Incorporating Prior Knowledge into Kernel Based Regression

1

作者 SUN Zhe ZHANG Zeng-Ke WANG Huan-Gang 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期1515-1521,共7页

在一些，样品基于回归任务，观察样品是相当很少足够增进知识。作为结果，在样品和模型复杂性的数字之间的冲突出现，并且回归方法将面对窘境是否选择一个复杂模型。合并优先的知识是这窘境的一个潜在的解决方案。在这份报纸，一种优先... 在一些，样品基于回归任务，观察样品是相当很少足够增进知识。作为结果，在样品和模型复杂性的数字之间的冲突出现，并且回归方法将面对窘境是否选择一个复杂模型。合并优先的知识是这窘境的一个潜在的解决方案。在这份报纸，一种优先的知识被调查，把它合并到核的一个新奇方法基于回归计划被建议。建议优先的 knowledge based 核回归(PKBKR ) 方法包括二 subproblems：在函数空间代表优先的知识，并且联合这个代表和训练样品获得回归函数。为代表的步的一个贪婪算法和为加入步的加权的损失功能被建议。最后，实验被执行验证建议 PKBKR 方法，结果在那里证明建议方法能与适当模型复杂性完成相对高的回归性能，特别当样品的数字是小的或观察噪音大时。 展开更多

关键词 计算方法 回归方程 机械学习 自动化系统

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基于MIWOA优化SCN的变压器故障诊断研究 被引量：9

2

作者 丰胜成 张宗瑞 +1 位作者 付华 韩猛 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2024年第6期79-89,共11页

针对变压器故障诊断精确度低的问题,本文提出了一种多策略改进的鲸鱼优化算法(MIWOA)优化随机配置网络(SCN)的变压器故障诊断模型。首先,对变压器冗杂繁多的原始故障数据进行核主成分分析(KPCA)降维处理,降低无效特征的影响;其次,利用T... 针对变压器故障诊断精确度低的问题,本文提出了一种多策略改进的鲸鱼优化算法(MIWOA)优化随机配置网络(SCN)的变压器故障诊断模型。首先,对变压器冗杂繁多的原始故障数据进行核主成分分析(KPCA)降维处理,降低无效特征的影响;其次,利用Tent混沌映射、动态自适应权重和初级知识获取共享算法对鲸鱼算法(WOA)进行改进,提高其优化能力;然后,在SCN中引入L2范数惩罚项进行正则化处理,并使用改进后的MIWOA算法对SCN惩罚项系数C进行寻优求解,提高SCN分类精度和泛化能力;最后,将降维的数据输入到MIWOA-SCN故障诊断模型中,提高模型收敛速度。结果表明,本文所提出的模型诊断精度为93.1%,与WOA-SCN、GWO-SCN和PSO-SCN诊断模型相比,分别提高了6.89%、9.48%、14.65%,证明MIWOA-SCN诊断模型在变压器故障诊断上具有良好的诊断效果。 展开更多

关键词 变压器 鲸鱼优化算法 核主成分分析 动态自适应权重 初级知识获取共享算法 随机配置网络

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基于WKPCA与IEDO-XGBoost的变压器故障诊断方法研究 被引量：2

3

作者 张容槟 徐耀松 牛元平 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2024年第10期24-42,共19页

针对变压器故障的特点,将加权核主成分分析技术与IEDO-XGBoost相结合,提出了一种新的变压器故障诊断模型。该方法主要将溶解气体分析技术与无编码比值法相结合,获取变压器的故障特征,利用WKPCA对其进行降维处理,并将归一化处理后的故障... 针对变压器故障的特点,将加权核主成分分析技术与IEDO-XGBoost相结合,提出了一种新的变压器故障诊断模型。该方法主要将溶解气体分析技术与无编码比值法相结合,获取变压器的故障特征,利用WKPCA对其进行降维处理,并将归一化处理后的故障样本数据作为IEDO-XGBoost模型的输入,输出变压器故障诊断类型及其诊断准确率。选取20维变压器故障特征数据进行WKPCA降维处理,加快了模型的收敛速度;采用自适应正余弦策略和高斯变异策略对指数分布优化器算法进行改进,并用10个典型测试函数对改进后的指数分布优化算法性能进行了测试,结果表明改进后的指数分布优化算法具有更快的收敛速度和全局搜索能力。然后,利用改进的指数分布算法来确定XGBoost模型中的多个最优参数。仿真结果表明,该模型的诊断准确率为91.82%,分别比EDO-XGBoost、NGO-XGBoost、GJO-XGBoost、GWO-XGBoost和WOA-XGBoost故障诊断模型高2.73%、3.64%、5.46%、8.18%和10.91%,验证了本文所提方法能够有效提高变压器故障诊断性能。 展开更多

