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基于先验聚类的机电设备环境参数异常检测算法
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作者 邢鹏 李新娥 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期78-84,共7页
传统的聚类异常数据检测算法在处理高维度、大数据量且异常值分布杂乱的机电设备环境参数时,存在聚类效果差和检测效率低的问题。为此,在原有异常检测算法的基础上提出一种基于先验聚类的机电设备环境参数异常检测算法。该算法改用历史... 传统的聚类异常数据检测算法在处理高维度、大数据量且异常值分布杂乱的机电设备环境参数时,存在聚类效果差和检测效率低的问题。为此,在原有异常检测算法的基础上提出一种基于先验聚类的机电设备环境参数异常检测算法。该算法改用历史数据构建先验聚类,确保聚类构建不会受太多异常环境参数所影响;在选取聚类中心时引入密集度的概念,以确保聚类中心的可靠性,并在选取聚类中心过程中去除已选聚类中心周围的数据点,防止选取的聚类中心集中在某一区域,以此提升聚类效果。进行异常检测时,依次将待检测数据放入先验聚类中进行匹配,一旦测试数据无法匹配任何一个已知聚类,则将其标记为异常数据。实验结果表明:所提算法在机电设备环境参数的异常检测方面具有检测率高、误报率低的特点,在2000例数据异常检测中,其检测准确率达到了97.5%,优于DBSCAN算法的97%以及基础K-means算法的86%;同时,误检率低至0.0106,优于DBSCAN算法的0.0239和基础K-means算法的0.0228。改进后的模型较基础K-means算法和DBSCAN算法在机电设备环境参数异常检测中检测效果更佳,在机电设备环境异常数据检测上具有良好的性能。 展开更多
关键词 机电设备 环境参数 异常数据检测 先验 K-means算法 密集度 匹配
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基于区块链与模糊聚类算法的区域大数据分析技术研究
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作者 何颖 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期52-56,共5页
金融数据具备非线性、高维度的特点,同时对安全性有较高的要求。文中结合区块链技术和模糊聚类算法,提出一种面向区域互联网金融的异常数据分析模型,该模型由异常数据分析算法和隐私保护算法组成。异常数据分析算法针对模糊均值聚类算... 金融数据具备非线性、高维度的特点,同时对安全性有较高的要求。文中结合区块链技术和模糊聚类算法,提出一种面向区域互联网金融的异常数据分析模型,该模型由异常数据分析算法和隐私保护算法组成。异常数据分析算法针对模糊均值聚类算法处理高维非线性数据能力弱的缺点,使用深度信念网络进行改进,进而提升模型的数据处理能力。隐私保护使用差分隐私保护算法,在不利用背景知识的前提下完成数据的保护,同时保证了数据的可用性。在实验测试中,将所提模糊聚类算法与常用的主流K-Means算法、DPC算法进行了对比,结果表明:所提算法的性能在所有对比算法中最优;与此同时,加入隐私保护算法后对聚类结果的影响保持在0.021以内,充分证明了该算法性能的优越性。 展开更多
关键词 模糊算法 区块链技术 异常数据识别 深度信念网络 差分隐私保护算法 区域数据分析
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基于VMD和FCM聚类算法的海上风机支撑结构损伤识别方法
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作者 任义建 刁延松 +1 位作者 吕建达 侯敬儒 《振动与冲击》 北大核心 2025年第8期184-191,286,共9页
利用响应和有监督学习算法对运行状态下海上风机支撑结构进行损伤识别时,会遇到响应中能量占比很高的谐波成分影响和有监督学习算法需人工定义标签等问题。为此,利用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和模糊C均值(fuzz... 利用响应和有监督学习算法对运行状态下海上风机支撑结构进行损伤识别时,会遇到响应中能量占比很高的谐波成分影响和有监督学习算法需人工定义标签等问题。为此,利用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法进行海上风机支撑结构损伤识别。为剔除响应中的谐波成分,首先利用VMD对加速度响应进行分解,选取结构模态响应(仅含有结构自振频率)作为分析信号。然后计算模态响应的时域、能量和能量比值及样本熵特征构造特征矩阵,利用主成分分析对特征矩阵进行降维,得到损伤特征矩阵。将损伤特征矩阵输入FCM聚类算法,通过聚类分析得到结构的损伤状态。位移激励下海上风机支撑结构损伤识别模型试验数据验证了该方法的有效性。该方法属于无监督学习算法,无需标注标签且不受谐波成分的影响。 展开更多
