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381.
应用模拟退火算法解决组合聚类问题有两方面,一是有效利用基础聚类作为先验信息,以获得尽可能好的组合聚类结果;二是降低模拟退火过程的随机性,提高算法收敛速度。针对这2个问题,提出了基于投票的快速模拟退火(BV-RSA)模型。该模型利用基础聚类对样本划分的完全或部分一致性作为启发信息,构建超点集合和超点投票箱,由超点取代其代表的样本子集参与退火过程,超点运动方向在投票箱范围内随机选择,降低了超点运动随机性,加速了组合聚类过程。数据集实验表明,BV-RSA模型在聚类精度和鲁棒性方面表现良好。 相似文献
382.
针对电阻抗断层成像(EIT)技术中FCM聚类算法的灵敏度系数信息缺失以及测量电压的利用率低两方面问题,提出一种新的成像算法。在该算法中引入灵敏度系数矩阵信息修正各个剖分单元的电压。同时提出了将测量电压数据按照其权系数进行处理的方法,该方法可应用于所有EIT经典反演算法之中。理论和数值仿真结果均表明,与已有的FCM聚类算法相比,优化后算法对两相流型的定位准确度更高,得到的重建图像的空间分辨率与之前相比相对误差降低了5%~15%,相关系数提高了5%~20%。 相似文献
383.
384.
纠错输出编码(ECOC)作为分解框架,将多类分类问题转化为二类分类问题,是解决多类分类问题的有效手段。为了提高ECOC的泛化性能,对ECOC基分类器的设计问题进行了研究。解决这一问题的关键是对ECOC的泛化性能进行估计。留一(LOO)误差作为泛化性能的无偏估计,研究了ECOC留一误差界的估计问题。先给出了ECOC留一误差的定义,基于此定义,再给出了基分类器为支持向量机(SVM),解码方法为线性损失函数解码时,ECOC留一误差的上界和下界。在人工数据集和UCI数据集上的实验表明,ECOC留一误差的上界可以指导基分类器的参数选择,通过基分类器设计可以提高ECOC的泛化性能。此外,ECOC的训练误差可以作为ECOC留一误差的下界,对ECOC留一误差下界的研究可以作为未来的研究方向。 相似文献
385.
386.
朴素贝叶斯最近邻(NBNN)分类算法具有非特征量化和图像-类别度量方式的优点,但算法运行速度较慢,分类正确率较低.针对此问题,提出一种朴素贝叶斯K近邻分类算法,基于快速近似最近邻(FLANN)搜索特征的K近邻用于分类决策并去除背景信息对分类性能的影响;为了进一步提高算法的运行速度及减少算法的内存开销,采用特征选择的方式分别减少测试图像和训练图像集的特征数目,并尝试同时减少测试图像和训练图像集中的特征数目平衡分类正确率与分类时间之间的矛盾.该算法保留了原始NBNN算法的优点,无需参数学习的过程,实验结果验证了算法的正确性和有效性. 相似文献
387.
吸气式高超声速飞行器在机动过程中,由于构型复杂,气动特性呈现强烈的非定常特性。传统基于数据库或气动力模型的飞行仿真不能准确描述机动过程中复杂的气动特性和运动规律。针对这一问题,基于现代软件分布式、模块化的发展趋势,建立了一个高效的数值虚拟飞行仿真平台。利用该平台,对一种类X-51A外形的吸气式高超声速飞行器开展了纵向机动闭环数值仿真,并与工程方法的结果进行了对比。研究发现:对于类X-51A外形的吸气式高超声速飞行器,在纵向拉起时,工程方法给出的结果可能不能完全反映非定常效应的影响。此时,应该采用更为精确的虚拟飞行方法来研究飞行器的闭环响应特性。此外,借助该仿真平台还研究了舵回路时间常数对控制系统的影响,为控制律设计提供了一定的参考。 相似文献
388.
基于灰色关联模糊聚类算法优化飞机排故方法 总被引:4,自引:0,他引:4
采用灰色关联与模糊聚类原理,建立一种灰色关联的模糊聚类算法,应用该算法可直接对飞机维修经验中的多种排故方法.依排除故障的可能性进行排序,并根据排序结果时排故方法进行相似聚类,从而将排故经验与多因素决策算法进行有效综合.较好地解决了民航飞机故障诊断专家系统中多种故障原因的优化选择问题,并可直接给出排故方法的选择指导,提高专家系统的指导水平和飞机排故效率。文中对算法原理进行了详细介绍,并给出算法实例。 相似文献
389.
一种基于模糊聚类的组合BP神经网络数据挖掘方法 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种基于模糊聚类的组合BP神经网络的数据挖掘方法,并给出了该方法的模型和启发式BP改进算法Heuristicbp。且将其应用于数学函数值预测中,取得了学习时间短和预测精度高的效果,证明该方法是有效的,具有较高的实际应用性。 相似文献
390.
在对模糊ISODATA算法分析的基础上,提出了一种适用于关联规则聚类ISODATA^*算法。本文首先分析了距离聚类的不足,然后结合关联规则的表示形式,提出了基于属性权重实现规则聚类的思想,并给出了相应的实现算法。最后采用国际上的UCI数据库进行了实验。实验表明该算法能有效地对关联规则进行聚类。 相似文献