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1.
为提高船舶市场趋势预测的精度,针对以往在神经网络应用时仅单纯改进隐层环节算法的局限性,综合模糊聚类方法、数据修正和插值算法,对输入环节的数据进行降维和增量处理,构建船舶市场趋势预测的三阶段模型.首先,利用模糊聚类方法对历史数据进行分类,降低数据非线性;然后,通过数据修正和插值算法,在不改变数据规律的情况下增加每类数据的数据量;最后,利用处理完毕的数据训练神经网络.实例结果证明,三阶段模型在船舶市场趋势预测方面是有效的. 相似文献
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结合K-means算法和谱聚类方法的优点，提出一种新的高光谱图像聚类方法。该方法在对高光谱图像数据进行特征降维的基础上，采用K-means算法对图像进行粗聚类处理，然后采用谱聚类方法对粗聚类结果进行较高精度的聚类。与K-means聚类算法相比，该方法有效提高了高光谱图像聚类的分类精度。对模拟数据和真实的高光谱数据的对比实验表明，相对于K-means和谱聚类方法，该方法具有良好的聚类性能。 相似文献
3.
提出一种SAR图像分割方法,即整合了模糊C均值聚类和基于区域水平集演化的分割方法.该方法通过模糊聚类的结果计算水平集演化的初始化条件及控制参数,从而克服了水平集演化依赖于初始化条件和控制参数且需要较多人工干预的缺陷,增强了方法的鲁棒性.模拟图像及真实SAR图像的实验表明,该方法在不需要人工干预的情况下,能够快速、准确地分割出感兴趣区域. 相似文献
4.
通过模糊聚类方法可以对软件需求进行类别划分;通过灰色关联方法,可以对每个类别内的需求进行重要程度排序.这种分析方法可以为需求管理提供一个科学的解决途径. 相似文献
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文章根据聚类分析和模糊相似矩阵理论,采用基于模糊聚类的综合排序方法,提出一种基于聚类的指标综合评价模型,并通过实例应用验证了这个模型的可用性。借助该模型对多目标决策中的决策指标项进行综合评价,可为决策者提供有效的决策依据。 相似文献
6.
本文详细分析了数据流聚类算法CluStream的不足之处,如对非球形的聚类效果不好、对周期性数据的聚类变化反映不完整等,并针对这些不足提出了一种采用空间分割、组合以及按密度聚类的算法SClustream。实验结果表明,SCluStream在准确度和速度上都比CluStream有较大的提高。 相似文献
7.
聚类分析中处理数据量的急剧增加,面对大规模数据,传统K-Means聚类算法面临着巨大挑战.K-means聚类算法在面对海量数据时,时间和空间的复杂性已成为K—means聚类算法的瓶颈;在传统的K均值算法的基础上,详细介绍了基于大规模集群环境下的并行K-means聚类算法,给出了计算速度和效率的方法,并通过实验证明了该算法的正确性以及对传统算法在速度的上优势;研究结果可以为以后设计更好的大规模数据快速并行聚类划分算法提供研究依据. 相似文献
8.
使用调和均值的KHM聚类算法,不像KM聚类算法,具有对初始值不敏感的优点。但它作为一个基于中心聚类算法,难以摆脱早熟收敛的问题。为了克服KHM算法的不足,本文提出结合ABC和KHM的ABC-KHM混合聚类算法。在混合算法中,聚类行为可以分为两个阶段:全局搜索的ABC聚类阶段和局部求精的KHM聚类阶段。通过仿真实验,并与KHM聚类算法进行了比较,结果表明:ABC-KHM混合聚类算法,不仅对聚类初始值不敏感,而且具有较快的聚类速度、良好的全局聚类效果,是一个不错的聚类算法。 相似文献
9.
文本聚类是建立大规模文本集合的分类体系实例的有效手段之一。本文讨论了利用标准的分类测试集合进行聚类质量的量化评价的手段,选择了k-Means聚类算法、STC（后缀树聚类）算法和基于Ant的聚类算法进行了实验对比。对实验结果的分析表明,STC聚类算法由于在处理文本时充分考虑了文本的短语特性,其聚类效果较好;基于Ant的聚类算法的结果受参数输入的影响较大;在Ant聚类算法中引入文本特性可以提高聚类结果的质量。 相似文献
10.