关键词 变压器 加权核主成分分析 故障诊断 溶解气体分析 指数分布优化算法 极端梯度提升

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融合核极限学习机与PSR的混沌交通流预测 被引量：2

4

作者 夏晶晶 陈振 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第6期1880-1887,共8页

传统短时交通流预测精度低、稳定性差,提出一种结合改进蝴蝶算法优化核极限学习机与相空间重构的短时交通流预测模型。结合量子自适应种群初始化、邻域扰动和惯性权重对蝴蝶算法改进,利用改进蝴蝶算法对核极限学习机超参寻优。利用混沌... 传统短时交通流预测精度低、稳定性差,提出一种结合改进蝴蝶算法优化核极限学习机与相空间重构的短时交通流预测模型。结合量子自适应种群初始化、邻域扰动和惯性权重对蝴蝶算法改进,利用改进蝴蝶算法对核极限学习机超参寻优。利用混沌理论确定样本时序最佳延迟时间和嵌入维数,利用PSR对样本重构,利用优化核极限学习机建立短时混沌交通流预测模型。采用郑州市某主干路口车流实测数据进行实证分析,其结果表明,改进模型能够有效降低预测误差,实现混沌交通流实时准确预测。 展开更多

关键词 相空间重构 核极限学习机 交通流预测 蝴蝶优化算法 量子自适应 邻域扰动 惯性权重

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基于MEWMA的自适应KLPP的非线性过程故障检测

5

作者 郭金玉 王霞 李元 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2033-2040,共8页

针对非线性动态过程中的微小扰动问题,本文提出一种基于多元指数加权移动平均(MEWMA)的自适应核局部保持投影(KLPP)的非线性过程故障检测算法.首先,构造一个具有动态特性的数据矩阵,并引入核函数,执行KLPP算法;其次,白化KLPP提取的特征... 针对非线性动态过程中的微小扰动问题,本文提出一种基于多元指数加权移动平均(MEWMA)的自适应核局部保持投影(KLPP)的非线性过程故障检测算法.首先,构造一个具有动态特性的数据矩阵,并引入核函数,执行KLPP算法;其次,白化KLPP提取的特征分量,并采用MEWMA预测非线性动态过程中的均值漂移;最后,将估计的均值漂移与白化后的特征分量相结合,构造一个自适应监控统计量,并利用核密度估计确定其控制限.将所提出的监测方案应用于一个非线性数值例子和(TE)过程进行仿真分析,仿真结果表明,该方法具有可行性和优越性. 展开更多

关键词 故障检测 非线性过程 多元指数加权移动平均 自适应监控统计量 核局部保持投影算法

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一种新的基于统计的自动文本分类方法 被引量：48

6

作者 刘斌 黄铁军 +1 位作者 程军 高文 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2002年第6期18-24,共7页

自动文本分类就是在给定的分类体系下 ,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。为了提高分类性能 ,本文提出了中文文本多层次特征提取方法和基于核的距离加权KNN算法。多层次特征提取方法在汉字、常用词表和专业词表三个层次上... 自动文本分类就是在给定的分类体系下 ,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。为了提高分类性能 ,本文提出了中文文本多层次特征提取方法和基于核的距离加权KNN算法。多层次特征提取方法在汉字、常用词表和专业词表三个层次上提取文档的统计特征 ,能够更好地反映文档的统计分布。基于核的距离加权KNN算法解决了样本的多峰分布、边界重叠问题和分类器的精确分类决策问题。实际应用中 ,互联网和文本库提供了大量经过粗分类的训练文本 ,但普遍存在样本质量较差的问题 ,本文通过样本重要性分析技术解决此问题。实验系统证明了新方法的有效性。 展开更多

