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[期刊] 统计与决策
[作者]
刘兵 郑承利
由于小波理论的高频面板数据聚类方法需要选择合适的母小波以及设置可行的分解层数，其聚类结果较易受到人为影响，缺乏自适应性。文章提出了一种基于经验模态分解特征提取的高频面板数据自适应聚类方法，该方法基于经验模态分解法分解高频时间序列信号，提取“绝对”特征、“趋势”特征、“高频波动”特征和“低频波动”特征，并运用熵值法进行客观赋权，进而构造基于加权余弦距离的层次聚类算法。实证检验结果表明该方法更适用于非平稳、非线性的高频面板数据聚类问题，正确率明显提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
党耀国 侯荻青
多指标面板数据能够较全面的提供研究对象的信息和数据特征,但复杂的数据结构也给其聚类分析带来了一定的困难。针对这一问题,文章提出了基于特征提取的多指标面板数据聚类方法,该方法将能够表征面板数据动态变化的"绝对量"特征、"波动"特征、"偏度"特征、"峰度"特征及"趋势"特征引入动态聚类算法中,可以避免以往采用欧式距离进行聚类的局限性,还可以处理带有缺失数据的面板数据,同时大大提高了聚类效率,并最大限度地保证时间维度信息不受损失。利用该方法分析了2001至2013年我国不同省份道路交通事故的不平衡状况,通过实证分析表明该方法能够解决多指标面板数据聚类的问题。
关键词：
面板数据 特征提取 动态聚类 交通事故
[期刊] 统计与决策
[作者]
戴大洋 邓光明
多指标面板数据的复杂数据结构给聚类方法的适应性带来了一些困难。针对这一问题,文章用主成分分析对前人提取的特征进行二次提取,消除了各特征的信息重叠,并采用熵值法对特征量进行赋权,使提取的特征更为合理,从而优化了聚类结果。通过房地产数据的实证分析,表明改进后多指标面板数据聚类方法的聚类效果更好。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
肖熙 周路
语音识别模型中帧间独立假设在给模型计算带来简洁的同时,不可避免地降低了模型精度,增加了识别错误。该文旨在寻找一种既能满足帧间独立假设又能保持语音信息的特征。分别提出了基于k均值和基于归一化类内方差的语音识别自适应聚类特征提取算法,可以自适应地实现聚类特征流的提取。将该自适应特征分别应用在Gauss混合模型-隐Markov模型、基于段长分布的隐Markov模型和上下文相关的深度神经网络模型这3种语音识别模型中,与基线系统进行了实验对比。结果表明:采用基于归一化类内方差的自适应特征可以使得3种语言模型的识别错
[期刊] 现代情报
[作者]
李昌兵 庞崇鹏 凌永亮 王强
[目的/意义]针对信息过载条件下中文网络产品评论中特征提取性能低以及特征聚类中初始中心点的选取问题。[方法/过程]本研究提出采用基于权重的改进Apriori算法产生候选产品特征集合,再根据独立支持度、频繁项名词非特征规则及基于网络搜索引擎的PMI算法对候选产品特征集合进行过滤。并以基于HowNet的语义相似度和特征观点共现作为衡量产品特征之间关联程度的特征,提出一种改进K-means聚类算法对产品特征进行聚类。[结果/结论]实验结果表明,在特征提取阶段,查准率为69%,查全率为92.64%,综合值达到79
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
尹治棚 张文斌 赵春林
为解决因糖心苹果截面糖心特征分布不规则导致的种植过程中对糖心品质评估方法精度低、复杂等问题，以380个糖心苹果作为试验样本，基于BiSeNet模型对苹果糖心特征进行提取与占比计算，分别评估该方法在理论研究与实践研究两方面的多项性能指标，并与FCN、PPLiteSeg与DeepLabV3这3种网络模型进行对比。结果显示，BiSeNet无论是在训练时间还是训练准确度都优于其他3种网络模型，用时130 s，准确率98.36%，交并比85.1%。在实际占比计算中，平均占比计算误差为4.04%，低于其他3种模型，且无较大偏差值。结果表明，基于BiSeNet的糖心苹果截面糖心特征提取方法在提供具体糖心占比的同时，可为糖心苹果的糖心特征等无损检测提供更精确的评估方法和比对目标。
[期刊] 情报学报
[作者]
王玙 刘东苏
协同过滤利用与目标用户相似性较高的邻居对其他产品的评价来预测目标用户对特定产品的喜好程度,用户间的相似性定义至关重要。传统协同过滤算法定义相似性时不考虑用户偏好,为了解决这一问题,本文提出基于联合聚类的协同过滤算法。该算法利用联合聚类识别用户偏好,定义用户偏好相似性。当可用数据还包括用户的属性信息时,算法提取有共同偏好的用户的公共特征,进一步定义基于属性的相似性,结合属性相似性与打分相似性产生推荐。实验用MovieLens数据验证推荐算法的准确性,实验结果表明本文算法可以处理极度稀疏数据,且预测的打分更加
[期刊] 统计研究
[作者]
王德青 刘晓葳 朱建平
函数型数据的稀疏性和无穷维特性使得传统聚类分析失效。针对此问题,本文在界定函数型数据概念与内涵的基础上提出了一种自适应迭代更新聚类分析。首先,基于数据参数信息实现无穷维函数空间向有限维多元空间的过渡;在此基础上,依据变量信息含量的差异构建自适应赋权聚类统计量,并依此为函数型数据的相似性测度进行初始类别划分;进一步,在给定阈值限制下,对所有函数的初始类别归属进行自适应迭代更新,将收敛的优化结果作为最终的类别划分。随机模拟和实证检验表明,与现有的同类函数型聚类分析相比,文中方法的分类正确率显著提高,体现了新方法的相对优良性和实际问题应用中的有效性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王德青 朱建平 王洁丹
基于有限维离散数据的传统聚类分析并不能直接用于函数型数据的分类挖掘。本文针对函数型数据的稀疏性和无穷维特殊性展开讨论,在综合剖析现有函数型聚类方法优势与不足的基础上,依据聚类指标的信息量差异重构加权主成分距离为函数相似性测度,提出了一种函数型数据的自适应权重聚类分析。相对同类函数型聚类算法,新方法的核心优势在于:(1)自适应赋权的距离函数体现了聚类指标分类效率的差异,并且有充分的理论基础保证其必要性和客观合理性;(2)基于有限维离散数据的聚类实现了无限维连续函数的聚类,能够显著降低计算成本。实证检验表明,新方法的分类正确率明显提高,能够有效解决传统聚类算法极端情形下的失效问题,有着复杂函数型数...