关键词 海上风机支撑结构 损伤识别 变分模态分解(VMD) 模糊C均值(FCM)算法 无监督学习算法
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构建基于模糊聚类算法的网络情绪动态分析系统
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作者 薛淼 段立娟 《现代信息科技》 2025年第5期95-98,104,共5页
网络情绪动态分析研究可以通过分析网络文本中的情绪语义表达来实现。构建基于模糊聚类算法的网络情绪动态分析系统,需要以情绪语义模板为基础,利用爬虫软件获取个体或群体在社交网络上的文本数据。在对情绪状态进行数值化处理的基础上... 网络情绪动态分析研究可以通过分析网络文本中的情绪语义表达来实现。构建基于模糊聚类算法的网络情绪动态分析系统,需要以情绪语义模板为基础,利用爬虫软件获取个体或群体在社交网络上的文本数据。在对情绪状态进行数值化处理的基础上,利用模糊聚类(FCM)算法进行情绪状态的聚类分析,并根据聚类结果识别网民的情绪状态及其变化趋势。该系统由情绪语义模板生成模块、数据采集模块、数据预处理模块和模糊聚类分析模块组成,可为社会管理和危机干预提供决策支持。 展开更多
关键词 模糊算法 标准分 网络情绪 动态分析
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基于层次聚类算法的结构损伤识别研究
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作者 何欣 蔡金标 刘鸾翔 《低温建筑技术》 2025年第3期20-25,共6页
为探究层次聚类算法在结构健康检测中的应用,文中基于压电阻抗(EMI)技术,对一维钢梁和二维铝板损伤过程的阻抗变化进行监测。引入层次聚类算法进行结构损伤识别的定量研究,通过与均方根差RMSD指标法的比较,结果表明两种方法均能比较直... 为探究层次聚类算法在结构健康检测中的应用,文中基于压电阻抗(EMI)技术,对一维钢梁和二维铝板损伤过程的阻抗变化进行监测。引入层次聚类算法进行结构损伤识别的定量研究,通过与均方根差RMSD指标法的比较,结果表明两种方法均能比较直观地判断是否存在损伤。层次聚类算法将结构的损伤分为无损伤、小损伤、中损伤、大损伤四大类的方法更为合理。层次聚类算法的欧氏距离定位方法,在概念上更加清晰,为结构健康检测提供新途径。 展开更多
关键词 EMI技术 RMSD指标法 层次算法 损伤识别 阻抗谱
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基于聚类算法的传统街区建筑分类及风貌改造策略研究——以董市镇老正街为例
6
作者 黄艳雁 吾提克尔·吐尔逊 +2 位作者 涂瑞鑫 张旭 陈小康 《华中建筑》 2025年第4期120-123,共4页
该研究聚焦于快速城镇化背景下传统街区建筑风貌的保护与改造问题。鉴于传统街区建筑风貌改造的复杂性和限制性,以董市镇老正街街区为例,选取10个建筑风貌特征,从类型学的观点出发,统计老正街街区556栋建筑的风貌特征数据,并运用K-mean... 该研究聚焦于快速城镇化背景下传统街区建筑风貌的保护与改造问题。鉴于传统街区建筑风貌改造的复杂性和限制性,以董市镇老正街街区为例,选取10个建筑风貌特征,从类型学的观点出发,统计老正街街区556栋建筑的风貌特征数据,并运用K-means聚类算法对建筑进行聚类分析,最终识别出4类建筑聚类。针对各聚类的特点和存在的问题提出了针对性的风貌改造策略,旨在为传统街区建筑风貌改造提供科学化分类与新的研究视角和实践路径。 展开更多
关键词 算法 传统街区 风貌改造策略 特征指标
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基于聚类算法的公共资源交易风险智能分析系统研究
7
作者 兰莹 《数字通信世界》 2025年第4期46-48,共3页