关键词 统计 自动文本分类 多层次特征提取 距离加权KNN算法 样本重要性分析 汉字识别

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基于Mean-shift的改进目标跟踪算法 被引量：6

7

作者 张玲 蒋大永 +1 位作者 何伟 周阳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第12期3120-3122,共3页

传统的Mean-shift目标跟踪算法对背景因素比较敏感,采用核加权直方图的方法计算目标模板与候选区域目标特征往往无法实现对运动目标的准确定位。在研究传统算法的基础上,改进了Mean-shift算法中目标特征选取机制,即目标模板采用背景加权... 传统的Mean-shift目标跟踪算法对背景因素比较敏感,采用核加权直方图的方法计算目标模板与候选区域目标特征往往无法实现对运动目标的准确定位。在研究传统算法的基础上,改进了Mean-shift算法中目标特征选取机制,即目标模板采用背景加权,候选目标区域采用核加权。仿真结果表明,该方法实现了在复杂环境背景下对运动目标更加准确的跟踪。 展开更多

关键词 MEAN-SHIFT算法 目标跟踪 核加权 直方图 目标模板

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改进的基于核函数的模糊聚类算法 被引量：4

8

作者 孔攀 邓辉文 +1 位作者 江欢 黄艳艳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第9期2338-2340,共3页

针对传统模糊核聚类算法没有考虑各维特征对聚类的不同贡献程度,以及易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的模糊核聚类算法。该算法构造了一个简单有效的适应度函数,结合遗传算法全局搜索的优点,避免算法陷入局部最优。还为各维特征引入... 针对传统模糊核聚类算法没有考虑各维特征对聚类的不同贡献程度,以及易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的模糊核聚类算法。该算法构造了一个简单有效的适应度函数,结合遗传算法全局搜索的优点,避免算法陷入局部最优。还为各维特征引入一个权系数,并利用ReliefF算法为特征加权。该算法比传统模糊核聚类算法有较大改进,实验结果表明了其有效性。 展开更多

关键词 模糊聚类 核函数 遗传算法 特征加权

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基于KNN算法的小麦隐蔽性虫害分类器设计 被引量：6

9

作者 王锋 王艳娜 +3 位作者 梁义涛 史卫亚 宋红霞 霍富强 《农机化研究》 北大核心 2014年第7期182-185,共4页

含有隐蔽性害虫卵和幼虫的小麦籽粒,其生物光子辐射信号与正常小麦有显著不同。为此,针对大量含虫和不含虫小麦籽粒的生物光子辐射自发发光信号,选择均值、标准差以及光子统计熵等作为特征参数,构造分类器对受试小麦样品进行分类。实验... 含有隐蔽性害虫卵和幼虫的小麦籽粒,其生物光子辐射信号与正常小麦有显著不同。为此,针对大量含虫和不含虫小麦籽粒的生物光子辐射自发发光信号,选择均值、标准差以及光子统计熵等作为特征参数,构造分类器对受试小麦样品进行分类。实验结果表明,与最近邻分类算法、KNN分类算法相比,加权KNN分类器具有良好的分类效果,正确率达到92.5%,研究成果为粮食作物隐蔽性虫害的预报和检测提供了一种新的思路。 展开更多

关键词 生物光子学 分类器 生物光子辐射 小麦籽粒 隐蔽性虫害 加权KNN算法

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改进的偏最小二乘回归推荐算法 被引量：3

10

作者 廖春华 杜建强 +1 位作者 程春雷 李智彪 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2012年第6期626-630,共5页

基于已有的相关PLS算法,提出了针对QSAR研究和工业过程控制建模的环境要求的PLS回归改进算法:加强递归PLS算法.模拟实验结果表明:在实时建模过程中,该算法的性能优于传统的PLS回归算法.

