)。该算法从概率角度重新解释AP算法的目标函数,并借助于信息论中最常见的一种距离度量,即Kullback-Leiber距离,测量源域与目标域代表点的相似性。... 针对迁移聚类问题,该文提出一种新的基于Kullback-Leiber距离的迁移仿射聚类算法(TAP_KL)。该算法从概率角度重新解释AP算法的目标函数,并借助于信息论中最常见的一种距离度量,即Kullback-Leiber距离,测量源域与目标域代表点的相似性。另外,通过详细分析TAP_KL算法与AP算法的目标函数,得出一个重要结论,即可以将源域与目标域的相似性嵌入到目标域数据集相似性矩阵的计算中,从而直接利用AP算法的优化算法优化TAP_KL算法的目标函数,解决基于代表点的迁移聚类问题。最后,通过基于4个数据集的仿真实验,进一步验证了TAP_KL算法在解决迁移聚类问题时的有效性。 展开更多

关键词 仿射聚类算法 迁移学习 人脸数据集 概率框架 KL距离

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基于聚类关联网络的群组行为识别 被引量：4

17

作者 戎炜 蒋哲远 +1 位作者 谢昭 吴克伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第9期2507-2513,共7页

目前群组行为识别方法没有充分利用群组关联信息而导致群组识别精度无法有效提升,针对这个问题,提出了基于近邻传播算法(AP)的层次关联模块的深度神经网络模型,命名为聚类关联网络(CRN)。首先,利用卷积神经网络(CNN)提取场景特征,再利... 目前群组行为识别方法没有充分利用群组关联信息而导致群组识别精度无法有效提升,针对这个问题,提出了基于近邻传播算法(AP)的层次关联模块的深度神经网络模型,命名为聚类关联网络(CRN)。首先,利用卷积神经网络(CNN)提取场景特征,再利用区域特征聚集提取场景中的人物特征。然后,利用AP的层次关联网络模块提取群组关联信息。最后,利用长短期记忆网络(LSTM)融合个体特征序列与群组关联信息,并得到最终的群组识别结果。与多流卷积神经网络(MSCNN)方法相比,CRN方法在Volleyball数据集与Collective Activity数据集上的识别准确率分别提升了5.39与3.33个百分点。与置信度能量循环网络(CERN)方法相比,CRN方法在Volleyball数据集与Collective Activity数据集上的识别准确率分别提升了8.7与3.14个百分点。实验结果表明,CRN方法在群体行为识别任务中拥有更高的识别准确精度。 展开更多

关键词 群组行为识别 聚类关联网络 群组关联信息 近邻传播算法 长短时记忆网络

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基于近邻传播聚类的航空电子部件LMK诊断模型 被引量：3

18

作者 张伟 许爱强 +1 位作者 平殿发 夏菲 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1693-1704,共12页

针对小样本条件下,航空电子部件功能模块故障诊断精度不高的问题,将局部多核学习(LMKL)算法的多分辨率解释与局部特征自适应表示能力和超限学习机(ELM)运算高效的特点相结合,提出一种新的局部聚类MK-ELM(LCMKELM)诊断模型。通过引入近... 针对小样本条件下,航空电子部件功能模块故障诊断精度不高的问题,将局部多核学习(LMKL)算法的多分辨率解释与局部特征自适应表示能力和超限学习机(ELM)运算高效的特点相结合,提出一种新的局部聚类MK-ELM(LCMKELM)诊断模型。通过引入近邻传播(AP)聚类,在挖掘训练样本局部特征信息的同时,有效约减了局部算法的计算复杂性,避免了过学习问题的出现;通过分别分析输入空间与特征空间的聚类特征,构造了相应的2种选通函数M1、M2,以优化选通函数的模型参数取代优化局部权重,有效解决了核超限学习机(KELM)的对偶优化形式关于局部权重二次非凸的问题。将本文模型应用于某型机旋转变压器激励发生电路功能模块故障诊断,结果表明:相比于4种常用的多核诊断算法,模型在实现低漏警、低虚警的同时,采用M1选通函数的诊断算法将诊断精度平均提升了3.80%,采用M2选通函数的诊断算法将诊断精度平均提升了5.98%。同时,模型在实现与流行的LMKL算法相近的训练时间的同时,测试时间更短。 展开更多

关键词 故障诊断 多核学习 交替优化 近邻传播(ap) 选通模型 局部算法

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基于密度敏感距离的改进模糊C均值聚类算法 被引量：19

19

作者 王治和 王淑艳 杜辉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期88-96,103,共10页

模糊C均值(FCM)聚类算法无法识别非凸数据,算法中基于欧式距离的相似性度量只考虑数据点之间的局部一致性特征而忽略了全局一致性特征。提出一种利用密度敏感距离度量创建相似度矩阵的FCM算法。通过近邻传播算法获取粗类数作为最佳聚类... 模糊C均值(FCM)聚类算法无法识别非凸数据,算法中基于欧式距离的相似性度量只考虑数据点之间的局部一致性特征而忽略了全局一致性特征。提出一种利用密度敏感距离度量创建相似度矩阵的FCM算法。通过近邻传播算法获取粗类数作为最佳聚类数的搜索范围上限,以解决FCM算法聚类数目需要人为预先设定和随机选定初始聚类中心造成聚类结果不稳定的问题。在此基础上,改进最大最小距离算法,得到具有代表性的样本点作为初始聚类中心,并结合轮廓系数自动确定最佳聚类数。基于UCI数据集和人工数据集的实验结果表明,相比经典FCM、K-means和CFSFDP算法,该算法不仅具有识别复杂非凸数据的能力,而且能够在保证聚类性能和稳定性的前提下加快收敛速度。 展开更多

关键词 模糊C均值聚类算法 密度敏感距离 近邻传播 初始聚类中心 轮廓系数

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基于近邻传播算法和随机森林回归模型的台区线损率计算方法 被引量：27

20

作者 赵庆明 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第9期94-98,共5页

针对低压配网接线方式复杂和线损率难以准确计算的问题,本文提出一种基于近邻传播聚类算法和随机森林回归模型的台区线损率计算方法。基于线路损耗模型提出了台区线损率预测计算的电气特征指标,并利用主成分分析方法提取适用于聚类分析... 针对低压配网接线方式复杂和线损率难以准确计算的问题,本文提出一种基于近邻传播聚类算法和随机森林回归模型的台区线损率计算方法。基于线路损耗模型提出了台区线损率预测计算的电气特征指标,并利用主成分分析方法提取适用于聚类分析的主特征参数,然后采用近邻传播聚类算法对数据进行聚类分析。在此基础上,采用随机森林回归算法对每类聚类数据进行样本的训练学习,并利用包外数据进行预测。以某地区614个台区样本进行仿真计算,仿真结果验证了本文所提算法的有效性和正确性,并且计算精度要优于多元线性回归算法。 展开更多

关键词 线损率 低压台区 电气特征指标 近邻传播算法 随机森林回归

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