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[期刊] 统计与决策
[作者]
张文宇 治瑜 秦乐
针对DBSCAN聚类算法对参数敏感、参数选取依靠经验的问题，文章提出了一种基于改进天牛群优化的DBSCAN聚类（IBSO-DBSCAN）算法。该算法首先提出一种自适应惯性权重更新策略，以平衡BSO算法的全局搜索和局部探索，同时引入正态云模型更新群体位置；然后以评价聚类效果的CS指标作为算法的适应度函数；最后利用改进的天牛群优化算法自适应地选取DBSCAN聚类算法的全局最优参数Eps和MinPts。将算法在3种UCI数据集上进行有效性测试，实验结果表明，所提出的IBSO-DBSCAN算法在聚类效果方面优于对比算法，且具有更强的全局搜索能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
屈玉阁
文章针对专家权重完全未知多属性群决策问题,提出一种将谱聚类算法与改进的WEB链接分析HITS算法相结合形成的多属性群决策新方法。研究谱聚类算法应用于聚集专家偏好过程,以客观体现专家权重;将待选方案内容特征转换为HITS算法的专家对待选方案选择的初始权威值,避免了原HIST算法本身的缺陷,并在HITS算法迭代过程中充分体现专家的权重。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
詹春霞 王荣波 黄孝喜 谌志群
【目的】针对CFSFDP(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks)算法利用局部密度和距离的乘积选择聚类中心而导致聚类结果不理想的问题进行改进。【方法】提出一种基于粒子群算法的CFSFDP算法,通过粒子群算法寻找CFSFDP算法中的最佳局部密度和距离阈值,得到相对较高的局部密度和距离的聚类中心,减少离散点对数据中心选取的影响,并在某高考咨询平台提供的考生问题库中随机选取数据集进行试验。【结果】实验结果表明,在不同的数据集中,本文算法相对于基本的
关键词：
CFSDFP 聚类中心 粒子优化群算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
王丙参 魏艳华 张贝贝
文章基于谱聚类算法，首先利用拉普拉斯矩阵的特征值构造聚类个数变点图，给出了确定聚类个数的直观方法，然后对优化目标引入聚类个数惩罚项，定量探讨聚类个数的选择，最后针对多元数据，通过修订距离矩阵处理成对约束信息，并基于距离矩阵构造了三种自适应相似度矩阵，再进行谱聚类。数值模拟结果显示：对于确定聚类个数，聚类个数变点图直观、有效，而惩罚法依赖惩罚项的权重参数，具有一定主观性；三种自适应谱聚类算法均有效，对成对约束信息处理方便、适应面广，稳定自适应谱聚类对近邻个数的选取更稳健。
关键词：
谱聚类 聚类个数 成对约束 自适应
[期刊] 中国注册会计师
[作者]
程平 陈珊
高度信息化的大数据时代，导致企业的生产经营产生大量、分散、复杂的会计数据，在审计全覆盖无法实现的情况下，审计抽样的质量至关重要。针对现有审计抽样问题，本文提出了在已有的审计领域知识库的基础上，建立审计样本与审计目标的关联规则，并利用ＤＢＳＣＡＮ聚类算法对审计抽样关联规则进行聚类，接着对聚类结果进行新颖度评价，筛选出高价值聚类结果存入审计领域知识库，实现审计领域知识的积累和再利用。最后，运用审计实例对实验进行分析。
关键词：
大数据审计 抽样聚类关 联规则
[期刊] 物流技术
[作者]
冀德刚 张丽娜 贾鹂
建立了物流运输中运输路径优化的数学模型,改进了鱼群算法中的移动策略和拥堵因子,并针对物流运输路径优化的实际特点,提出了一种基于聚类和改进鱼群算法的运输路径选择(VRP)优化的复合算法,同时通过实验分析,说明了该算法能够降低算法的输入量,提高收敛速度,具有一定的可行性和有效性。
[期刊] 物流技术
[作者]
冀德刚 魏俊萍 贾鹂
建立了物流运输中运输路径优化的数学模型,并针对物流运输路径优化的实际特点,提出了一种基于聚类和种子进化算法的车辆路径选择(VRP)优化的复合算法,同时通过实验分析,说明了该算法能够降低算法的输入量,同时提高了收敛速度,具有一定的可行性和有效性。
关键词：
VRP K-means聚类 种子进化算法
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
施宏伟 王发年
综合考虑物流服务节点区域的空间属性和成本约束,基于物流服务节点波及范围,分析备选服务节点选择过程及其运行成本特征,构建了物流服务节点布局优化模型。将物流服务节点选择映射为一个聚类过程,提出解决物流服务节点选择问题的自适应蚁群聚类算法。以物流系统总成本最低为聚类准则,描述了物流节点布局模型的求解过程,并对服务节点布局参数进行仿真实验,验证模型及算法的鲁棒性和选择效率。
关键词：