本文探索如何应用机器学习技术提高公共资源交易风险管理的质量与效率。首先分析基于聚类算法的风险智能分析系统架构设计、关键技术,阐明系统实现的过程;然后通过构建应用场景,模拟测试数据验证本系统在公共资源交易相关风险评估和预... 本文探索如何应用机器学习技术提高公共资源交易风险管理的质量与效率。首先分析基于聚类算法的风险智能分析系统架构设计、关键技术,阐明系统实现的过程;然后通过构建应用场景,模拟测试数据验证本系统在公共资源交易相关风险评估和预警中的应用和有效性。 展开更多
关键词 算法 公共资源交易 风险预警
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基于聚类加权协方差矩阵的ADS-B信号分离算法
8
作者 王文益 张菡铄 《中国民航大学学报》 2025年第1期47-52,59,共7页
广播式自动相关监视(ADS-B,automatic dependent surveillance-broadcast)系统采用同一频段随机广播的方式发射ADS-B信号,这将导致ADS-B信号产生交织,威胁航空安全。目前,利用Capon算法分离ADS-B信号时,未考虑到ADS-B信号的脉冲特性,这... 广播式自动相关监视(ADS-B,automatic dependent surveillance-broadcast)系统采用同一频段随机广播的方式发射ADS-B信号,这将导致ADS-B信号产生交织,威胁航空安全。目前,利用Capon算法分离ADS-B信号时,未考虑到ADS-B信号的脉冲特性,这会使Capon算法的性能大幅下降。因此,本文针对ADS-B交织信号,设计了基于聚类加权协方差矩阵的信号分离算法。首先,根据ADS-B信号的脉冲特性分析出其在阵列响应上的特征,借助K均值聚类算法筛选出只有噪声、只有第1条信号和只有第2条信号的3类快拍,分别计算这3类快拍的协方差矩阵。其次,选择由噪声快拍得到的协方差矩阵和预抑制信号快拍得到的协方差矩阵,并求两者之和,以此代替Capon算法目标函数中利用所有快拍估计的协方差矩阵。最后,结合Capon算法,实现对ADS-B交织信号的分离。结果表明,该方法在分离ADS-B交织信号时的性能显著提升。 展开更多
关键词 阵列信号处理 ADS-B 脉冲特性 K均值算法 信号分离
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基于密度聚类的捷变频抗密集干扰算法研究
9
作者 李奇锦 张宁 《电子信息对抗技术》 2025年第2期8-14,共7页
相参捷变频雷达因其脉间捷变性质具备优良的欺骗干扰对抗性能,而密集假目标干扰兼具欺骗性和压制性双重特征,因此目标回波脉冲存在被密集假目标干扰淹没的可能性。针对上述问题,提出了一种联合聚类剔除预处理方法的捷变频抗密集干扰算... 相参捷变频雷达因其脉间捷变性质具备优良的欺骗干扰对抗性能,而密集假目标干扰兼具欺骗性和压制性双重特征,因此目标回波脉冲存在被密集假目标干扰淹没的可能性。针对上述问题,提出了一种联合聚类剔除预处理方法的捷变频抗密集干扰算法。通过将回波信号进行二值化处理减少部分噪声,利用目标信号回波与干扰回波分布特性的区别进行密度聚类剔除,最终通过稀疏恢复完成对目标的检测。仿真结果验证了密集欺骗干扰环境中该算法在抗密集假目标干扰及目标检测方面的优越性。 展开更多
关键词 捷变频雷达 压缩感知 密集假目标干扰 算法
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模糊减法聚类算法下大型医疗设备故障可视化诊断系统
10
作者 金鑫 叶真 朱婷婷 《电子设计工程》 2025年第6期85-90,共6页
针对医疗设备故障诊断不足问题,研究基于模糊神经网络与减法聚类算法开发一种故障可视化诊断系统,通过对大型医疗设备故障建模分析,完成系统可视化开发。该项技术创新点在于引入模糊神经网络构建诊断模型,提升对复杂特征数据识别效果;... 针对医疗设备故障诊断不足问题,研究基于模糊神经网络与减法聚类算法开发一种故障可视化诊断系统,通过对大型医疗设备故障建模分析,完成系统可视化开发。该项技术创新点在于引入模糊神经网络构建诊断模型,提升对复杂特征数据识别效果;同时引入减法聚类算法优化模型参数,提升模型诊断效率。在诊断误差分析中,研究技术迭代收敛时均方根误差与平均绝对误差分别为0.012与0.015,同类技术中误差最低。而在故障诊断准确度方面研究技术综合表现也最佳。经实验该技术满足大型医疗设备的高效故障诊断要求,研究内容将为医疗设备智能化故障检测提供技术支持。 展开更多
关键词 模糊神经网络 减法算法 医疗设备 故障诊断 可视化
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K-均值聚类算法下通信网络异常流量数据动态检测方法
