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改进的模糊C均值聚类算法及其在海底热液硫化物组分分析中的应用
被引量：
4
1
作者
田赤英
张旭男
+2 位作者
宋士吉
李家彪
李小虎
《海洋学研究》
2010年第4期22-28,共7页
在聚类分析中,模糊C均值(FCM)聚类算法有着广泛的应用。在实际应用中,该算法存在着很多缺陷,如最优聚类数目的确定完全依赖于数据的数目,算法易收敛到局部极值点以及收敛速度慢等。本文针对这些缺陷提出了2点改进方法:首先,利用减法聚...
在聚类分析中,模糊C均值(FCM)聚类算法有着广泛的应用。在实际应用中,该算法存在着很多缺陷,如最优聚类数目的确定完全依赖于数据的数目,算法易收敛到局部极值点以及收敛速度慢等。本文针对这些缺陷提出了2点改进方法:首先,利用减法聚类确定聚类数目的范围,提出一个新的聚类有效性指标函数,实现最优聚类数目的自适应确定。在此基础上,提出了基于粒子群(PSO)的模糊C均值混合聚类算法,以解决已有原始FCM聚类算法容易陷入局部极小点和收敛速度慢的问题。仿真测试结果表明:改进后的FCM聚类算法能够有效减少迭代次数,并以较快的收敛速度获得更加准确的聚类结果。最后,将改进的FCM聚类算法应用到冲绳海槽热液硫化物矿物组分分析中,准确地反映出了其矿物化学组分中主要金属元素的分布特征及矿石分类状况。
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关键词
聚类有效性
粒子群算法
模糊C均值聚类算法
海底热液硫化物
组分
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职称材料
基于最大熵马尔科夫模型的绩效评价方法
被引量：
2
2
作者
朱磊
牛绿茵
+1 位作者
宋士吉
张玉利
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期337-344,共8页
本文提出了一种基于最大熵马尔科夫模型的绩效评价方法.该方法采用马氏模型来定量化建模专家打分过程,采用特征函数表征打分规则,通过在训练集上最大化熵来获得符合专家经验的最优的打分模型.与传统方法相比,所提出的方法可以融合各种...
本文提出了一种基于最大熵马尔科夫模型的绩效评价方法.该方法采用马氏模型来定量化建模专家打分过程,采用特征函数表征打分规则,通过在训练集上最大化熵来获得符合专家经验的最优的打分模型.与传统方法相比,所提出的方法可以融合各种打分规则、专家经验和指标逻辑关系得到综合打分结果.为了提高模型的训练和打分的效率,本文提出了基于改进迭代算法的参数估计方法,并利用Viterbi算法进行快速打分计算.利用中国大洋协会绩效评价指标体系历史数据进行的仿真实验表明,与BP神经网络方法和最大熵方法进行对比,本文所提出的方法具有更高的打分正确率.
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关键词
绩效评价方法
最大熵马尔科夫模型
最大熵
隐马尔科夫模型
VITERBI算法
改进迭代算法
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职称材料
题名
改进的模糊C均值聚类算法及其在海底热液硫化物组分分析中的应用
被引量：
4
1
作者
田赤英
张旭男
宋士吉
李家彪
李小虎
机构
中国大洋协会办公室
清华大学自动化系
国家海洋局第二海洋研究所
出处
《海洋学研究》
2010年第4期22-28,共7页
基金
中国大洋矿产资源研究开发协会专项课题资助项目(DYXM-115-03-3-01)
文摘
在聚类分析中,模糊C均值(FCM)聚类算法有着广泛的应用。在实际应用中,该算法存在着很多缺陷,如最优聚类数目的确定完全依赖于数据的数目,算法易收敛到局部极值点以及收敛速度慢等。本文针对这些缺陷提出了2点改进方法:首先,利用减法聚类确定聚类数目的范围,提出一个新的聚类有效性指标函数,实现最优聚类数目的自适应确定。在此基础上,提出了基于粒子群(PSO)的模糊C均值混合聚类算法,以解决已有原始FCM聚类算法容易陷入局部极小点和收敛速度慢的问题。仿真测试结果表明:改进后的FCM聚类算法能够有效减少迭代次数,并以较快的收敛速度获得更加准确的聚类结果。最后,将改进的FCM聚类算法应用到冲绳海槽热液硫化物矿物组分分析中,准确地反映出了其矿物化学组分中主要金属元素的分布特征及矿石分类状况。
关键词
聚类有效性
粒子群算法
模糊C均值聚类算法
海底热液硫化物
组分
Keywords
clustering validity
PSO algorithm
FCM algorithm
hydrothermal sulfide in seafloor
composition
分类号
P736.4 [天文地球—海洋地质]
P744 [天文地球—海洋科学]
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职称材料
题名
基于最大熵马尔科夫模型的绩效评价方法
被引量：
2
2
作者
朱磊
牛绿茵
宋士吉
张玉利
机构
中国大洋协会办公室
清华大学自动化系
清华大学工业工程系
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期337-344,共8页
基金
国家海洋局大洋专项基金项目(DYXY–125)
国家自然科学基金项目(61273233)
+1 种基金
中国博士后科学基金特别项目(61503211)
教育部高等学校博士点基金项目(20130002130010)资助~~
文摘
本文提出了一种基于最大熵马尔科夫模型的绩效评价方法.该方法采用马氏模型来定量化建模专家打分过程,采用特征函数表征打分规则,通过在训练集上最大化熵来获得符合专家经验的最优的打分模型.与传统方法相比,所提出的方法可以融合各种打分规则、专家经验和指标逻辑关系得到综合打分结果.为了提高模型的训练和打分的效率,本文提出了基于改进迭代算法的参数估计方法,并利用Viterbi算法进行快速打分计算.利用中国大洋协会绩效评价指标体系历史数据进行的仿真实验表明,与BP神经网络方法和最大熵方法进行对比,本文所提出的方法具有更高的打分正确率.
关键词
绩效评价方法
最大熵马尔科夫模型
最大熵
隐马尔科夫模型
VITERBI算法
改进迭代算法
Keywords
performance evaluation method
maximum entropy Markov model
maximum entropy methods
hidden Markov models
Viterbi algorithm
improved iterative scaling algorithm
分类号
F272.5 [经济管理—企业管理]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的模糊C均值聚类算法及其在海底热液硫化物组分分析中的应用
田赤英
张旭男
宋士吉
李家彪
李小虎
《海洋学研究》
2010
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于最大熵马尔科夫模型的绩效评价方法
朱磊
牛绿茵
宋士吉
张玉利
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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