王晓晔

作品数：11被引量：56H指数：4
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供职机构：河北工业大学电气与自动化学院更多>>
发文主题：数据挖掘聚类神经网络时间序列粗集理论更多>>
发文领域：自动化与计算机技术经济管理化学工程更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》《控制与决策》《电气传动》《河北工业大学学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金河北省教委基金河北省自然科学基金更多>>
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自适应模糊PID轧机厚度自动控制系统设计被引量：4
《电气传动》2008年第8期56-59,共4页王瑶 王晓晔 
针对在AGC板厚控制系统中存在时滞、时变、大惯性、非线性等问题和传统PID控制参数整定不易的局限,提出了将模糊控制和PID控制结合起来,构造了一个模糊自适应PID控制器,通过模糊控制规则在线调整PID控制器的参数。经Matlab仿真实验表明...
关键词：模糊自适应 PID控制器 MATLAB仿真 
多维时间序列数据符号化表示方法的研究被引量：3
《计算机工程》2006年第12期52-54,共3页王晓晔 徐晓颖 孙济洲 杜太行 
提出了一种简单高效的多维离散时间序列符号化方法,该方法用模糊自适应共振理论(Fuzzy ART)对多维时间序列数据进行聚类,实现多维时间序列数据的符号化问题。同时,通过属性相关性预处理分析,过滤掉聚类中不相关或弱相关的属性,保证了聚...
关键词：模糊自适应共振理论 多维时间序列 符号化 聚类 
一种高效的分类规则挖掘算法被引量：7
《计算机工程与应用》2006年第33期174-176,共3页王晓晔 张继东 孙济洲 
提出了一种高效的分类规则挖掘算法,它结合神经网络的容错性能和决策树的规则生成能力,采用神经网络从样本集中删除不相关的和弱相关的特征属性,同时删除训练样本集中的噪声数据。然后采用决策树从处理过的训练样本集中抽取规则,由于去...
关键词：数据挖掘 人工神经网络 决策树 
一种时间序列表示算法及其在聚类中的应用被引量：2
《系统工程与电子技术》2006年第8期1266-1269,共4页王晓晔 孙济洲 
时间序列数据量远远大于普通数据库的特点,导致一些通用的数据挖掘工具直接应用于时间序列效果很不理想。为此提出了一种时间序列分段线性化表示算法,这种表示方法将大大提高相似性测量的计算速度。在分段线性化表示的基础上提出了一种...
关键词：时间序列 相似性 数据挖掘 
一种快速的时间序列相似性算法的研究及其在股票管理中的应用
《河北工业大学学报》2005年第5期51-55,共5页孟辉 冯志明 王晓晔 
提出了一种新的股票时间序列相似性的研究方法,该方法与已往的算法相比,具有很高的计算效率.首先将时间序列分段线性化,将近似直线的端点按时间顺序排列形成转折点序列来描述原始序列,从而降低了数据的数量和复杂度,提高了快速性.基于...
关键词：股票数据 时间序列 相似性 数据挖掘 模式挖掘 
K-最近邻分类技术的改进算法被引量：25
《电子与信息学报》2005年第3期487-491,共5页王晓晔 王正欧 
国家自然科学基金(60275020)河北省教委基金(2002269)资助课题
该文提出了一种改进的K-最近邻分类算法。该算法首先将训练事例集中的每一类样本进行聚类,既减小了训练事例集的数据量,又去除了孤立点,大大提高了算法的快速性和预测精度,从而使该算法适用于海量数据集的情况。同时,在算法中根据每个...
关键词：K-最近邻 聚类 权值调整 分类 
基于Fuzzy ART的K-最近邻分类改进算法被引量：4
《河北工业大学学报》2004年第6期1-5,共5页徐晓颖 王晓晔 杜太行 
国家自然科学基金资助项目(60275020)河北省教委基金资助项目(401023)
提出了一种K-最近邻改进算法,该算法用模糊自适应共振理论(Fuzzy ART)对K-最近邻的训练样本集进行浓缩,以改善K-最近邻的计算速度.该算法首先用Fuzzy ART将训练样本集中的每一类样本进行聚类,减小了训练样本集的数据量,提高了算法的计...
关键词：模糊自适应共振理论 K-最近邻分类 聚类 分类 
正则化训练的神经网络与粗集理论相结合的股票时间序列数据挖掘技术被引量：5
《电子与信息学报》2004年第4期625-631,共7页王晓晔 王正欧 
国家自然科学基金(60275020);河北省教委基金(401023)资助课题
论文提出将正则化神经网络与粗集理论相结合应用于股票时间序列数据库的数据挖掘.首先对时间序列数据库进行预处理,除去高频干扰信号,然后将股票时间序列数据按照收盘价的变化趋势分割成一系列静态模式,每种模式代表股票价格的一种行为...
关键词：正则化训练 神经网络 粗集理论 数据挖掘 股票时间序列 
基于正则前馈神经网络的股票时间序列数据库的知识发现被引量：1
《计算机工程》2003年第12期98-100,共3页王晓晔 李冬梅 王正欧 
将正则最小二乘前馈网络学习算法应用于时间序列的知识发现。正则最小二乘算法将正则化网络和节点删除算法结合起来,大大提高了前馈网络的泛化性能。将其应用于股票时间序列数据库的暂态规则的知识发现,发现过程包括时间序列数据库预处...
关键词：时间序列 暂态规则 知识发现 泛化性能 正则化 节点删除 
粗集理论对股票时间序列的知识发现被引量：2
《计算机工程与应用》2003年第29期99-102,共4页王晓晔 王正欧 
国家自然科学基金(编号:60275020)资助;河北省教委基金(编号:401023)资助
提出了将粗集理论应用于时间序列的知识发现。知识发现的过程包括时间序列数据预处理、属性约简和规则抽取三部分。其中数据预处理主要用信号处理技术清洗数据,然后将清洗后的时间序列按照某个变量的变化趋势进行分割,分割后每个时间段...
关键词：知识发现 时间序列 粗集理论 属性约简 规则抽取 
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