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公理化模糊共享近邻自适应谱聚类算法 预览
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作者 储德润 周治平 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期897-904,共8页
针对传统的谱聚类算法通常利用高斯核函数作为相似性度量,且单纯以距离决定相似性不能充分表现原始数据中固有的模糊性、不确定性和复杂性,导致聚类性能降低的问题。提出了一种公理化模糊共享近邻自适应谱聚类算法,首先结合公理化模糊... 针对传统的谱聚类算法通常利用高斯核函数作为相似性度量,且单纯以距离决定相似性不能充分表现原始数据中固有的模糊性、不确定性和复杂性,导致聚类性能降低的问题。提出了一种公理化模糊共享近邻自适应谱聚类算法,首先结合公理化模糊集理论提出了一种模糊相似性度量方法,利用识别特征来衡量更合适的数据成对相似性,然后采用共享近邻的方法发现密集区域样本点分布的结构和密度信息,并且根据每个点所处领域的稠密程度自动调节参数σ,从而生成更强大的亲和矩阵,进一步提高聚类准确率。实验表明,相较于距离谱聚类、自适应谱聚类、模糊聚类方法和地标点谱聚类,所提算法有着更好的聚类性能。 展开更多
关键词 机器学习 数据挖掘 聚类分析 模糊聚类 谱聚类 公理化模糊集理论 共享最近邻 尺度参数
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新模糊聚类有效性指标 预览 被引量:1
2
作者 耿嘉艺 钱雪忠 周世兵 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期1001-1005,共5页
模糊聚类是模式识别、机器学习和图像处理等领域的重要研究内容。模糊C-均值聚类算法是最常用的模糊聚类实现算法。该算法需要预先给定聚类数才能对数据集进行聚类。提出了一种新的聚类有效性指标,对聚类结果进行有效性验证。该指标从... 模糊聚类是模式识别、机器学习和图像处理等领域的重要研究内容。模糊C-均值聚类算法是最常用的模糊聚类实现算法。该算法需要预先给定聚类数才能对数据集进行聚类。提出了一种新的聚类有效性指标,对聚类结果进行有效性验证。该指标从划分熵、隶属度、几何结构角度,定义了紧凑度、分离度、重叠度三个重要特征测量。在此基础上,提出了一种最佳聚类数确定方法。将新聚类有效性指标与传统有效性指标在六个人工数据集和三个真实数据集进行实验验证。实验结果表明,所提出的指标和方法能够有效地对聚类结果进行评估,适合确定样本的最佳聚类数。 展开更多
关键词 模糊C-均值聚类 聚类数 聚类有效性指标 模糊聚类
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特征逐减的可能性模糊聚类算法 预览
3
作者 余炳光 刘冬梅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第19期58-65,共8页
模糊C均值聚类(FCM)和可能性模糊C均值聚类(PFCM)没有考虑样本特征项及每个样本对聚类的贡献程度,存在对噪声较敏感的问题。特征减少的模糊聚类算法FRFCM可剔除数据集中无效特征量,且考虑了剩余特征量的权重,具有更好的聚类性能。对此,... 模糊C均值聚类(FCM)和可能性模糊C均值聚类(PFCM)没有考虑样本特征项及每个样本对聚类的贡献程度,存在对噪声较敏感的问题。特征减少的模糊聚类算法FRFCM可剔除数据集中无效特征量,且考虑了剩余特征量的权重,具有更好的聚类性能。对此,在可能性模糊C均值聚类算法(PFCM)的基础上将其与FRFCM算法相结合,提出新的特征逐减的可能性模糊C均值聚类算法(FRPFCM)。该算法解决了PFCM算法参数依赖的问题,且在迭代过程中可自动淘汰无效特征项并更新各特征项对聚类的贡献程度。对人工数据集以及UCI数据集进行测试的结果表明,提出的FRPFCM算法可得到更高的聚类准确率,所需迭代次数更少,算法收敛速度更快。 展开更多
关键词 聚类分析 模糊聚类 可能性模糊聚类 特征逐减
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面向稀疏高维大数据的扩展增量模糊聚类算法 预览
4
作者 钱雪忠 姚琳燕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期75-81,88共8页
模糊C均值(FCM)聚类算法对初始中心点敏感,不考虑类别间中心点的相互影响,且仅能处理低维数据。为此,设计一种改进的初始中心点选择方法,并基于条件模糊聚类思想,将传统FCM算法中的欧氏距离替换为余弦距离后提出wHFCLM算法。将该算法与... 模糊C均值(FCM)聚类算法对初始中心点敏感,不考虑类别间中心点的相互影响,且仅能处理低维数据。为此,设计一种改进的初始中心点选择方法,并基于条件模糊聚类思想,将传统FCM算法中的欧氏距离替换为余弦距离后提出wHFCLM算法。将该算法与扩展增量聚类算法spFCM、oFCM和rseFCM相结合,得到对应的扩展增量模糊聚类算法spHF(c+l)M、oHF(c+l)M以及rseHF(c+l)M。实验结果表明,与spFCM算法、oFCM算法和rseFCM算法相比,扩展增量模糊聚类算法对初始中心点的选择敏感性较低,能较好地处理大规模稀疏高维数据集,且在合适的分块大小下具有更优的聚类性能。 展开更多