关键词 偏最小二乘法回归 kernel算法 算法改进 加权递归算法

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动态加权模糊核聚类算法 被引量：5

11

作者 李颖 李传龙 +1 位作者 马龙 于水明 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第24期5584-5587,共4页

为了克服噪声特征向量对聚类的影响,充分考虑各特征向量对聚类结果的贡献度的不同,运用mercer核将待聚类的数据映射到高维空间,提出了一种新的动态加权模糊核聚类算法。该算法运用动态加权,自动消弱噪声特征向量在分类中的作用,在对数... 为了克服噪声特征向量对聚类的影响,充分考虑各特征向量对聚类结果的贡献度的不同,运用mercer核将待聚类的数据映射到高维空间,提出了一种新的动态加权模糊核聚类算法。该算法运用动态加权,自动消弱噪声特征向量在分类中的作用,在对数据没有任何先验信息的情况下,不仅能够准确划分线性数据,而且能够做到非线性划分非团状数据。仿真和实际数据分类结果表明,数据中的噪声对分类结果影响较小,该算法具有很高的实用性。 展开更多

关键词 模糊聚类 非团状数据 加权模糊核聚类 核函数 非线性划分

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基于加权组合核RX算法异物检测及其参量选择 被引量：2

12

作者 吴香伟 郭宝峰 +1 位作者 陈春种 沈宏海 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期745-750,共6页

为了融合光谱形状差异信息和多项式核函数全局信息,充分挖掘地物特征,提高异常检测正确率,提出了一种加权组合核RX算法。该算法在高斯核函数的基础上,增加一个光谱角核函数。由于核函数参量和加权参量直接影响算法性能,分别采用了随机... 为了融合光谱形状差异信息和多项式核函数全局信息,充分挖掘地物特征,提高异常检测正确率,提出了一种加权组合核RX算法。该算法在高斯核函数的基础上,增加一个光谱角核函数。由于核函数参量和加权参量直接影响算法性能,分别采用了随机函数法、爬山法和粒子群算法对上述参量进行了选择。结果表明,在恒虚警率下使用粒子群算法进行参量设定得到的效果最好,且采用加权组合核函数RX算法得到的目标检测率为83.5%,相对于普通的核RX算法,正确率得到了提高。 展开更多

关键词 遥感 加权组合核 核RX算法 异物检测 光谱角核 粒子群优化算法

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加权3-Set Packing问题的核心化 被引量：1

13

作者 李绍华 冯启龙 +1 位作者 王建新 陈建二 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1781-1786,共6页

Packing和Matching问题是一类重要的NP难解问题,该类问题的参数算法和核心化研究受到了人们广泛的关注.主要研究了加权3-SetPacking的核心化算法.对于加权3-SetPacking问题,基于对问题结构的深入分析,提出并证明了2个简化规则.首先限定... Packing和Matching问题是一类重要的NP难解问题,该类问题的参数算法和核心化研究受到了人们广泛的关注.主要研究了加权3-SetPacking的核心化算法.对于加权3-SetPacking问题,基于对问题结构的深入分析,提出并证明了2个简化规则.首先限定加权3-SetPacking问题实例中包含给定2个元素的集合的个数,然后在限定问题实例中包含1个给定元素的集合的个数.基于对集合个数的限定,得到问题实例中总的集合个数的上界.并基于上述性质得到2个简化规则,可得到加权3-SetPacking问题大小为27k3-36k2+12k的核,该核心化结果是加权3-SetPacking问题的首个核心化结果.得到的加权3-SetPacking的核心化过程同样适用于加权3D-Matching问题的核化,可得到与加权3-SetPacking问题同样大小的问题核. 展开更多

关键词 加权3-Set PACKING 加权3D-Matching 核心化 局部简化 参数算法

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基于非线性特征和Cauchy加权M-估计量的鲁棒推荐算法 被引量：5

14

作者 张付志 孙双侠 伊华伟 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1453-1469,共17页

协同推荐系统作为一种重要的个性化服务模式,在电子商务站点中的应用越来越广泛.然而,各种恶意欺骗和虚假反馈已制约了其应有效能的发挥.如何有效识别和抵御托攻击,确保系统推荐的可信性,是推荐系统研究面临的一大挑战.为了确保推荐的... 协同推荐系统作为一种重要的个性化服务模式,在电子商务站点中的应用越来越广泛.然而,各种恶意欺骗和虚假反馈已制约了其应有效能的发挥.如何有效识别和抵御托攻击,确保系统推荐的可信性,是推荐系统研究面临的一大挑战.为了确保推荐的可信性,人们提出了各种基于矩阵分解的鲁棒协同推荐算法.但是这些推荐算法在面对托攻击时不仅精度损失大,而且鲁棒性较差.为此,该文提出一种基于非线性特征和Cauchy加权M-估计量的鲁棒推荐算法.首先,采用核主成分分析方法提取用户评分矩阵的非线性特征,以充分挖掘推荐系统中用户(或项目)之间的内在关联,最大限度地保留用户和项目的特征信息,提高推荐精度和鲁棒性;然后,引入鲁棒统计中的Cauchy加权M-估计量,并联合矩阵分解模型对用户和项目特征矩阵进行鲁棒参数估计,以限制攻击概貌对参数估计过程产生的影响;最后,设计相应的鲁棒协同推荐算法,并在MovieLens和Netflix数据集上对算法的有效性进行评价.实验结果表明:该文算法在推荐精度和鲁棒性方面明显优于现有的鲁棒推荐算法. 展开更多

