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基于高斯混合模型双向聚类重采样和随机森林构建DLBCL早期复发预测模型
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作者 王俊霞 张岩波 +9 位作者 余红梅 曹红艳 周洁 乔宇 张高源 于凯 王雪嫚 郭玉娇 赵志强 罗艳虹 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第1期7-11,17,共6页
目的应用一种可以同时解决少数类和多数类类间和类内不平衡问题的类别不平衡处理方法,并将其与随机森林(random forest,RF)分类器结合实现对弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者早期复发的预测,为DLBLC患者的... 目的应用一种可以同时解决少数类和多数类类间和类内不平衡问题的类别不平衡处理方法,并将其与随机森林(random forest,RF)分类器结合实现对弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者早期复发的预测,为DLBLC患者的治疗提供参考。方法首先使用一种基于高斯混合模型双向聚类重采样的类别不平衡处理方法(Gaussian mixture model,GMM-GMM)处理数据,并与随机过采样(random over sampling,ROS)、合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)、Borderline-1 SMOTE、Borderline-2 SMOTE、GMM上采样、GMM下采样、SMOTE+RUS、SMOTE+GMM和GMM+RUS进行比较,然后以RF作为分类器验证10种类别不平衡方法的性能,之后为验证RF的性能,在处理后的数据集上使用logistic回归和决策树(decision tree,DT)作为对照,最后从区分度和校准度两方面对模型进行评价。结果在本文所有模型中,采用GMM-GMM的RF模型取得了相对最优的分类性能(accuracy=0.79,AUC=0.87,sensitivity=0.71,specificity=0.87,G-means=0.79,MSE=0.21)。结论GMM-GMM优于其他传统的重采样方法,结合RF用于DLBCL患者早期复发的预测取得了相对较好的分类结果,可以很好地实现对DLBCL患者早期复发的预测。 展开更多
关键词 别不平衡 高斯混合模型重采样 随机森林 复发预测 弥漫大B细胞淋巴瘤
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基于EM算法与混合模型的动态聚类分析
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作者 金向阳 章惠民 +1 位作者 王语涵 林建华 《厦门大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期727-739,共13页
[目的]对2022年福建漳州烟草公司品牌销售数据开展动态聚类,以揭示数据深层结构,支撑市场策略优化.[方法]研究综合运用EM算法与高斯混合模型进行参数估计及动态聚类.依托统计软件实现算法流程,包括参数初始化、EM迭代优化及基于概率分... [目的]对2022年福建漳州烟草公司品牌销售数据开展动态聚类,以揭示数据深层结构,支撑市场策略优化.[方法]研究综合运用EM算法与高斯混合模型进行参数估计及动态聚类.依托统计软件实现算法流程,包括参数初始化、EM迭代优化及基于概率分布的聚类,严格遵循统计原则保障结果客观性.[结果]新算法有效估计概率模型参数,实现烟草品牌精准动态聚类.分析揭示了各品牌类别的差异化特征,为市场策略定制及产品组合优化提供依据.算法准确计算品牌在各类别中的概率分布,增强了决策的精准性.同时,算法具备灵活性与适应性,可随市场变化动态调整.[结论]本研究提出的基于混合高斯分布与EM算法的数据分析方法,为市场数据分析提供了新视角.该方法提高了数据分析的精度与效率,助力企业在复杂市场环境中制定科学策略,具有良好的应用价值与推广前景. 展开更多
关键词 概率模型 EM算法 混合分布 动态