物流服务节点 布局优化 自适应蚁群算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
王丙参 魏艳华 李旭
非负函数型数据可以不等间隔观测，在理论和实践中应用广泛，对其进行聚类可以更好地探索客观规律。文章利用位置积分变换将函数型数据转化为高维向量，再通过非负矩阵分解（NMF）将其转化为低维向量，以此构建函数型聚类算法。针对基于NMF的函数型谱聚类算法，给出了确定聚类个数K的两种方法：一种是根据Laplacian矩阵的特征值确定K；另一种是构建新评价指标，通过搜索确定K。数值实验结果显示：基于位置积分变换和NMF的函数型聚类算法有效，对函数结构要求宽松，但需限制函数取值为正；NMF的秩可通过cophenetic相关系数确定，建议取较小的值，以剔除类的冗余特征。在确定谱聚类的聚类个数K时，建议对降维后的数据进行标准化处理，以缩小样本间的距离变化范围；聚类个数变点图直观有效，再结合特征值差分法确定K很有参考价值，建议阈值取[0.05,0.08]；根据吻合度与相似比确定K的方法有效且简单易懂。
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛颖 沙秀艳
目前研究的模糊C均值聚类算法(FCM)面临的最重要问题是初始值随机选取,导致其容易陷入局部最优,同时影响运算速度。而灰色预测GM(1,1)模型在形成预测公式时对初始值的选取也没有合理有效的方案。针对以上问题,文章提出坐标密度法,确定初始聚类中心,对FCM算法进行改进;接着提出运用改进的FCM求取GM(1,1)中数据的聚类中心,并把聚类中心作为初始值的方法;通过与已知算法进行比较验证了其可行性和有效性。
关键词：
模糊C均值聚类 坐标密度法 灰色预测模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛颖 沙秀艳
目前研究的模糊C均值聚类算法(FCM)面临的最重要问题是初始值随机选取,导致其容易陷入局部最优,同时影响运算速度。而灰色预测GM(1,1)模型在形成预测公式时对初始值的选取也没有合理有效的方案。针对以上问题,文章提出坐标密度法,确定初始聚类中心,对FCM算法进行改进;接着提出运用改进的FCM求取GM(1,1)中数据的聚类中心,并把聚类中心作为初始值的方法;通过与已知算法进行比较验证了其可行性和有效性。
关键词：
模糊C均值聚类 坐标密度法 灰色预测模型
[期刊] 经济地理
[作者]
杨帆 徐建刚 周亮
选取广州作为研究案例地,通过百度地图API获取广州市区27 037个餐饮类POI点的空间数据,在此基础上引入DBSCAN空间聚类算法,将其识别为397个集群,其在空间特征上呈现以天河南集群为主中心、以北京路及江南西两个集群为副中心的"一主两副"空间结构。根据集群的规模划分为6个等级,发现不同等级的集群在数量上符合中心地理论模型,并随宏观至微观呈现由基于K=3的市场原则向基于K=4的交通原则的转变。根据紧凑率、延伸度、密度及集中度等空间形态指标,将集群划分为街道型、片区型、单体—片区型、单体型四类。本研究有助于更好地认识城市餐饮业集聚特征规律,为深入认识城市实体空间提供支撑。
关键词：
DBSCAN聚类 餐饮业 空间特征 广州
[期刊] 生态经济
[作者]
陈志 江治杰 刘瑶
随着我国经济持续向好发展,物流业也随之发展迅速,绿色物流已成为当前物流行业研究的热点课题。论文通过高德地图APP测算两地之间的高速距离和非高速距离作为配送实际距离,将配送车辆载重作为约束条件,建立碳排放成本、固定成本、高速通行成本以及配送时间成本的综合成本最小的物流配送路径模型。由于基本蚁群算法易陷入局部最优,文章首先对基本蚁群算法的随机转移规则和启发函数做相应改进,然后在信息素更新时引入混沌初始化和混沌扰动,用这种改进的蚁群算法求解文章建立的不同路段下低碳物流配送路径优化问题。实例仿真对比试验表明:改进的蚁群算法能有效地搜寻到更小的综合成本,明显优于基本蚁群算法,说明了改进的蚁群算法的有效性以及模型的合理性。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
王广宇 解建仓 张建龙
【目的】以供水特点为基础建立相应的数学模型,优化选择供水中的管网路径。【方法】利用改进的蚁群算法,对供水管网进行优化选择,在选择策略上,以初始节点引入的虚拟路径距离为基础,对启发信息进行归一化处理,并利用全局策略进行优选节点的概率选择;在更新策略上,利用信息素的局部和全局更新,并结合蚂蚁数量自适应调整及增加随机干扰进行改进;最后以巴家咀水库为对象,利用基本蚁群算法和改进蚁群算法进行优化计算并比较。【结果】利用改进的蚁群算法进行计算时,所得的平均路径、最短路径、最差路径、平均迭代次数和总成本分别为139.635 5km、138.214 7km、142.301 9km、314次和11.32亿元,而...
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