云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 自适应聚类算法

自适应聚类算法: 作品数：27被引量：123H指数：6; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：葛临东李少东卢艳红成卫青赵英凯更多>>; 相关机构：解放军信息工程大学重庆师范大学重庆大学华中师范大学更多>>; 相关期刊：《微电子学与计算机》《航天电子对抗》《现代电子技术》《计算机科学与探索》更多>>; 相关基金：国家自然科学基金江苏省教育厅自然科学基金教育部“优秀青年教师资助计划”湖南省科技攻关计划更多>>

基于K-modes自适应聚类算法的用电用户分类策略分析: 《电子技术(上海)》2024年第12期206-207,共2页白晓怡卢思毅; 阐述针对智能电网中电力用户分类准确性的问题,提出一种改进的层次结构K-modes算法,以改善聚类结果的准确性和稳定性。实验结果表明,该方法在聚类紧密度和分离度方面均优于传统的K-means和K-modes算法,表现为较低的误差平方和和戴维森-...; 关键词：自适应聚类用电用户分类 K-modes算法

基于自适应聚类算法的工业企业用电模式分析: 《电工材料》2024年第4期75-77,80,共4页应肖磊张力龚明波许巍严若婧; 为了有效地挖掘工业企业的用电模式,提出了一种基于自适应k均值聚类算法的工业企业分类方法。该方法通过计算轮廓系数得出最佳的企业分类数,进而实现对工业企业的自适应分类。通过样例数据验证了所提出方法的可行性和有效性。试验表明:...; 关键词：数据挖掘用电模式分析工业企业聚类分析自适应

DMGA-FCM:衍生多种群遗传进化的FCM自适应聚类算法被引量：1: 《小型微型计算机系统》2023年第10期2196-2203,共8页冯志豪曹金鑫黄嘉爽鞠恒荣程纯丁卫平; 国家自然科学基金项目(61976120,62006128,62102199)资助;江苏省自然科学基金项目(BK20191445)资助;江苏省双创博士计划江苏省高等学校自然科学研究重大项目(21KJA510004)资助;江苏省高等学校自然科学研究面上项目(21KJB520018,20KJB520009)资助;教育部人文社会科学研究青年基金项目(21YJCZH013)资助;南通市科技局基础科学研究项目(JC2020141,JC2021122)资助.; 模糊C均值聚类(Fuzzy C-means Clustering,FCM)算法是分析医学数据的重要方法之一,FCM的聚类效果容易受初始聚类中心的影响;诸多研究人员往往采用多种群遗传算法(Multiple Population Genetic Algorithm,MPGA)解决上述问题,但MPGA的全...; 关键词：模糊C均值聚类多种群遗传算法衍生算子模糊控制聚类中心

基于改进PSO的无线传感器网络数据自适应聚类算法被引量：3: 《现代电子技术》2023年第11期99-102,共4页原大明; 2019年黑龙江省省属本科高校引导性创新基金项目(面上项目):移动无线传感器网络容错定位及坐标求精方法研究(2019QNQ⁃02)。; 为解决无线传感器网络数据类项过于繁杂的问题,将相似信息参量整合成独立的簇类对象集合,提出基于改进PSO的无线传感器网络数据自适应聚类算法。按照改进PSO算法的作用机制,确定欧氏距离指标的计算数值,实现对网络数据的处理。在无线传...; 关键词：改进PSO算法无线传感器网络自适应聚类惯性权重测试函数欧氏距离期望熵簇类对象集合

一种去除聚类数量和邻域参数设置的自适应聚类算法被引量：3: 《计算机工程与科学》2021年第10期1838-1847,共10页张柏恺杨德刚冯骥; 教育部人文社会科学研究项目(18XJC880002,20YJAZH084);重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201800539);重庆市基础科学与前沿技术项目(cstc2016jcyjA0419)。; 传统聚类方法往往无法避免邻域参数和聚类数量的选择问题,而这些参数在不同形状的数据中的最优选择也不尽相同,需要根据大量先验知识确定合适的参数选择范围。针对上述参数选择问题,提出了一种基于自然邻居思想的边界剥离聚类算法NaN-BP...; 关键词：聚类分析自适应自然邻居对数稳定状态核心点

基于DBSCAN的自适应聚类算法的研究与实现被引量：7: 《淮阴师范学院学报（自然科学版）》2021年第3期228-234,共7页陈小辉奚庆港; 针对DBSCAN算法的不足,提出了一种基于DBSCAN的自适应聚类算法.通过引入对象密度迅速地找到数据集中的核心样本,并从核心样本出发进行统计学分析得到Eps与MinPts之间的函数关系及相关的Eps与MinPts参数值,并利用所获参数值进行自适应的...; 关键词：聚类自适应密度 DBSCAN算法

一种优化初始聚类中心的自适应聚类算法被引量：4: 《软件导刊》2020年第7期28-31,共4页曹端喜唐加山陈香; K均值算法(K-Means)是聚类算法中最受欢迎且最健壮的一种算法,然而在实际应用中,存在真实数据集划分的类数无法提前确定及初始聚类中心点随机选择易使聚类结果陷入局部最优解的问题。因此提出一种基于最大距离中位数及误差平方和(SSE)...; 关键词：聚类算法 K-MEANS算法初始聚类中心自适应

基于MDT智能分析LTE无线干扰的研究与应用被引量：2: 《电信科学》2019年第10期130-136,共7页钟其柱吴修权罗耀满; 针对传统的LTE(长期演进)无线干扰判断分析方法存在的用户维度数据不足、质差原因关联不足、过于依赖人工分析的问题,提出基于MDT(最小化路测)技术智能分析LTE无线干扰的新方法。首先利用MDT与MR(测量报告)采集用户无线质量数据及经纬...; 关键词：LTE MDT 自适应聚类算法无线干扰

一种基于证据推理的自适应聚类算法: 《现代导航》2019年第2期119-124,共6页张扬陈磊刘钦韩春雷; 为了有效处理模式分类中的不确定信息,将证据推理的Dempster和Yager规则与K-NN分类相结合,设计了一种新的证据K-NN分类器。然后针对目标样本数据缺失且类别数目未知的识别问题,又提出了一种基于证据推理的自适应聚类算法。随机给定各分...; 关键词：目标识别信息融合数据分类自适应聚类证据推理

基于相似性和距离及遗传模拟退火的自适应聚类算法被引量：4: 《火力与指挥控制》2018年第1期103-106,112,共5页张松兰田丽; 安徽省自然科学重点基金(KJ2016A767);芜湖职业技术学院自然科学重点基金资助项目(Wzyzrzd201707); 针对模糊C-均值(FCM)算法中聚类数目的确定问题,提出了基于样本间相似度量和距离的算法,该算法可有效缩短聚类数搜索的范围,减少计算工作量。对于模糊C-均值算法聚类中心初始值随机选择易陷入局部极小值问题,采用遗传模拟退火算法优化FC...; 关键词：聚类模糊C-均值遗传算法模拟退火算法

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