云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 模型聚类

模型聚类: 作品数：64被引量：366H指数：10; 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：莫蓉叶明杜廷伟李凯崔丽娟更多>>; 相关机构：西北工业大学哈尔滨工业大学上海电力大学清华大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金上海市科学技术委员会资助项目更多>>

基于高斯混合模型双向聚类重采样和随机森林构建DLBCL早期复发预测模型: 《中国卫生统计》2025年第1期7-11,17,共6页王俊霞张岩波余红梅曹红艳周洁乔宇张高源于凯王雪嫚郭玉娇赵志强罗艳虹; 山西省科技厅应用基础研究计划面上项目(202103021224245);国家自然科学基金青年科学基金(81502897,82273742,82173631);山西省2024年度研究生教育创新计划项目(2024JG088);2024年山西省高等学校教学改革创新项目(J20240531);山西医科大学博士启动基金(BS2017029)。; 目的应用一种可以同时解决少数类和多数类类间和类内不平衡问题的类别不平衡处理方法,并将其与随机森林(random forest,RF)分类器结合实现对弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者早期复发的预测,为DLBLC患者的...; 关键词：类别不平衡高斯混合模型聚类重采样随机森林复发预测弥漫大B细胞淋巴瘤

基于聚类SABO-VMD和组合神经网络的短期光伏发电功率预测: 《太阳能学报》2025年第2期357-366,共10页冯建铭希望·阿不都瓦依提蔺红; 国家自然科学基金(52367012)。; 针对光伏发电预测单一模型处于不同天气状况时预测精度不高等问题,建立以卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)为基础的组合神经网络模型。提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA),用以优化组合神经网络参数。此外引入注意力机制(Atte...; 关键词：光伏功率变分模态分解神经网络功率预测注意力机制高斯混合模型聚类

基于毫米波雷达的近邻目标聚类和跟踪: 《应用科技》2024年第5期219-227,共9页张春杰赵佳琦陈奇; 黑龙江省自然科学基金联合引导项目(LH2020F019)。; 为解决毫米波雷达在对多目标跟踪时目标近邻聚类失败导致的目标数目低估和跟踪精度下降问题,提出一种基于概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波器的量测集联合划分方法。利用带噪声密度空间聚类(density based spatial...; 关键词：毫米波雷达扩展目标多目标概率假设密度带噪声密度空间聚类联合划分近邻目标高斯混合模型聚类

基于改进高斯混合模型的变电站负荷聚类算法: 《全球能源互联网》2024年第5期591-601,共11页余浩高镱滈潘险险徐衍会李雪松孙宇航; 广东电网有限责任公司规划专题项目(0319002022030203JF00023)。; 针对传统高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)聚类算法中计算复杂、收敛速度慢和人为确定聚类数目时存在盲目性和主观性等不足,提出了一种基于改进GMM的变电站负荷聚类算法。以传统GMM聚类算法为基础,采用k均值(k-means)算法确定...; 关键词：高斯混合模型聚类负荷分类聚类算法聚类评价

基于差分隐私与模型聚类的安全联邦学习方案: 《计算机工程与科学》2024年第9期1606-1615,共10页肖迪余柱阳李敏王莲; 国家自然科学基金(62072063);重庆市研究生科研创新项目(CYB23045)。; 联邦学习中的模型安全以及客户隐私是亟待解决的重要挑战。为了同时应对这2大挑战,提出了一项基于差分隐私与模型聚类的联邦学习方案,该方案兼顾模型安全与隐私保护。通过在客户更新中引入局部差分隐私扰乱客户上传的参数以保护客户的...; 关键词：联邦学习模型安全后门攻击差分隐私隐私保护

基于GMM聚类的AM-BiLSTM机场安检旅客流量预测: 《传感器与微系统》2024年第9期11-14,18,共5页李国钱梦飞; 国家自然科学基金民航联合基金重点资助项目(U2033205)。; 针对现有安检旅客流量预测研究大多为正常情况下的预测,未考虑异常突发情况下安检旅客流量的变化趋势,提出一种基于高斯混合模型(GMM)聚类的融合注意力机制的多变量双向长短期记忆(AM-BiLSTM)机场安检旅客流量预测模型。首先,利用GMM聚...; 关键词：安检旅客流量高斯混合模型聚类长短期记忆网络

基于改进INFO-CNN-QRGRU模型的农村分布式光伏发电短期概率预测: 《沈阳农业大学学报》2024年第4期490-502,共13页王俊邱爽鞠丹阳谢易澎张楠楠王慧; 国家自然科学基金项目(61903264);辽宁省科学研究经费项目(LJKZ0681)。; 随着“双碳”目标的推进,清洁能源所占比重大幅度增加,分布式光伏发电在我国农村地区快速发展,但其随机性、间歇性的特点给新能源消纳和电网稳定带来很大的挑战。光伏发电预测可以在一定程度上改善新能源消纳问题,减少光伏发电的不稳定...; 关键词：光伏出力高斯混合模型聚类门控循环单元向量加权平均算法分位数回归概率预测

居民用电数据的事件监测与负荷特征提取方法研究被引量：1: 《太原理工大学学报》2024年第1期2-11,共10页李宾皑李凡周德生曾平杨秀闫钟宇; 国网上海市电力公司项目资助项目(20222302837C188)。; 【目的】为挖掘用户侧节能减排潜力,对用户用电行为进行精细化分析和管理,提升电能利用效率,提出了一种基于事件监测和高斯混合模型聚类相结合的负荷特征提取方法。【方法】首先通过基于滑动窗的事件监测算法提取每个电器单次运行时的...; 关键词：事件监测高斯混合模型聚类居民负荷负荷分类无监督聚类

基于非凸熵最小化与高斯混合模型聚类的电容层析成像图像重建被引量：1: 《计量学报》2024年第2期207-213,共7页张立峰卢栋臣刘卫亮; 国家自然科学基金(61973115)。; 基于压缩感知原理提出了一种构建非凸熵(NE)函数作为正则化项的方法,在有效缓解电容层析成像(ECT)病态性逆问题的同时可保证解的稀疏性,并采用快速迭代阈值收缩算法(FISTA)求解以加快收敛速度。对所得解通过高斯混合模型(GMM)进行阈值寻...; 关键词：图像重建电容层析成像非凸熵高斯混合模型

基于改进YOLOv5和DBSCAN聚类的变电站压板识别方法被引量：4: 《电力大数据》2023年第12期19-27,共9页舒宁汤清华赵必美; 本文提出了一种基于改进YOLOv5和DBSCN聚类方法的变电站压板智能识别方法,旨在实现压板开关状态的智能监控和高效管理。针对压板开关目标较小、分布密集的特点,对原生YOLOv5网络进行改进,增加检测头以提升小目标检测能力,并采用EIOU损...; 关键词：变电压板目标检测模型聚类 YOLOv5

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