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[期刊] 中国远程教育
[作者]
叶海智 程清杰 黄宏涛
网络学习资源建设是教育信息化的重要组成部分。面对海量的网络学习资源,如何筛选出高质量的学习资源就变得尤为重要。本文以自主研发的精品资源共享课程公共服务平台为支撑,提出一种优质网络学习资源的筛选方法。该方法首先使用K-均值聚类算法对大量网络学习资源进行自动分类,然后通过支配关系对聚类后的资源进行评价,通过引入优胜劣汰机制筛选优质网络学习资源,以消除学习者在资源选择时的盲目性,有效提高网络学习的效率与效果。
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
李梦雨
本文首先通过研究我国1994—2011年的经济数据,对关系到金融系统稳定的16项经济变量进行主成分分析,进而将所选变量归结为宏观经济、金融体系、对外经贸三个方面。在此基础上运用K—均值聚类算法,把金融系统风险状态分为四类。继而借助BP神经网络建立了我国金融系统风险的预警模型,并通过2011年的数据对我国2012年金融系统运行状况进行了预测。预测结果表明我国2012年处于轻度风险状态,总需求的回落和资产泡沫的收缩将是影响我国金融系统稳定运行的主要问题。最后对我国如何预测并防范金融风险给出了政策建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
施从美 江亚洲
文章利用K-均值聚类法对全国首批127个特色小镇多方面数据的统计分析发现,这些特色小镇可以分为产业特色类、生态建设类、资源潜力类、文化历史类以及无明显特色类小镇。数据表明不同类型特色小镇的发展与其独特的资源禀赋相关,同时也存在其他方面的短板。只有产业特色类小镇是建立在相对全面发展基础上的一种成熟形态。因此理想的特色小镇发展模式就是充分利用自身资源发展培育成一种特色产业,以产业带动其他方面发展,实现特色鲜明与综合发展并进并举。
关键词：
K-均值聚类 特色小镇 分类 评价
[期刊] 统计与决策
[作者]
周平 马景义
时间序列聚类是数据挖掘领域的热点问题之一。结合时间序列的特点，光滑子空间K均值聚类算法在进行稀疏型聚类的同时，可以筛选出连续的时间子区间，并基于这些子区间上的观测对时间序列聚类，其复杂度主要取决于更新聚类权重的方法。然而，现有算法中聚类权重的更新是通过凸二次规划问题求解完成的，其计算复杂度较高。文章的理论推导表明，可以通过复杂度较低的严格凸二次规划问题的求解来更新聚类权重。在此基础上，给出了计算复杂度更低的路径跟随方法来更新聚类权重。数据模拟表明了基于路径跟随方法的新算法在聚类中的有效性，及其在计算速度上的优越性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴自强
文章构造了第三方物流供应商选择评价指标体系,针对第三方物流供应商现状,采用K-均值聚簇法先对物流供应商进行分类,在最优类中选择最优的供应商作为合作伙伴,使得对第三方物流供应商选择更为科学、合理。
[期刊] 数字图书馆论坛
[作者]
郑德俊 朱婷婷 沈军威
对移动图书馆用户评论的自动聚类研究有助于更准确高效地获取用户需求。本文结合移动图书馆评论特征,在传统K均值算法的基础上,使用HT-LaD算法对初始聚类中心进行算法改进,并使用移动图书馆的用户评论数据进行实证。结果表明,利用改进后K均值算法完成移动图书馆用户评论文本的需求聚类是可行的,且聚类精度和稳定性得到提高。
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
高山行 王慧 杨张博
生成式人工智能(AIGC)技术对经济社会发展带来巨大挑战,现有研究多从技术规制、发展历程等方面展开,较少对AIGC领先企业专利布局进行深入分析。选取美国AIGC领域领先的14家初创公司和4家科技巨头,基于复杂网络分析方法和机器学习的K均值聚类算法,利用专利IPC信息构建专利知识网络。研究发现,美国AIGC领先企业的专利布局聚焦于电数字数据处理、图形数据读取及呈现等技术领域;从专利布局知识宽度、知识深度、知识紧密程度、知识分离程度和知识一致性程度进行聚类,企业可分为三类,即专业玩家、大厂/领先者和创新者。同时,识别不同企业的核心知识领域和桥接知识领域,最后从算法、算力和数据方面为我国发展AIGC产业提出政策建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孟子健 马江洪
