作者:王霞; 宋树华; 汤军; 刘远刚 期刊:《数字技术与应用》 2019年第07期
针对共享单车停放点位置优化的问题,以现有的共享单车停放点位置作为初始聚类中心点,对共享单车的定位数据做聚类,并且提出了结合K-MEANS聚类和缓冲区分析的混合聚类方法,来解决初始聚类中心点相靠近时出现的共享单车错误分类问题。将最终聚类结果作为建议的共享单车停放点位置,进而依据建议的共享单车停放点位置判断现有的共享单车停放点位置的合理性,实验结果表明这种混合聚类方法的聚类效果理想。
作者:黄昭婷; 张春梅; 王明玉 期刊:《现代电影技术》 2018年第01期
针对我国数字电影流动放映轨迹点特征,本文提出一种基于DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)的密度聚类算法和基于STING(Statistical Ingormation Crid)的网格聚类算法相结合的数字电影流动放映轨迹点分析模型。本文首先借鉴文献[1]中的改进DBSCAN算法对流动放映轨迹点进行一次微聚类,挖掘出放映密集区域。然后,利用STING算法对放映密度区域进行二次聚类,获得放映密集区域的代表中心点,使聚...
为了研究煤矿节能减排规划期内每年度间的动态多目标关联性,构建了基于自适应控制、差分进化算法与混合聚类算法的智能优化算法,应用自适应控制实时调整变异尺度因子、交叉概率常数的更新策略,得到差分进化算法的pareto解,进而应用混合聚类算法获取投资优化方案,为管理者投资决策提供有效依据。实验结果表明:在较少的迭代步数内,煤炭生产总量、能源消耗量、污染物排放量可以根据目标要求获得协调发展,且提供的投资决策依据...
作者:夏永泉; 王兵; 支俊; 黄海鹏; 孙静茹 期刊:《浙江农业学报》 2017年第08期
针对植物病害区域如何准确提取的问题,文中提出了一种基于EM和K-means混合聚类的方法。该方法在目标与背景具有较明显差异的情况下,可以有效地将叶片目标提取出来,并对较复杂背景也具有一定的甄别效果,优于其他经典方法。利用植物病害区域的褪绿特点,用K-means方法结合Lab颜色空间,利用Lab颜色空间颜色分布的均匀性,提取A分量作为参考分量,将病害区域从叶片目标中提取出来。通过Matlab仿真实验,结果表明,基于EM和K-means混合聚类方...
作者:黄皓璇; 邢延 期刊:《工业控制计算机》 2017年第07期
协同过滤作为个性化推荐系统中的一种关键算法,一直备受业界关注。数据稀疏、冷启动等问题,严重影响了传统协同过滤算法的推荐质量。基于此,分析了相比传统协同过滤算法更高效的Slope One算法,针对相似用户聚类和用户兴趣变化这两个问题,在加权Slope One算法的基础上,结合混合聚类算法和兴趣衰减函数,提出了一种改进方案。采用标准Movie Lens数据集对预测结果进行实验验证,实验对比结果表明该算法提升了推荐的准确度。
作者:许磊; 张凤鸣 期刊:《弹箭与制导学报》 2006年第S3期
针对模糊C均值算法与粒子群算法的不足,提出了一种基于粒子群算法和模糊C—均值算法的混合聚类算法。该算法将全局搜索和局部搜索有机结合,采用两阶段的聚类分析方法,解决了FCM算法易于陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题。实验结果表明,该算法具有较好的有效性,增强了全局收敛能力,减小了分类错误率。
作者:雷亚国; 何正嘉; 訾艳阳; 胡桥; 丁锋 期刊:《机械工程学报》 2006年第12期
针对模糊C-均值(FCM)聚类算法假设各维特征和每个样本对聚类贡献相同,同时需要预先设定聚类数的不足,利用3层前馈神经网络、点密度函数算法和聚类有效性指标对其进行改进,提出一种新的混合聚类算法。该算法考虑到不同特征和不同样本对聚类结果有不同程度的影响,并根据聚类有效性指标的变化自适应确定聚类数来实现聚类。利用基于梯度下降的3层前馈神经网络通过无监督训练来自适应学习特征权值,使用基于点密度函数的算法获取...
