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1.
应用聚类分析对关联规则进行分组 总被引:3,自引:0,他引:3
关联规则是要从大量的数据中找到数据之间的规律,但有时所产生的规律十分繁多,从而形成新的知识管理问题。针对该问题本文提出了一个新的算法,该算法利用系统聚类分析方法对规则进行分组,从而可更好地帮助用户解所发现的规律,该方法的距离(RatioD)是基于关联规则本身,因此,可对规则进行高效地分组。实验结果表明,该算法是有效的。 相似文献
2.
阐述了ART1神经网络在制造单元设计过程中形成零件族的基本方法,并在基于MATLAB的软件平台上,利用其神经网络工具箱对生产过程中的实际情况进行了仿真和应用。 相似文献
3.
《北华航天工业学院学报》2016,(3):1-4
Manifold学习算法已经被广泛应用到很多领域,如信息检索、模式识别、人工智能和数据挖掘等。已有的Manifold学习算法对局部临近区域选择很敏感,并且降维后的数据可分割性比较差。本文提出了一种自适应临近区域选择、具有良好信息可分割性的Manifold学习算法。这种方法在每一个数据点根据数据可估算的本质维度和局部正切方向选择临近区域。与此同时,在映射数据的时候使用聚类分析法聚集相似样本点集。这种方式能确保降维数据具有良好的可分割性,获得更好的降维效果。实验结果表明,新的方法在人工生成数据集上具有更好的嵌入效果。 相似文献
4.
5.
6.
7.
刘岗刘春荣 《民用飞机设计与研究》2015,(1):1-5
介绍了国内外商用飞机驾驶舱设计的历史及现状,在分析多类飞机驾驶舱造型设计图片资料的基础上,探讨主要飞机制造商驾驶舱造型设计的特征。依据驾驶舱造型的相似性,对国际上12家商用飞机制造商的66款机型的驾驶舱进行聚类分析和多维尺度分析,挑选出10款有代表性的驾驶舱。在提取代表性驾驶舱造型特征线后,分析主要飞机制造商的驾驶舱造型设计特点及差异,为新型飞机驾驶舱造型设计提供参考。 相似文献
8.
大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析模型。该模型将核方法与基于高斯隐变量模型的极大似然框架相结合,用多元 t分布作为先验分布,以同时解决主成分分析在这 3个方面的弊端。提出混合鲁棒概率核主成分分析模型,使其可直接用于对混合的非线性数据进行降维和聚类分析。在不同数据集上进行的实验结果表明,与标准的混合概率核主成分分析模型相比,文中模型在数据聚类方面有更高的准确率。 相似文献
9.
余汇 《民用飞机设计与研究》2018,(3)
该文对面向飞机健康诊断的几种大数据技术进行了综述。并行聚类分析方法可以抽取飞机维护系统并行计算机的基本特征,形成飞机各系统历史数据的抽象计算模型;而针对全机状态监控参数中如何从大量飞机参数中挖掘出有价值的信息问题,参数场域挖掘技术发挥了很大的作用;然而在实际应用过程中,经常会遇到多种复杂的故障,这些故障通常具有复杂的非线性关系,而要确定这些非线性相关规则,需要依托大数据技术确定相关的关系;而对于由某一部件失效形成飞机级联故障的链式效应,可利用可视化数据挖掘技术,描述故障数据,结合人类视觉感知能力,加强数据结果处理。 相似文献
10.
状态监控与故障诊断聚类分析法 总被引:2,自引:0,他引:2
杨建国 《北京航空航天大学学报》1995,21(4):89-94
概要阐释聚类分析方法及其技术要点,对用聚类分析进行状态监控和故障诊断作了探索性研究,提出用8种系统聚类法进行状态监控和故障诊断。 相似文献