关键词 托攻击 鲁棒推荐算法 核函数 Cauchy加权M-估计量 矩阵分解 协同推荐系统 人工智能

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基于遗传优化加权相关向量机的网络热点预测模型 被引量：2

15

作者 李睿 赵保华 王朋 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第6期312-315,319,共5页

为了提高网络热点事件的预测精度,提出一种基于遗传优化加权相关向量机的网络热点事件预测模型(GA-WRVM)。首先对每个样本数据的噪声方差加上一个权值系数得到加权相关向量机,然后用组合核函数代替相关向量机的单一核函数,并采用遗传算... 为了提高网络热点事件的预测精度,提出一种基于遗传优化加权相关向量机的网络热点事件预测模型(GA-WRVM)。首先对每个样本数据的噪声方差加上一个权值系数得到加权相关向量机,然后用组合核函数代替相关向量机的单一核函数,并采用遗传算法对核参数进行优化建立预测模型,最后利用网络热点数据进行仿真实验分析。结果表明,相对于神经网络和支持向量机,GA-WRVM降低了网络热点事件的预测误差,获得了更高的网络热点预测精度,具有更强的泛化能力。 展开更多

关键词 热点事件 组合核函数 加权相关向量机 遗传算法

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基于成对约束的动态加权半监督模糊核聚类 被引量：2

16

作者 王亮 王士同 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第1期148-150,共3页

针对样本间的不均衡性,提出一种基于成对约束的动态加权半监督模糊核聚类算法。在传统模糊聚类算法中加入半监督学习机制,通过Mercer核将原数据空间映射到特征空间,为特征空间中的每个向量分配一个动态权值,由此得到新的目标函数,并结... 针对样本间的不均衡性,提出一种基于成对约束的动态加权半监督模糊核聚类算法。在传统模糊聚类算法中加入半监督学习机制,通过Mercer核将原数据空间映射到特征空间,为特征空间中的每个向量分配一个动态权值,由此得到新的目标函数,并结合一种简单的核参数选择方法实现数据分类。理论分析和实验结果表明,与模糊核聚类算法及成对约束的竞争群算法相比,该算法具有更好的聚类效果。 展开更多

关键词 半监督聚类 成对约束 动态加权 模糊聚类算法 核参数

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基于核稀疏表示的人脸人耳融合识别算法的研究 被引量：2

17

作者 张明 黄炳家 郑秋梅 《现代电子技术》 北大核心 2019年第4期80-84,共5页

针对人脸人耳融合识别算法对图像光照变化、表情变化、拍摄角度变化等鲁棒性不强的问题,将核稀疏表示理论引入到人脸人耳融合识别中,提出基于核稀疏表示的人脸人耳融合识别算法。新算法采用的是能有效降低样本维度的PCA特征提取算法,人... 针对人脸人耳融合识别算法对图像光照变化、表情变化、拍摄角度变化等鲁棒性不强的问题,将核稀疏表示理论引入到人脸人耳融合识别中,提出基于核稀疏表示的人脸人耳融合识别算法。新算法采用的是能有效降低样本维度的PCA特征提取算法,人脸人耳的特征融合层级选用既能实现冗余信息有效压缩,又能最大程度利用不同模态生物特征可区分性的特征级融合。考虑到不同模态生物特征对最终识别的贡献可能有所不同,该算法采用加权串联融合法,同时测试样本在训练样本中稀疏表示系数的求解采用的是迭代速度比较快的正交匹配追踪算法。与其他识别算法相比,该算法具有非常好的识别性能,并且对人脸人耳图像变化具有很强的鲁棒性。 展开更多

