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二型模糊C均值聚类算法及其应用
被引量：
3
1
作者
杨昔阳
于福生
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第5期372-376,共5页
提出一种简化的、带有确认程度的隶属度的二型模糊集,利用其设计二型FCM聚类算法,推导出其迭代求解公式。研究发现,二型FCM算法的目标函数和迭代求解公式是原有FCM算法的推广,数学表达简洁。在人工数据集和黄瓜数据集上的应用表明,该算...
提出一种简化的、带有确认程度的隶属度的二型模糊集,利用其设计二型FCM聚类算法,推导出其迭代求解公式。研究发现,二型FCM算法的目标函数和迭代求解公式是原有FCM算法的推广,数学表达简洁。在人工数据集和黄瓜数据集上的应用表明,该算法可以通过确认程度的影响,得到更加精确的FCM算法聚类中心的位置,可有效甄别出异常点,说明算法的有效性。
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关键词
二型模糊集
模糊聚类
确认程度
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职称材料
基于k平面聚类的时序数据粒化和预测
2
作者
杨昔阳
于福生
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期751-762,共12页
设计了一种针对时间序列的k平面聚类算法,在时间维度和数值维度上同时对所有时序数据点进行聚类,从而将所有数据点划分到若干个不等长的时间窗口.在每个时间窗口上建立线性模糊信息粒子,最终得到原始时间序列的分段线性粒化表示.为便于...
设计了一种针对时间序列的k平面聚类算法,在时间维度和数值维度上同时对所有时序数据点进行聚类,从而将所有数据点划分到若干个不等长的时间窗口.在每个时间窗口上建立线性模糊信息粒子,最终得到原始时间序列的分段线性粒化表示.为便于采用模糊推理系统进行时间序列的预测,还定义了这些线性粒子的距离,从而构建了一种基于线性模糊信息粒子的预测方法.实验表明,所提出的预测方法可以有效地对具有伪周期的时间序列进行长期预测.
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关键词
粒化时间序列
k平面聚类
模糊推理系统
预测
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职称材料
题名
二型模糊C均值聚类算法及其应用
被引量：
3
1
作者
杨昔阳
于福生
机构
泉州师范学院智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验室
北京
师范
大学数学科学
学院
出处
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第5期372-376,共5页
基金
福建省教育厅科技项目(JK2013037
JA12273)
泉州市科技计划(2012Z103)
文摘
提出一种简化的、带有确认程度的隶属度的二型模糊集,利用其设计二型FCM聚类算法,推导出其迭代求解公式。研究发现,二型FCM算法的目标函数和迭代求解公式是原有FCM算法的推广,数学表达简洁。在人工数据集和黄瓜数据集上的应用表明,该算法可以通过确认程度的影响,得到更加精确的FCM算法聚类中心的位置,可有效甄别出异常点,说明算法的有效性。
关键词
二型模糊集
模糊聚类
确认程度
Keywords
type-2 fuzzy set
FCM
confirmation degree
分类号
O231 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
基于k平面聚类的时序数据粒化和预测
2
作者
杨昔阳
于福生
机构
泉州师范学院智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验室
北京
师范
大学数学科学
学院
出处
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期751-762,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(11971065,11571001,11701338)
福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室资助项目。
文摘
设计了一种针对时间序列的k平面聚类算法,在时间维度和数值维度上同时对所有时序数据点进行聚类,从而将所有数据点划分到若干个不等长的时间窗口.在每个时间窗口上建立线性模糊信息粒子,最终得到原始时间序列的分段线性粒化表示.为便于采用模糊推理系统进行时间序列的预测,还定义了这些线性粒子的距离,从而构建了一种基于线性模糊信息粒子的预测方法.实验表明,所提出的预测方法可以有效地对具有伪周期的时间序列进行长期预测.
关键词
粒化时间序列
k平面聚类
模糊推理系统
预测
Keywords
granular time series
k-plane clustering
fuzzy inference system
forecasting
分类号
TP18 [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
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作者
出处
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被引量
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1
二型模糊C均值聚类算法及其应用
杨昔阳
于福生
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015
3
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职称材料
2
基于k平面聚类的时序数据粒化和预测
杨昔阳
于福生
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020
0
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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