作者:许磊; 张凤鸣 期刊:《计算机工程与设计》 2006年第21期
提出了一种基于模糊C-均值算法和粒子群算法的混合聚类算法。该算法结合PSO的全局搜索和FCM局部搜索的特点,将PSO优化聚类结果作为后续FCM算法的初始值,有效地克服了FCM对初始值敏感、易陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题,同时增强了跳出局部最优的能力。实验表明,新算法得到的目标函数值更小,并能减小分类错误率,聚类效果优于单一使用FCM或PSO。
针对改进型AntClust算法因为其随机性而产生较多误差的问题,将它与K-means算法进行组合,利用K-means算法计算精确的特点弥补改进型AntClust算法的缺点,从而形成一种新的混合聚类算法。实验结果表明,新的混合聚类算法具有更高的聚类精度。
作者:徐德智 杨冠军 陈建二 期刊:《计算机工程与应用》 2010年第01期
在本体的映射研究中,大规模本体之间的映射一直是研究的难点。当前主要采用分块的思想来处理大本体映射问题。而应用的分块算法只是针对给定分块数的情况。据此,提出基于混合聚类的大本体分块与映射方法(BMC)。该方法首先用语义扩散算法获得结点的语义信息,然后,运用混合聚类算法对本体进行自动分块,最后在各块中进行映射。通过实验结果及分析,表明BMC能取得较好的映射结果。
该文用一种基于密度和网格的混合聚类算法构造出一种适合入侵检测系统使用的异常检测算法。通过基于密度聚类算法和基于网格聚类算法的有效结合,使之更加适用于如今大流量下的入侵检测。最后,使用KDDCUP99数据集对算法进行测试结果表明,本算法能获得较理想的检测率和误检率,并有较好的系统性能。
作者:贺正楚 翟欢欢 张锐 期刊:《湖南农业科学》 2010年第07期
构建了资源节约型和环境友好型社会农业(即两型社会农业)的发展状况评价指标体系,运用层次聚类和K-means聚类的混合聚类方法,结合湖南省所属的14个市州的实际情况,对全部市州的"两型社会"区域农业发展状况进行评价。同时针对评价结果,提出了湖南省"两型社会"农业发展状况区域划分的备选方案。
作者:陈铁军 彭皎龙 杨阳 期刊:《计算机测量与控制》 2013年第05期
通过对径向基函数(RBF)神经网络K—means训练算法聚类结果对初始中心点选择的依赖性以及容易陷入局部最优解等问题的分析,结合蚁群聚类(ACC)算法对蚂蚁睡眠行为进行模拟,并借鉴AM模型的聚类思想,根据样本分布,利用适应度函数和激活概率自主地确定隐节点数目和基函数中心,进而提出一种改进蚁群聚类算法优化K—means的混合聚类算法,该算法解决了RBF网络结构和参数辨识的问题;通过人工数据集进行测试,并通过应用实例进行...
作者:田琳 田力威 刘启文 期刊:《计算机工程与设计》 2014年第03期
为了提高混合聚类算法的准确率,提出基于优化人工鱼群算法的混合聚类算法。引入人工鱼群算法,辅以鲁棒性更强的K中心点算法优化了混合聚类方法的聚集效果。通过对人工鱼的行为和参数进行改善,避免了聚类效果易受离群点影响的问题,对理噪声数据的处理更好。结合K-中心点算法与人工鱼群算法的优势,解决了聚类算法初值依赖性,克服了鱼群算法后期迭代速度慢问题。仿真结果表明,该算法全局优化性能稳定,收敛速度加快,聚类效果...
作者:周頔 孙俊 盛歆漪 期刊:《计算机工程与应用》 2014年第12期
为了进一步提高模糊系统建立模型的精度,提出一种新的模糊系统算法ANFIS-HC-QPSO:采用一种混合型模糊聚类算法来对模糊系统的输入空间进行划分,每一个聚类通过高斯函数的拟合产生一个隶属度函数,即完成ANFIS系统的前件参数--隶属度函数参数的初始识别,通过具有量子行为的粒子群算法QPSO与最小二乘法优化前件参数,直至达到停机条件,最终得到ANFIS的前件及后件参数,从而得到满意的模糊系统模型。实验表明,AN-FIS-HC-QPSO算...