11
作者 宋敏 代倩文 《通信电源技术》 2025年第4期177-179,共3页
为有效捕捉异常流量的特征,引进K-均值聚类算法,开展异常流量数据动态检测研究。采用滑动窗口机制处理数据,设定滑动窗口的大小,补偿通信网络流量数据的偏差值,并引进K-均值聚类算法提取关键特征,结合源网际互连协议(Internet Protocol,... 为有效捕捉异常流量的特征,引进K-均值聚类算法,开展异常流量数据动态检测研究。采用滑动窗口机制处理数据,设定滑动窗口的大小,补偿通信网络流量数据的偏差值,并引进K-均值聚类算法提取关键特征,结合源网际互连协议(Internet Protocol,IP)随机映射技术,进行异常流量的动态检测。对比实验结果表明,设计的方法可以提取通信网络异常流量数据的特征,精确检测异常流量数据幅值。 展开更多
关键词 K-均值算法 异常数据检测方法 动态检测 通信网络 滑动窗口
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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
12
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 近邻传播算法 径向基函数神经网络 风速预测 精度分析
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基于改进CFSFDP算法的文本聚类方法研究
13
作者 常娟 《中国高新科技》 2024年第21期29-31,共3页
为进一步提升电信投诉文本的聚类效果,以便更高效地分析与处理用户反馈,文章首先概述CFSFDP算法与差分进化算法;其次,设计一种改进的CFSFDP聚类方法,运用差分进化算法实现了对CFSFDP算法中重要参数的自动寻优,大幅提高聚类准确性;最后,... 为进一步提升电信投诉文本的聚类效果,以便更高效地分析与处理用户反馈,文章首先概述CFSFDP算法与差分进化算法;其次,设计一种改进的CFSFDP聚类方法,运用差分进化算法实现了对CFSFDP算法中重要参数的自动寻优,大幅提高聚类准确性;最后,通过实验说明本文设计的改进方法在聚类精度、纯度、召回率及F值等指标上表现出色,从而为电信投诉文本高效聚类提供了创新解决方案。 展开更多
关键词 cfsfdp算法 文本 算法
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跳跃跟踪SSA交叉迭代AP聚类算法 被引量:2
14
作者 黄鹤 李文龙 +3 位作者 杨澜 王会峰 高涛 陈婷 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期977-990,共14页
针对传统近邻传播聚类算法以数据点对之间的相似度作为输入度量,由于需要预设偏向参数p和阻尼系数λ,算法精度无法精确控制的问题,提出了一种跳跃跟踪麻雀搜索算法优化的交叉迭代近邻传播聚类方法.首先,针对麻雀搜索算法中发现者和加入... 针对传统近邻传播聚类算法以数据点对之间的相似度作为输入度量,由于需要预设偏向参数p和阻尼系数λ,算法精度无法精确控制的问题,提出了一种跳跃跟踪麻雀搜索算法优化的交叉迭代近邻传播聚类方法.首先,针对麻雀搜索算法中发现者和加入者位置更新不足的问题,设计了一种跳跃跟踪优化策略,通过考虑偏好阻尼因子的跳跃策略设计大步长更新发现者,增加麻雀搜索算法的全局勘探能力和寻优速度,加入者设计动态小步长跟踪领头雀更新位置,同时,利用自适应种群划分机制更新发现者和加入者的比重,增加算法的后期局部开发能力和寻优速度;其次,设计基于扰动因子的Tent映射,在此基础上增加3个参数,使映射分布范围增大,并避免了陷入小周期点和不稳周期点;最后,引入轮廓系数作为评价函数,跳跃跟踪麻雀搜索算法自动寻找较优的p和λ,代替手动输入参数,并融合基于扰动因子的Tent映射优化近邻传播算法,交叉迭代确定最优簇数.使用多种算法聚类University of California Irvine数据集的10种公共数据集,仿真结果表明,本文提出的聚类算法与经典近邻传播算法、基于差分改进的仿射传播聚类算法、基于麻雀搜索算法优化的近邻传播聚类算法和进化近邻传播算法相比具有更优的搜索效率以及聚类精度.对国家信息数据进行了聚类分析,提出的方法更加准确有效合理,具有较好的应用价值. 展开更多
关键词 近邻传播 改进Tent映射 改进麻雀搜索算法 轮廓系数 数据集
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采用混合策略联合优化的模糊C-均值聚类信息熵点云简化算法 被引量:1