关键词 融合识别 核稀疏表示 特征提取 加权串联融合 正交匹配追踪算法 鲁棒性

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基于加权多宽度高斯核函数的聚类算法 被引量：2

18

作者 赵犁丰 王栋 《现代电子技术》 2011年第10期78-81,共4页

针对在支持向量聚类,当样本分布不均匀时,单宽度的高斯核限制了支持向量机泛化性能,影响了聚类效果的问题,提出一种基于加权多宽度高斯核函数的支持向量聚类算法。加权多宽度高斯核函数比单宽度的高斯核有更多的可调参数,通过多参数调节... 针对在支持向量聚类,当样本分布不均匀时,单宽度的高斯核限制了支持向量机泛化性能,影响了聚类效果的问题,提出一种基于加权多宽度高斯核函数的支持向量聚类算法。加权多宽度高斯核函数比单宽度的高斯核有更多的可调参数,通过多参数调节,可提高泛化能力,改善聚类效果。仿真实验表明,与单宽度的高斯核相比,加权多宽度高斯核可以有效聚类,从而证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 加权多宽度高斯核 聚类 SVC 高斯核

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基于SPSO-WK-TWSVM的复合材料层合板损伤辨识方法 被引量：3

19

作者 刘小峰 王邦昕 +1 位作者 艾帆 韦代平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第15期290-295,302,共7页

针对复合材料层合板的基体裂纹损伤与脱层损伤的不易区分辨识的问题,采用Lamb波对层合板进行损伤检测,对接收到的传感信号进行特征提取与筛选,创新性地引入加权核双子支持向量基(weighted kernels-twin support vector machine,WK-TWSVM... 针对复合材料层合板的基体裂纹损伤与脱层损伤的不易区分辨识的问题,采用Lamb波对层合板进行损伤检测,对接收到的传感信号进行特征提取与筛选,创新性地引入加权核双子支持向量基(weighted kernels-twin support vector machine,WK-TWSVM)的机器学习方法对基体裂纹与脱层损伤进行自动分类识别。为了进一步提高损伤辨识精度,采用简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,SPSO)算法对WK-TWSVM的核函数权值及模型参数进行了寻优处理,并与其他粒子群优化算法就行了分析比较。试验分析结果表明,基于Lamb波的SPSO-WK-TWSVM复合材料层合板损伤辨识方法能够对复合材料层合板基体裂纹与脱层损伤进行准确的自动识别,识别精度明显高于其他TWSVM优化算法及传统的机器学习方法。 展开更多

关键词 复合材料层合板 LAMB波 损伤分类辨识 简化粒子群优化 双子支持向量基

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基于柔性耦合权重的四川省洪灾评估标准计算

20

作者 廖力 周雪芹 +2 位作者 邹强 高峰 纪锋 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2020年第3期37-44,共8页

洪灾损失具有随机性、模糊性和不确定性,其评估标准难以确定。采用加权模糊核聚类(WFKCA)方法对四川省历史洪灾样本集进行模糊聚类迭代运算,提取其中的内在分布特性,从而计算出洪灾损失各类别间的边界值,作为洪灾损失评估的参考标准。... 洪灾损失具有随机性、模糊性和不确定性,其评估标准难以确定。采用加权模糊核聚类(WFKCA)方法对四川省历史洪灾样本集进行模糊聚类迭代运算,提取其中的内在分布特性,从而计算出洪灾损失各类别间的边界值,作为洪灾损失评估的参考标准。为了使评估工作具有一定普适性,针对性地选取了评估指标体系,并且对绝对值及相对值2种标准进行了探讨。考虑到指标权重对评估工作的关键性,利用模糊层次分析法计算出的主观综合判断矩阵推导出各指标权重的专家组指导性范围,并用来约束WFKCA对客观权重的搜索范围,得到在满足专家组主观决策偏好的前提下尽可能对代表客观性的聚类效果进行优化的主、客观性间柔性耦合的权重。实例分析证明本文提出的方法计算出的洪灾评估标准较为可靠,具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 洪灾评估标准 加权模糊核聚类 模糊聚类迭代运算 模糊层次分析法 柔性耦合权重

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