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基于改进高斯混合模型的光伏短时波动游程聚类
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作者 彭文静 郑迪 +2 位作者 蔡慧 邵海明 王家福 《电子测量技术》 北大核心 2025年第7期126-134,共9页
针对大规模光伏发电短时波动性对电能准确计量的挑战,本文提出一种基于改进高斯混合模型的光伏短时波动信号游程聚类分析方法。首先,从游程理论出发分析了光伏输出的短时波动信号特征;其次,针对光伏短时波动信号分解得到游程过多、难以... 针对大规模光伏发电短时波动性对电能准确计量的挑战,本文提出一种基于改进高斯混合模型的光伏短时波动信号游程聚类分析方法。首先,从游程理论出发分析了光伏输出的短时波动信号特征;其次,针对光伏短时波动信号分解得到游程过多、难以提取典型波动特征的问题,采用基于改进高斯混合模型聚类方法对海量游程进行聚类;进一步提出了主客观融合的聚类结果评价方法。最后,对光伏电站现场录波数据的仿真结果表明,相较于其他方法,所提方法聚类结果评分在各方面有1.1%~61.4%的提升;在不同噪声及异常值水平下所提方法也可以维持较好的聚类效果,复合指标评分下降程度小于其他算法0.92%~18.24%。所提方法通过深度学习技术和贝叶斯信息准则实现了高斯混合模型的自适应聚类,提高了对含噪声和异常值数据的适应能力和稳定性,能够实现光伏电站时波动信号游程的合理聚类。 展开更多
关键词 光伏短时波动信号 游程分析 改进高斯混合模型 游程 贝叶斯信息准则
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聚类失效时间带混合效应的加性乘积风险率模型的统计推断
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作者 亢芳圆 《应用概率统计》 北大核心 2025年第2期179-196,共18页
在生存分析中,会收集到来自不同医院或治疗中心的聚类数据,每个医院或每个治疗中心称为一个类,在同一个类中的个体具有相似性.本文对这种聚类失效时间建立了加性乘积风险率函数模型,对同一类的个体用一个共同的混合效应项表示类内部的... 在生存分析中,会收集到来自不同医院或治疗中心的聚类数据,每个医院或每个治疗中心称为一个类,在同一个类中的个体具有相似性.本文对这种聚类失效时间建立了加性乘积风险率函数模型,对同一类的个体用一个共同的混合效应项表示类内部的相关性.在统计推断中,利用估计方程的方法对参数进行估计,给出了估计量的大样本理论结果和证明,然后进行数值模拟,验证有限样本下的估计量的表现,并将模型和方法应用到实际数据中进行分析. 展开更多
关键词 失效时间 混合效应 加性乘积模型 估计方程
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基于Dirichlet过程无限混合模型的基因表达数据聚类算法 被引量:1
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作者 张林 刘辉 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2012年第4期27-29,共3页
Dirichlet过程作为一种典型的变参数贝叶斯模型,基于该过程进行的聚类分析无需预先确定聚类数,聚类数作为模型中的参数由模型和数据自主计算得出,因而成为机器学习研究领域中的一个研究热点,可用于海量数据的聚类分析。文章建立Dirichle... Dirichlet过程作为一种典型的变参数贝叶斯模型,基于该过程进行的聚类分析无需预先确定聚类数,聚类数作为模型中的参数由模型和数据自主计算得出,因而成为机器学习研究领域中的一个研究热点,可用于海量数据的聚类分析。文章建立Dirichlet过程无限混合模型对DNA基因表达数据展开了聚类分析。模拟测试数据集和急性白血病的DNA基因表达测试数据集的实验结果表明,Dirichlet过程无限混合模型能够准确地估计出数据中的聚类数。 展开更多
关键词 dirichlet过程 混合模型 马尔科夫-蒙特卡罗
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基于粒球邻域粗糙集的三支高斯混合聚类
6
作者 邵春梅 万仁霞 +1 位作者 苗夺谦 赵杰 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第6期16-23,共8页