DBSCAN是一种经典的基于密度聚类算法,能够自动确定簇的数量,对任意形状的簇都能有效处理.DBSCAN算法需要人为确定Eps和minPts?2个参数,导致聚类过程需人工干预才能进行.在DBSCAN的基础上提出了SA-DBSCAN聚类算法,通过分析数据集统计特性来自动确定Eps和minPts参数,从而避免了聚类过程的人工干预,实现聚类过程的全自动化.实验表明,SA-DBSCAN能够选择合理的Eps和minPts参数并得到较高准确度的聚类结果. 相似文献
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杨增芳 《玉溪师范学院学报》2002,18(5):106-108
聚类是空间数据挖掘的主要技术之一 ,目前空间数据库的应用日益广泛 ,但空间数据有许多不同于关系数据库的特征。所以把已有的聚类算法应用到大型空间数据库中有许多缺点 ,且效率很低。因此必须借助高效的索引技术来提高空间数据的处理效率。 相似文献
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船舶引航风险成因灰色综合评价模型 总被引：3，自引：3，他引：0
为控制或降低船舶引航风险,在利用时间序列数据对船舶引航风险成因重要性进行定量化分析的基础上,应用改进的灰色关联分析方法,提出船舶引航风险成因系统的灰色关联分析模型.运用模糊函数对相对风险的构成因子综合计算,得出引航风险成因的最优关联因数,进行船舶引航风险成因的关联度排序.该模型的计算结果表明灰色关联分析可以得出更符合实际情况的结论. 相似文献
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为解决岸桥起升电动机的状态识别和实时监测问题,分析起升电动机的大量样本集,提出基于标准差的模糊C均值(standard deviation-based fuzzy C-means,S-FCM)聚类算法对起升电动机的状态进行聚类分析,并构建两种SVM模型。实验结果表明:起升电动机振动烈度可以聚类为4类。对两种SVM模型进行对比和验证,选出最理想的实时监测模型。该方法可以为设备维护保养提供依据并且可以实时在线监测岸桥起升电动机的工作状态。 相似文献
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为提高集装箱码头堆场的利用率,对集装箱码头出口箱堆存策略进行研究.该研究基于堆场大量的历史数据,采用数据库统计查询技术对堆场原始数据进行选择、处理、分析,得到初始数据集合;然后选取数据分析方法中的聚类分析方法并采用基于密度及密度可达的聚类算法,通过软件编写程序实现该算法.通过初始数据集在程序中的运算得到结果簇,然后对该结果簇进行分析,得到出口箱堆场堆存的基本规则.仿真验证该方法的有效性,表明该方法可为集装箱码头制定出口箱堆存策略提供帮助,从而提高集装箱码头的效益. 相似文献
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研究RBF神经网络在个人信用评级中的应用.针对传统的RBF神经网络无法处理非数值型数据和对初始中心的选取及异常值十分敏感等问题,提出一种基于模糊K-Prototypes算法的RBF神经网络,提高了处理分类型数据及混合型数据的能力,并且改进的模糊K-Prototypes算法有助于降低模型对初始中心选取和异常值的敏感性.将改进前后的模型分别应用于商业银行的个人信贷评级中,结果表明,改进后的模型预测精度和稳健性都优于传统的RBF模型. 相似文献
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在现行的教育过程中,对学生的管理也是一门科学,教师在教学过程中,不应该仅仅是传授知识,而应该运用科学的方法教育学生,往往将传授知识和管理相结合的教学方法能做到事半功倍的效果。本文针对现行的教育,运用模糊聚类的思想,根据学生成绩将学生分类,以便在教学管理中,根据不同阶段的学生提出不同的教学要求和选取不同的教学、辅导方法,以全面提高学生的综合素质。 相似文献
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杨增芳 《玉溪师范学院学报》2012,(4):48-53
提出一种基于最近邻居距离分布的空间聚类算法——NNDDB算法.实验分析表明,与划分聚类算法CLARANS相比,NNDDB能动态地决定聚类数目且能发现任意形状的聚类;与密度聚类算法DBSCAN相比,NNDDB算法无输入参数;在效率方面,NNDDB算法对于大型数据库是有效的. 相似文献
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模糊C-均值聚类在内陆无水港选址中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
张兆民 《上海海事大学学报》2008,29(4):34-38
为进行内陆无水港选址研究,在内陆无水港运输模式形成及功能发展的基础上,从经济角度进行内陆无水港选址因素分析,选择合适指标建立评价指标体系,以指标体系为标准,利用模糊C-均值聚类分析将备选城市分类,选择最佳的内陆无水港建设地.实例验证表明模糊C-均值聚类分析能在内陆无水港选址中取得效果. 相似文献