15
作者 黄鹤 黄佳慧 +2 位作者 刘国权 王会峰 高涛 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期214-226,共13页
针对传统聚类算法处理点云简化问题时精度低、耗时长且易丢失特征信息等问题,提出了一种基于动态精英自适应混合策略的鹈鹕算法(DEAMPOA)与加权熵法联合优化的模糊C-均值聚类(FCM)信息熵点云简化算法。采用动态自适应种群混合策略,同时... 针对传统聚类算法处理点云简化问题时精度低、耗时长且易丢失特征信息等问题,提出了一种基于动态精英自适应混合策略的鹈鹕算法(DEAMPOA)与加权熵法联合优化的模糊C-均值聚类(FCM)信息熵点云简化算法。采用动态自适应种群混合策略,同时融合了精英反向化思路,显著提升了鹈鹕优化算法(POA)的收敛趋势和全局寻优能力,提高了寻找FCM最优聚类中心的成功率;利用DEAMPOA结合加权熵法对FCM进行优化,提高鲁棒性的同时增强了搜索精度,得到较好的聚类结果;在8种UCI标准数据集上与4种算法对比进行聚类性能评估实验,验证了所提方法综合性能优越;将所提方法与信息熵融合,并应用在三维点云KITTI数据集简化中。实验结果表明:与包围框简化法、随机采样简化法和特征选择简化法对比,所提方法全局误差简化前后点集之间平均欧式距离(MED)指标分别降低了2.25%、6.93%、5.74%,点云简化效果最优且运行速度满足要求。 展开更多
关键词 C-均值 鹈鹕优化算法 点云简化 信息熵
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基于航迹数据的改进DBSCAN聚类算法研究 被引量:2
16
作者 申正义 李平 +2 位作者 王洪林 赵迪 郭文琪 《空天预警研究学报》 CSCD 2024年第2期128-131,共4页
为研究模拟训练航迹数据聚类,针对基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法参数选取不精准、聚类准确度不高的问题,提出一种改进的DBSCAN聚类算法.首先,通过KNN算法计算邻域半径并得到用于DBSCAN聚类的初始化核心数据对象,实现粗聚类;其... 为研究模拟训练航迹数据聚类,针对基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法参数选取不精准、聚类准确度不高的问题,提出一种改进的DBSCAN聚类算法.首先,通过KNN算法计算邻域半径并得到用于DBSCAN聚类的初始化核心数据对象,实现粗聚类;其次,根据数据对象的特点,加入航向特征进行二次聚类,既解决了DBSCAN算法随机初始化核心点和参数选取难的问题,又加入能够反映数据方向的特征;最后,进行了仿真实验.实验结果表明,改进DBSCAN算法比传统DBSCAN算法具有更好的聚类效果. 展开更多
关键词 模拟训练 DBSCAN算法 二次 自适应参数选取 航迹数据
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改进模糊聚类语义分割声环境功能区划图
17
作者 曾宇 姚琨 秦勤 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第2期210-215,共6页
声环境功能区划多采用地理信息系统进行研究,但公开发布的声环境功能区划方案中的文字和图片无法直接用于地理信息系统分析。首先提出改进模糊C均值聚类超像素方法,对声环境功能区划图进行语义分割以获取声功能区信息。接着采用简单线... 声环境功能区划多采用地理信息系统进行研究,但公开发布的声环境功能区划方案中的文字和图片无法直接用于地理信息系统分析。首先提出改进模糊C均值聚类超像素方法,对声环境功能区划图进行语义分割以获取声功能区信息。接着采用简单线性迭代聚类构建超像素,提取声环境功能区划图特征矩阵,基于K-means++改进模糊C均值聚类算法,语义分割超像素粒化的声环境功能区划图,并以声功能区面积占比计算结果偏差为评价指标,分析超像素尺度对分割结果的影响。然后基于不同图像特征矩阵构建方法和聚类中心初始化方法,使用模糊C均值聚类、高斯混合模型聚类、K-medoids聚类语义分割声环境功能区划图,最后比较不同组合方案的声功能区面积占比计算结果偏差,验证方法的有效性。 展开更多
关键词 声学 声环境功能区划图 彩色图像分割 模糊C均值 简单线性迭代 K-means++算法
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启发式k-means聚类算法的改进研究 被引量:2