为了解决高维数据集中冗余信息影响三支高斯混合模型聚类效果的问题,将粒球邻域粗糙集的理论融入三支高斯混合聚类模型中,提出一种基于粒球邻域粗糙集的三支高斯混合聚类模型。首先,使用k-means聚类生成满足纯度要求的粒球集,再在粒球... 为了解决高维数据集中冗余信息影响三支高斯混合模型聚类效果的问题,将粒球邻域粗糙集的理论融入三支高斯混合聚类模型中,提出一种基于粒球邻域粗糙集的三支高斯混合聚类模型。首先,使用k-means聚类生成满足纯度要求的粒球集,再在粒球生成正域不变约束下进行属性约简,提取关键属性。其次,使用三支高斯混合模型对约简后的数据进行聚类,将对象划分到类簇的核心域或边界域。在7个UCI公共数据集上的对比实验结果表明,所提模型不仅继承了三支高斯混合聚类模型优越的聚类性能,具有更高的准确率、轮廓系数和更低的戴维森堡丁指数,其对类簇边界部分的刻画也更加准确。此外,由于所提模型对高维空间进行了属性约简处理,使得其具有更小的时间复杂度。 展开更多
关键词 高维数据 三支高斯混合模型 粒球邻域粗糙集 正域 属性约简
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基于高斯混合模型的分布因子聚类方法 被引量:4
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作者 朱映秋 黄丹阳 张波 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2024年第6期147-160,共14页
随着信息技术的发展,人类社会产生的数据规模越来越庞大、形式越来越复杂,对聚类分析形成了巨大挑战。在越来越多的应用场景中,观测数据具有相互关联、层次嵌套的结构,使传统聚类方法难以直接适用。通常的解决方案是采用特征工程方法将... 随着信息技术的发展,人类社会产生的数据规模越来越庞大、形式越来越复杂,对聚类分析形成了巨大挑战。在越来越多的应用场景中,观测数据具有相互关联、层次嵌套的结构,使传统聚类方法难以直接适用。通常的解决方案是采用特征工程方法将观测信息压缩为低维特征向量进行聚类,但这将带来不可避免的信息损失。为充分利用观测数据,本文以分布函数表示聚类对象,大幅降低信息损失,进而提出基于高斯混合模型的分布因子模型。该模型将聚类对象的观测数据分解为两部分,一是以高斯成分表示的公共因子,反映数据中具有共性的典型模式;二是载荷矩阵,矩阵中每个载荷向量反映个体的异质性特征。估计得到载荷向量后即可对不同个体实现聚类划分。本文提出的方法具有优良的统计学效率,能够证明在一定假设条件下聚类误差率能够随着观测个体数目的发散而趋近于0。基于模拟数据和股票收益、大气污染实际数据的实验表明,该方法能够区分具有不同特征模式的个体,解决多维数据的分布函数聚类问题,并为金融风险管理、空气质量的差异化治理等现实问题提供决策支持。 展开更多
关键词 分布函数 高斯混合模型 复杂数据
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基于改进高斯混合模型的变电站负荷聚类算法 被引量:3
8
作者 余浩 高镱滈 +3 位作者 潘险险 徐衍会 李雪松 孙宇航 《全球能源互联网》 CSCD 北大核心 2024年第5期591-601,共11页
针对传统高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)聚类算法中计算复杂、收敛速度慢和人为确定聚类数目时存在盲目性和主观性等不足,提出了一种基于改进GMM的变电站负荷聚类算法。以传统GMM聚类算法为基础,采用k均值(k-means)算法确定... 针对传统高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)聚类算法中计算复杂、收敛速度慢和人为确定聚类数目时存在盲目性和主观性等不足,提出了一种基于改进GMM的变电站负荷聚类算法。以传统GMM聚类算法为基础,采用k均值(k-means)算法确定初始聚类中心。减少了GMM聚类算法迭代步骤,提高了输出结果的稳定性。输出不同聚类数下聚类结果的Davies-Bouldin(DB)指标、CalinskiHarabasz(CH)指标和轮廓系数(silhouette coefficient,SC),应用熵权法确定不同评价指标所占权重,构建聚类评价混合指数(cluster evaluation mixed index,CEM)。将聚类评价混合指数最大值对应的聚类个数作为最佳聚类数目,再次输入到改进GMM聚类算法中,得到变电站负荷聚类结果和聚类中心。结果表明,所提方法增强了传统GMM聚类算法的计算速度和稳定性,对变电站负荷具有良好的聚类综合能力,有助于实现聚类结果最优化。 展开更多