[期刊] 统计研究
[作者]
李因果 何晓群
基于面板数据的时序特征和截面特征,综合考虑面板数据"绝对指标","增量指标"及其"时序波动"特征,在重构面板数据相似性测度的距离函数和Ward聚类算法的基础上,提出了面板数据聚类方法。并以2003-2007年财政金融面板数据为例,对中国14个沿海开放城市进行了聚类分析,显示了良好的应用性。
[期刊] 统计研究
[作者]
刘云霞
鉴于以往面板数据聚类方法存在的一些缺陷,本文基于动态时间规整的思路改进与完善了面板数据聚类方法。利用国家级经济技术开发区数据开展的实证分析结果表明:新的方法既能够很好地反映面板数据的动态变化,又避免了已有的面板数据聚类方法中各种距离如何赋权的问题,聚类结果较为稳定且有很好的可视化效果。
关键词：
面板数据聚类 主成份分析 动态时间规整
[期刊] 统计与决策
[作者]
梁锦玲 邓光明
面板数据聚类需要考虑指标维度和时间维度信息，文章尝试从动态综合评价的角度提取面板数据的指标维度和时间维度信息。利用“纵横向”拉开档次法对面板数据进行动态综合评价，得到体现样本水平高低的指标维度综合评价值；运用具有速度特征的动态综合评价模型对样本增量速度进行综合评价，得到体现样本波动大小和变化趋势的时间维度综合评价值；最后，对两个维度综合评价值进行系统聚类。实例分析的结果表明所提方法的聚类效果更优。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
计智伟 汪杭军 何涛 尹建新
基于图像的智能木材识别方法是通过自动提取木材的识别特征来识别木材,对木材科学和产业具有十分重要的意义。提出了一种基于改进区域生长的木材导管形态特征提取方法:采用分治策略改进区域生长法实现木材横切面显微图像中导管细胞的快速分割,用链码跟踪技术提取了10个导管细胞的形态特征;选取了6种阔叶材树种的横切面显微图像进行仿真实验。实验结果显示:本文方法能提高导管细胞的分割速度;所提取的10个形态特征在给定的树种显微图像上具有较高的区分度,说明将本文方法用于阔叶材树种智能识别具有较强的可行性。
关键词：
区域生长 导管细胞 形态特征
[期刊] 工业工程
[作者]
杨静宗 杨天晴 吴丽玫
为提高滚动轴承故障诊断的准确性,提出一种基于固有时间尺度分解(ITD)、奇异值分解(SVD)和多点最优最小熵反褶积(MOMEDA)相结合的故障特征提取方法。首先,采用ITD分解故障振动信号,并构建基于峭度和相关系数的组合权重指标筛选准则,从而完成分量信号的筛选与重构。其次,对其进行SVD滤波降噪。最后,利用MOMEDA提取降噪后信号中的周期性冲击成分,并通过Hilbert包络谱分析得到诊断结果。经过实验数据分析,结果表明所提出的方法不仅能滤除噪声干扰,增强故障特征信息,而且能准确提取出故障特征。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
李昌兵 庞崇鹏 李美平
【目的】解决在海量客户评论信息中抽取产品特征时噪声大的问题。【方法】运用TF-IDF和方差选择的统计方法在众多初步提取出来的特征中进行选择,设置阈值后将各自提取出来的特征取交进行过滤,得到产品特征集合,根据基于矩阵和权重改进的Apriori算法产生频繁项集,设定不同阈值得到最优特征集合,实现对用户评论中产品特征的自动提取。【结果】以手机评论文本为例,从中抽取手机类的产品特征,根据人工标注的183个特征和算法识别出来的特征,查准率P为72.44%,查全率R为77.59%,综合值F为74.93%。【局限】查准
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