传统的k均值算法对初始聚类中心具有一定的敏感性,聚类结果会随着不同的初始聚类中心波动。针对这一缺点,文章提出一种选择初始聚类中心的算法,该算法首先计算数据对象两两之间的相异度函数,构造一种新的相异度矩阵,然后选取k个与其他数据对象相异度较低且个数最多的数据对象作为初始聚类中心。实验表明,在给定聚类个数k的情况下,这样改进后的k均值算法比随机选取初始聚类中心的传统k均值算法以及已经提出的其中一种改进的k均值算法有更高的准确率,且可消除对初始聚类中心的敏感性。
关键词：
k均值算法 初始聚类中心 相异度矩阵
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑爱武
为了准确、有效的排除移动终端上潜在的业务故障,文章建立基于模糊k-均值的聚类模型。首先引入用户终端的业务隶属度来反映用户的偏好,根据业务隶属度情况,提出基于用户行为k-均值算法聚类模型,实现对用户的划分;其次,通过定义不确定关系矩阵,建立基于业务隶属度的模糊聚类模型,由综合业务隶属度和业务历史故障率的因素建立优先业务诊断集合的选取模型。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
杜永军 惠树鹏 蔡志强 孟学煜
重要度是现代网络薄弱环节识别的常用工具，其能量化网络不同的边对网络可靠性的影响程度。以往的K-终端网络重要度计算方法需已知网络边的可靠性以及边发生失效相互独立的条件，不能满足现实网络对于网络重要度计算的需求。鉴于此，为了突破这些条件的限制，本文在给定失效边数目的概率分布的背景下，发展K-终端网络重要度的计算方法，并提供一个十二面体网络的算例，验证了该计算方法的有效性和正确性。
关键词：
K-终端网络 重要度 概率分布 可靠性
[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] 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] 南京农业大学学报
[作者]
张小虎 陈佳悦 黄芬 高翔 刘铭 姚霞 朱艳
[目的]为克服光照不均引起的低对比度、反光、阴影、光斑及遮挡等对大田复杂背景下小麦冠层图像分割的干扰。[方法]本文设计了一种结合脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural network,PCNN)与同态滤波的自适应图像增强和基于L*a*b*颜色空间α角度模型的K均值聚类分割算法。首先,将小麦冠层图像转换到HSI颜色空间,采用自适应算法对HSI空间的I分量进行增强处理,适当调节饱和度S分量,补偿光照强度分布不均,去除阴影及拉大对比度;其次,将增强处理后的图像映射到L*a*b*颜色空间,提取
[期刊] 中国远程教育
[作者]
赵玉 司国东
界面是学习者与网络学习资源间信息交互的主要通道,对学习效果有着至关重要的影响。但从国内网络精品课程与精品资源的应用现状看,界面设计不完善的问题仍然比较常见,一个主要的原因是资源建设者缺乏有效的界面开发方法。本文分析了学习资源界面开发的难点,给出了一种基于模式的网络学习资源界面开发方法,并通过实例展示了界面开发的详细过程。
关键词：
网络学习资源 界面开发 界面模式
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
黄时文 李雄英
传统均值-CVaR模型具有不稳健性,当样本数据存在离群值时,传统均值-CVaR模型获得的投资效果可能会偏离实际情况。针对这一现象,文中将稳健统计思想与传统均值-CVaR模型相结合,构建出稳健均值-CVaR模型以削弱或消除离群值的影响,从而获得较为可靠的投资效果。为了说明稳健改进方法的有效性和可行性,文中进行了模拟实验和实证分析,结果均表明:当数据中不存在离群值时,传统和稳健均值-CVaR模型获得的投资效果基本保持一致;但当数据中存在离群值时,传统均值-CVaR模型获得的投资效果与实际不符,而稳健均值-CVaR模型获得的投资效果仍保持着良好的一致性,说明稳健均值-CVaR模型对离群值具有较好的抗差性和抗干扰性。
关键词：
离群值 稳健统计 均值-CVaR模型
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