关键词 高斯混合模型 负荷分 算法 评价
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基于高斯混合模型聚类的双馈风电场动态等值建模方法 被引量:6
9
作者 邓俊 张阳 +3 位作者 李怡然 夏楠 戚正浩 高桐 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期342-350,共9页
针对风电场动态运行条件下等值建模精度偏低、聚类依据不足的难题,提出一种基于高斯混合模型聚类思想的风电场等值建模方法。首先,分析单台双馈感应式风力发电机在低电压穿越期间的动态响应特性,根据响应特性的集群特征构建聚类指标。然... 针对风电场动态运行条件下等值建模精度偏低、聚类依据不足的难题,提出一种基于高斯混合模型聚类思想的风电场等值建模方法。首先,分析单台双馈感应式风力发电机在低电压穿越期间的动态响应特性,根据响应特性的集群特征构建聚类指标。然后,提出基于高斯混合模型动态初步聚类、优化聚类数目的两阶段等值建模方法,推导出赤池信息和贝叶斯信息准则下聚类数目的寻优算法。以典型中等规模风电场为例,在Matlab/Simulink平台进行不同故障穿越条件的仿真测试,结果表明所提风电场等值建模方法聚类有效、精度高。 展开更多
关键词 风电场 低电压穿越 风速 双馈风力发电机 高斯混合模型 等值建模
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基于2dSVD和高斯混合模型的多变量时间序列聚类 被引量:1
10
作者 杨秋颖 翁小清 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第3期283-289,327,共8页
针对多变量时间序列(MTS)存在时间和变量两个维度,以及传统主成分分析(PCA)方法在MTS数据表示上的局限性,提出一种基于二维奇异值分解(2dSVD)和高斯混合模型(GMM)的MTS聚类算法。该文计算MTS的行-行和列-列协方差矩阵的特征向量,从时间... 针对多变量时间序列(MTS)存在时间和变量两个维度,以及传统主成分分析(PCA)方法在MTS数据表示上的局限性,提出一种基于二维奇异值分解(2dSVD)和高斯混合模型(GMM)的MTS聚类算法。该文计算MTS的行-行和列-列协方差矩阵的特征向量,从时间和变量两个维度提取特征矩阵;用GMM从概率分布角度对特征矩阵进行聚类。数值实验结果表明,该方法对多变量时间序列具有更好的聚类效果。 展开更多
关键词 二维奇异值分解 高斯混合模型 多变量时间序列
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一种基于狄利克雷过程混合模型的文本聚类算法 被引量:10
11
作者 高悦 王文贤 杨淑贤 《信息网络安全》 2015年第11期60-65,共6页
随着互联网的普及,论坛、微博、微信等新媒体已经成为人们获取和发布信息的重要渠道,而网络中的这些文本数据,由于文本数目和内容的不确定性,给网络舆情聚类分析工作带来了很大的挑战。在文本聚类分析中,选择合适的聚类数目一直是一个... 随着互联网的普及,论坛、微博、微信等新媒体已经成为人们获取和发布信息的重要渠道,而网络中的这些文本数据,由于文本数目和内容的不确定性,给网络舆情聚类分析工作带来了很大的挑战。在文本聚类分析中,选择合适的聚类数目一直是一个难点。文章提出了一种基于狄利克雷过程混合模型的文本聚类算法,该算法基于非参数贝叶斯框架,可以将有限混合模型扩展成无限混合分量的混合模型,使用狄利克雷过程中的中国餐馆过程构造方式,实现了基于中国餐馆过程的狄利克雷混合模型,然后采用吉布斯采样算法近似求解模型,能够在不断的迭代过程中确定文本的聚类数目。实验结果表明,文章提出的聚类算法,和经典的K-means聚类算法相比,不仅能更好的动态确定文本主题聚类数目,而且该算法的聚类质量(纯度、F-score和轮廓系数)明显好于K-means聚类算法。 展开更多
关键词 文本 狄利克雷过程混合模型 非参数贝叶斯 吉布斯采样
