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[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
朱付保 谢利杰 汤萌萌 朱颢东
KNN算法是一种思想简单且容易实现的分类算法,但在训练集较大以及特征属性较多时候,其效率低、时间开销大.针对这一问题,论文提出了基于模糊C-means的改进型KNN分类算法,该算法在传统的KNN分类算法基础上引入了模糊C-means理论,通过对样本数据进行聚类处理,用形成的子簇代替该子簇所有的样本集,以减少训练集的数量,从而减少KNN分类过程的工作量、提高分类效率,使KNN算法更好地应用于数据挖掘.通过理论分析和实验结果表明,论文所提算法在面对较大数据时能有效提高算法的效率和精确性,满足处理数据的需求.
关键词：
模糊C-Means 聚类 KNN分类
[期刊] 图书情报工作
[作者]
奉国和 吴敬学
指出传统KNN(k-nearest neighbor)算法的两大不足:一是计算开销大,分类效率低;二是在进行相似性度量和类别判断时,等同对待各特征项以及近邻样本,影响分类准确程度。针对第一点不足,提出三种改进策略,分别为:基于特征降维的改进、基于训练集的改进和基于近邻搜索方法的改进;针对第二点不足,提出两种改进策略,分别为:基于特征加权的改进和基于类别判断策略的改进。对每种改进策略中的代表方法进行介绍并加以评述。
[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] 统计与决策
[作者]
鲜思东 张建锋
近年来,经过人们对模糊时间序列模型大量的研究后,发现模糊区间的划分以及模糊关系的构建是影响模糊时间序列模型预测精度最关键的两个因素。文章针对目前模糊时间序列模型在论域划分中存在的问题,提出将人工鱼群算法(AFSA)用于模糊时间序列模型的论域划分中;并利用最小均方误差(MSE)确定最优的预测结果;最后为了显示所提出方法的有效性,将该方法用于Alabama大学注册人数的预测,结果显示该方法的预测精度更高。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
路永和 何新宇
阐述传统KNN分类器的基本原理和其存在的不足之处;针对样本数量增大,维度上升时KNN算法中相似度计算量急剧增大的问题,提出基于维度索引表的改进KNN分类算法;该算法通过建立特征项维度索引表加速KNN算法中寻找K近邻;以搜狗自然语言实验室的文本分类语料库中的新闻文档作为实验对象,采用宏平均F测度值作为分类效果评价标准,用改进KNN方法和传统KNN方法进行对比实验。实验结果表明:该方法能大幅度减少寻找K近邻时相似度计算的次数。
[期刊] 教育与经济
[作者]
张强 吴敏 李立华
自1999年我国商业银行开展高校助学贷款业务以来,我国助学贷款的违约率一直居高不下,其发展遭遇到了巨大的信用瓶颈。故本文设计了基于改进模糊算法的高校助学贷款信用评级模型。通过对湖南大学、中南林业、湖南财专、湖南涉外四所高校开展调查问卷,取得了172个贷款学生的样本,然后应用此模型对其进行了信用评级。通过实证分析,得出了低信用评级学生状况与学生违约状况基本吻合的结论,同时探讨了对学生信用评级有重大影响的因子,并在文章的最后为商业银行助学贷款的风险控制提出了相应的政策建议。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
余肖生 周宁 张芳芳
所谓图像自动分类是指利用图像自动分类器把待分类的图像分配到预定义的图像类的过程。用于图像自动分类的方法有多种。其中K近邻算法是一种基于实例学习的方法,是一种较理想的自动分类器。本文在它的基础上提出了图像自动分类模型,整个图像自动分类过程包括图像预处理、特征表示、机器学习和图像分类4个步骤。表1。图1。参考文献13。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
高劲松 张俊丽
利用模糊C均值算法解决文本聚类问题时,随机选取的初始聚类中心和聚类数会导致不同的聚类结果,且容易陷入局部最优。提出利用粒子群优化算法确定模糊C均值的初始聚类中心,并通过向量空间模型和特征提取,再利用模糊C均值进行文档聚类。实验表明,这种基于粒子群的模糊C均值聚类算法迭代次数少,能解决经典模糊C均值算法对初始值敏感和易陷入局部极小的缺点,且聚类速度和效果得到明显提高。
关键词：
模糊C均值 粒子群 文本聚类
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
陈功贵 谭晓霞 郭艳艳 刘耀
针对水轮机调节系统的非线性特性和"水锤"效应,结合人工蜂群算法(ABC)搜索过程精细、全局收敛性较强的特点,提出一种改进模糊人工蜂群算法(MFABC),将其应用于不同扰动工况下的水轮机调节系统中,并利用Matlab强大的仿真能力完成水轮机调节系统参数的优化。通过仿真实验,验证了所提出的MFABC算法较Ziegler Nichols算法、模糊PID算法、粒子群算法和标准ABC算法在全局搜索能力和收敛速度方面的有效性和优越性,保证该方案下系统能获得更好的动态性能。该仿真实验既可加深学生对水轮机调速器参数优化问题的认识与理解,也有利于提高学生的实验仿真能力。
关键词：
水轮机调节系统 ABC算法 动态性能
[期刊] 统计与决策
[作者]
庄伟卿 刘震宇
现阶段各种模糊综合评价方法缺乏在各因子与各指标构成的整体系统框架下考虑其复杂关系而得到客观权数计算的依据。文章基于结构方程模型的特点,对模糊综合评价方法进行改进,实现了在确定因子与指标的显性(直接)与隐性(间接)关系影响的环境下整体上系统上考察指标的客观权重,从而实现系统客观的评价。
[期刊] 统计与决策
[作者]
翟丽丽 张影 王京
针对传统模糊C-均值聚类方法(fuzzy C-means,简称FCM)对初始值敏感导致的易陷入局部最优和噪声敏感问题,文章提出一种基于广度优先搜索的变异加权模糊C-均值聚类算法。该算法通过改进具有全局搜索能力的广度优先搜索算法(Breadth Fist Search,BFS)和有效聚类评价函数相结合,确定了接近真实的初始聚类中心,同时能够剔除噪声数据。在此基础上考虑属性噪声对聚类结果的影响问题,引入变异系数赋权法对FCM的目标函数进行改进,进一步提高了FCM算法的抗噪性。实验结果表明,该算法能够有效的克服传统FCM的不足,与其他聚类算法相比,具有较快的收敛速度、更好的聚类准确率及较高的抗噪性。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
晏勇 雷航 梁潘
针对停车场停车最优路径规划问题,提出了基于改进型蚁群算法的自适应停车引导模型。以原有信息素更新为基础,设计下一步潜在节点状态转移策略,引入停车路径动态自适应度,进一步缩小蚂蚁搜索范围,合理规划最优停车路径。对比仿真实验表明:改进型自适应蚁群算法求解效率和质量有明显优势,实现了停车最优路径规划与选择,减少了停车时间,提高了安全性,具有很强的实用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
余伟 陈治明 罗飞
文章在分析宏观经济系统特点之后,针对现有的采用人工神经网络对经济系统进行建模和预测的方法的存在的问题,提出了一种改进型神经网络算法。首先对训练样本集采用链式数据重组的方法进行扩充;然后在构造的人工神经网络输入层单元引入经济指标的增长率数据和时间窗口序列数据。仿真结果表明,文章提出的算法能够增强神经网络的泛化能力,提高系统模型的预测精度。
关键词：
宏观经济 经济预测 人工神经网络
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