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作者 殷丽凤 栗庆杰 《大连交通大学学报》 CAS 2024年第2期115-119,共5页
启发式k-means聚类算法通过在k-means第一次迭代后查看附近的集群来预测每个数据点可能会被划分到的集群子集,有效地加快了算法的运行速度。但由于启发式算法存在随机选择初始聚类中心以及无法有效识别数据集中离群点的缺陷,导致聚类结... 启发式k-means聚类算法通过在k-means第一次迭代后查看附近的集群来预测每个数据点可能会被划分到的集群子集,有效地加快了算法的运行速度。但由于启发式算法存在随机选择初始聚类中心以及无法有效识别数据集中离群点的缺陷,导致聚类结果的误差平方和较大并且轮廓系数偏小。针对这一问题,提出了CHk-means算法,该算法引入仔细播种方法,克服了启发式k-means算法随机选择初始聚类中心带来的局部最优解问题;该算法引入局部异常因子LOF算法对离群点进行检测,降低了离群点数据对聚类结果的影响。在多个数据集上对3种算法进行对比试验,结果表明CHk-means算法可有效降低聚类结果的误差平方和,增强聚类的轮廓系数,使聚类质量得到明显改善。 展开更多
关键词 算法 K-MEANS 启发式算法 仔细播种 局部异常因子 离群点
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自适应不完备多视角聚类
19
作者 陈梅 马学艳 +2 位作者 张弛 张锦宏 钱罗雄 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第4期1059-1073,共15页
高质量的完备初始图能够有效提高不完备多视角聚类的性能,缺失值填充不恰当会导致初始图丢失数据潜在的结构,同时,各视角的仿射图融合不完全会造成学习到的一致表征缺失视角间的互补信息。为此,提出自适应不完备多视角聚类(AIM)模型。... 高质量的完备初始图能够有效提高不完备多视角聚类的性能,缺失值填充不恰当会导致初始图丢失数据潜在的结构,同时,各视角的仿射图融合不完全会造成学习到的一致表征缺失视角间的互补信息。为此,提出自适应不完备多视角聚类(AIM)模型。在初始图构建中,AIM模型采用有效视角的相似度均值来填充对应位置的缺失值,以获取数据更加完整的潜在结构,同时引入稀疏约束来提高模型对噪声的鲁棒性;在图优化过程中,引入低秩约束捕获数据的全局结构,通过谱约束增强类内数据间的紧密性,使仿射图具有更清晰的块对角结构,并引入一致性约束最小化各视角的仿射图与一致表征之间的差异来捕获视角间的互补信息,得到具有高鉴别特征的一致鲁棒表征图。与9种不完备多视角聚类方法在真实和多种缺失率下仿真的不完备多视角数据集中进行实验对比,结果表明:AIM模型均获得了最好的聚类性能。 展开更多
关键词 自适应构图 低秩表示 图融合 算法 不完备多视角
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图书馆数字文本智能聚类个性化推荐应用研究
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作者 江新姿 高尚 《无线互联科技》 2025年第2期107-111,120,共6页
Web 2.0信息时代,信息量迅速增加,信息检索速率却显著降低,如何提高信息的自动分类管理水平,从海量数据中高效、准确、快速获取有价值的信息与知识成为智慧图书馆亟待研究与解决的问题。文章提出了在数字图书馆服务中运用新型文本聚类... Web 2.0信息时代,信息量迅速增加,信息检索速率却显著降低,如何提高信息的自动分类管理水平,从海量数据中高效、准确、快速获取有价值的信息与知识成为智慧图书馆亟待研究与解决的问题。文章提出了在数字图书馆服务中运用新型文本聚类群智能分析方法。该算法通过改进文本间的语义相似度计算,融合K-means聚类算法与蚁群聚类算法(Ant Colony Optimization,ACO)的优点,在初始分类时将K-means聚类算法用作快速分类,用分类结果指导更新蚂蚁各途径信息素,指导蚂蚁后续聚类途径选择,提高聚类运行效率。该分析方法因为不需要类别的信息,能自动完成文本分组,所以可以更好地应用到图书馆资源的推荐与检索服务中。图书馆数字文本数据库实验证明,混合蚁群聚类算法比单独的K-means、ACO都具有更好的聚类效果,可以看出该算法的有效性。 展开更多
关键词 文本 K-MEANS 混合蚁群算法 个性化推荐 语义相似度
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