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基于Dirichlet分布有限混合模型的Bayes聚类 被引量:1
12
作者 俞燕 徐勤丰 孙鹏飞 《应用数学》 CSCD 北大核心 2006年第3期600-605,共6页
本文基于Dirichlet分布有限混合模型,提出了一种用于成分数据的Bayes聚类方法.采用EM算法获得模型参数的估计,用BIC准则确定类数,用类似于Bayes判别的方法对各观测分类.推导了计算公式,编写出程序.模拟研究结果表明,本文提出的方法有较... 本文基于Dirichlet分布有限混合模型,提出了一种用于成分数据的Bayes聚类方法.采用EM算法获得模型参数的估计,用BIC准则确定类数,用类似于Bayes判别的方法对各观测分类.推导了计算公式,编写出程序.模拟研究结果表明,本文提出的方法有较好的聚类效果. 展开更多
关键词 成分数据 Bayes dirichlet分布 有限混合模型 EM算法 BIC准则
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基于聚类分区混合代理模型的多目标序列优化
13
作者 丁家斌 尹汉锋 +1 位作者 文桂林 刘杰 《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3051-3068,共18页
针对具有显式约束的昂贵多目标优化问题,提出了一种基于聚类分区混合代理模型(CPEM)的多目标序列优化方法(MOSOM-CPEM).在MOSOM-CPEM中引入了约束域最优拉丁超立方设计(CDOLHD),使其能够在边界形状复杂的可行域内构造样本点.多区域混合... 针对具有显式约束的昂贵多目标优化问题,提出了一种基于聚类分区混合代理模型(CPEM)的多目标序列优化方法(MOSOM-CPEM).在MOSOM-CPEM中引入了约束域最优拉丁超立方设计(CDOLHD),使其能够在边界形状复杂的可行域内构造样本点.多区域混合代理模型(EM-MROWF)中的可行域划分方法在分割非矩形域时将导致部分区域样本点数量较少从而影响该区域混合代理模型的预测精度.为了解决这一缺陷,在CPEM中提出了一种基于K-means聚类的可行域分区方法和相应的边界光滑方法.CPEM与多项式响应面(PRS)、径向基函数(RBF)、克里金(KRG)模型和两种混合代理模型(GOEL和ACAR)在10个测试函数上进行了拟合精度比较.结果表明,CPEM的整体拟合精度优于对比的代理模型,证实了所提出的可行域分区方法的有效性.MOSOM-CPEM在CEC2021中的6个工程约束多目标优化问题上与其他基于代理模型的优化方法进行了比较.结果表明,在使用相同的样本点数量的前提下,MOSOM-CPEM获得的Pareto前沿收敛性和分布性更好.MOSOM-CPEM应用于履带式起重机超长桁架臂的腰绳结构优化问题,结果证实了其优势,表明MOSOM-CPEM具有较高的工程应用价值. 展开更多
关键词 K-MEANS 混合代理模型 边界光滑方法 序列优化 多目标优化
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基于聚类集成的地下空间地质环境质量三维评价 被引量:1
14
作者 熊芸莹 李晓晖 +3 位作者 袁峰 卢志堂 吴少元 窦帆帆 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期78-84,91,共8页
城市地下空间开发利用是解决城市土地资源紧缺的重要手段,地下空间地质环境质量评价是地下空间合理安全利用和降低开发风险的前提和保障。为了降低评价过程中的主观性和评价结果中多种评价指标交叉交融的不确定性,文章基于三维地质模型... 城市地下空间开发利用是解决城市土地资源紧缺的重要手段,地下空间地质环境质量评价是地下空间合理安全利用和降低开发风险的前提和保障。为了降低评价过程中的主观性和评价结果中多种评价指标交叉交融的不确定性,文章基于三维地质模型,采用多种聚类模型的聚类集成算法对地下空间地质环境质量进行评价。利用K-means、高斯混合模型、自组织神经网络等聚类模型计算结果,结合重标记法的聚类集成算法实现地质环境质量评价。以厦门市某区为例,基于三维评价指标信息,利用上述分析方法进行评价,并与层次分析法结合多级指数叠加法评价结果进行对比分析。结果表明,基于聚类集成的评价方法能够有效应用于地下空间地质环境质量三维分类及评价研究,相关评价结果可以更客观地为地下空间的安全合理开发提供支持和保障,更好地服务于城市地下空间的建设规划和可持续发展。 展开更多
关键词 地下空间 自组织神经网络 K-MEANS算法 高斯混合模型 集成 三维
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基于聚类SABO-VMD和组合神经网络的短期光伏发电功率预测 被引量:4
15
作者 冯建铭 希望·阿不都瓦依提 蔺红 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期357-366,共10页
针对光伏发电预测单一模型处于不同天气状况时预测精度不高等问题,建立以卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)为基础的组合神经网络模型。提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA),用以优化组合神经网络参数。此外引入注意力机制(Atte... 针对光伏发电预测单一模型处于不同天气状况时预测精度不高等问题,建立以卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)为基础的组合神经网络模型。提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA),用以优化组合神经网络参数。此外引入注意力机制(Attention)突出强相关性因素的影响。采用高斯混合模型聚类(GMM)划分历史光伏数据为数个天气类型,并提出基于减法平均的优化算法(SABO)优化变分模态分解(VMD)参数,实现对各天气类型数据的分解。实验结果表明:基于SABO-VMD优化数据分解参数能有效提高预测精度;经实验对比分析,该文所提模型精度明显更高。 展开更多
关键词 光伏功率 变分模态分解 神经网络 功率预测 注意力机制 高斯混合模型
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一种快速、鲁棒的有限高斯混合模型聚类算法 被引量:15
16
作者 胡庆辉 丁立新 +1 位作者 陆玉靖 何进荣 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第8期191-195,共5页
有限混合模型聚类是一种基于概率模型的有效聚类方法。针对高斯混合模型的聚类算法,分别对模型的成分混合系数及样本所属成分的概率系数施加熵惩罚算子,实现对模型成分数的两级控制,快速消除无效成分,使算法能在很少的迭代次数内收敛到... 有限混合模型聚类是一种基于概率模型的有效聚类方法。针对高斯混合模型的聚类算法,分别对模型的成分混合系数及样本所属成分的概率系数施加熵惩罚算子,实现对模型成分数的两级控制,快速消除无效成分,使算法能在很少的迭代次数内收敛到确定解。传统算法对初始值(成分数目c需事先指定)的设置非常敏感,容易导致EM算法陷入局部最优解或收敛到解空间的边界,而文中的算法对初始值的设定没有特殊的要求,实验证明其具有很好的鲁棒性。 展开更多
关键词 高斯混合模型 信息熵 EM算法
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一种基于高斯混合模型的无监督粗糙聚类方法 被引量:9
17
作者 何明 冯博琴 +1 位作者 马兆丰 傅向华 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期256-259,322,共5页
针对数据统计分布的随机性和复杂性,从统计聚类的角度出发,采用高斯混合模型来描述整个数据的概率密度函数,提出了一种基于高斯混合模型的粗糙聚类分析方法.该方法首先利用粗糙集理论的不可区分关系性质以及生成的逻辑规则来设定EM算法... 针对数据统计分布的随机性和复杂性,从统计聚类的角度出发,采用高斯混合模型来描述整个数据的概率密度函数,提出了一种基于高斯混合模型的粗糙聚类分析方法.该方法首先利用粗糙集理论的不可区分关系性质以及生成的逻辑规则来设定EM算法的初始近似参数,然后通过Expectation-M axim ization(EM)算法估计各分量概率密度分布的最大似然参数集,最后通过密度分布概率大小来确定类别的归属.与传统的k-m eans聚类算法的试验结果比较表明,该方法是有效的,并且具有较高的聚类精度,用规则集来描述聚类的结果具有可解释性和合理性. 展开更多
关键词 高斯混合模型 粗糙集 EM算法
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利用服务聚类优化面向过程模型的语义Web服务发现 被引量:63
18
作者 孙萍 蒋昌俊 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期1340-1353,共14页
如何快速、准确和高效地发现满足用户需求的Web服务是现阶段急需解决的关键问题之一.文中针对现有的Web服务发现机制中存在的效率低下和查准率不高的两个问题,提出了一个新的语义Web服务发现框架.在该框架下,采用Petri网作为Web服务过... 如何快速、准确和高效地发现满足用户需求的Web服务是现阶段急需解决的关键问题之一.文中针对现有的Web服务发现机制中存在的效率低下和查准率不高的两个问题,提出了一个新的语义Web服务发现框架.在该框架下,采用Petri网作为Web服务过程描述的形式化工具.首先,利用聚类技术,从服务的功能相似和过程相似两个层面对服务进行聚类预处理,从而在很大程度上降低服务的查找空间,提高服务的查找效率.进一步,针对服务请求中可能潜在的行为约束,建立基于Petri网的过程需求模型,将其与候选服务的过程模型进行比较,对满足功能需求的可行服务进一步筛选,从而提高查找的精确度.最后,利用仿真实验对所提出的方法进行验证. 展开更多
关键词 服务发现 匹配 过程模型 PETRI网
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基于递阶G-K聚类的热工过程多模型建模方法 被引量:13
19
作者 林金星 沈炯 李益国 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第11期23-28,共6页
针对热工过程分段线性化的特点,本文提出一种新的基于递阶模糊聚类的热工过程多模型建模方法。首先基于递阶G-K模糊聚类对系统输入/输出数据空间进行快速聚类分解,避免了聚类数确定的盲目性;然后在每个子空间中利用最小二乘法辨识出相... 针对热工过程分段线性化的特点,本文提出一种新的基于递阶模糊聚类的热工过程多模型建模方法。首先基于递阶G-K模糊聚类对系统输入/输出数据空间进行快速聚类分解,避免了聚类数确定的盲目性;然后在每个子空间中利用最小二乘法辨识出相应的线性子模型,再将各子模型通过模糊加权求和以得到精确的系统全局模型。同时,为保证各聚类子空间内样本的“线性化度”,采用新的综合聚类指标,并利用免疫遗传算法来求解该聚类问题,以克服迭代算法易陷入局部极小和对聚类初始化敏感的缺点。该方法能充分利用运行数据中所包涵的对象动态特性信息,以描述过程的全局非线性。最后通过几个典型实例验证了该方法的有效性、准确性。 展开更多
关键词 模型建模 递阶 G-K模糊 免疫遗传算法 热工过程
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融合K-means与高斯混合模型的驾驶风格聚类研究 被引量:17
20
作者 刘通 付锐 +1 位作者 张名芳 田顺 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期40-45,共6页
为研究驾驶员的跟车特性,探究驾驶员风格划分方法,采集50名驾驶员的实车试验数据,选取平均跟车时距和平均制动时距为二维向量,建立基于K-means聚类结果的高斯混合模型(GMM)并分析不同风格驾驶员的聚类结果。研究表明:样本数据聚为3类时... 为研究驾驶员的跟车特性,探究驾驶员风格划分方法,采集50名驾驶员的实车试验数据,选取平均跟车时距和平均制动时距为二维向量,建立基于K-means聚类结果的高斯混合模型(GMM)并分析不同风格驾驶员的聚类结果。研究表明:样本数据聚为3类时的平均轮廓系数为0. 45,将驾驶员划分为冒进型、平稳型、保守型3类时聚类效果较好;冒进型驾驶员倾向于选择较小的跟车时距和制动时距,保守型驾驶员的跟车及制动时距则普遍较大,模型聚类结果更加柔性,样本区分度更高。 展开更多
关键词 驾驶风格 K-MEANS 高斯混合模型(GMM) 跟车特性 制动特点
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