关键词 扩展聚类算法 条件聚类 稀疏高维大数据 模糊聚类 初始中心点
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基于最近邻模糊聚类的T-S模糊辨识方法
5
作者 王娜 胡超芳 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第6期1068-1073,共6页
为提高T-S模糊模型的辨识精度和计算效率,并针对传统聚类算法存在的聚类中心选取问题,提出一种基于最近邻模糊聚类的T-S模糊辨识方法。首先,利用所提的最近邻聚类法降低了传统计算中人为预设聚类初始参数的主观性,并提高了聚类效率,其... 为提高T-S模糊模型的辨识精度和计算效率,并针对传统聚类算法存在的聚类中心选取问题,提出一种基于最近邻模糊聚类的T-S模糊辨识方法。首先,利用所提的最近邻聚类法降低了传统计算中人为预设聚类初始参数的主观性,并提高了聚类效率,其结果作为模糊c均值算法的初始参数,来实现对模糊规则中前提参数的准确辨识,最后结合稳态卡尔曼滤波算法快速估计规则的后件参数。所提方法的有效性通过典型化工过程pH中和过程的建模得以验证。 展开更多
关键词 最近邻 聚类初始化 模糊聚类 T-S模糊辨识
多中心点增量式模糊聚类算法 预览
6
作者 胡本固 戴牡红 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期806-814,共9页
增量聚类算法可以解决数据量大、内存不足的问题.传统的增量式模糊聚类(incremental multiple medoids based fuzzy clustering,IMMFC)算法只为每个数据块选择一个或多个相同数目的中心,当聚类中的对象权重较小时聚类效果不好.该文提出... 增量聚类算法可以解决数据量大、内存不足的问题.传统的增量式模糊聚类(incremental multiple medoids based fuzzy clustering,IMMFC)算法只为每个数据块选择一个或多个相同数目的中心,当聚类中的对象权重较小时聚类效果不好.该文提出新的增量式模糊聚类算法用于处理大数据集.首先将大数据集分成多个小的数据块,并对每个小的数据块进行模糊聚类;然后从每个小数据块的每个簇群中选择目标中心点,中心点的个数是簇群中对象的权重之和大于阈值的最少对象数.最后合并所有选定的中心点,并对最终数据块进行模糊聚类,获取最终的中心点.实验结果表明,与IMMFC算法相比,当数据块占总数据的10%以上时,所提算法优于IMMFC. 展开更多
关键词 模糊聚类 增量式模糊聚类 大数据集 多中心点
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Design of Polynomial Fuzzy Neural Network Classifiers Based on Density Fuzzy C-Means and L2-Norm Regularization 预览
7
作者 Shaocong Xue Wei Huang +1 位作者 Chuanyin Yang Jinsong Wang 《国际计算机前沿大会会议论文集》 2019年第1期594-596,共3页
In this paper, polynomial fuzzy neural network classifiers (PFNNCs) is proposed by means of density fuzzy c-means and L2-norm regularization. The overall design of PFNNCs was realized by means of fuzzy rules that come... In this paper, polynomial fuzzy neural network classifiers (PFNNCs) is proposed by means of density fuzzy c-means and L2-norm regularization. The overall design of PFNNCs was realized by means of fuzzy rules that come in form of three parts, namely premise part, consequence part and aggregation part. The premise part was developed by density fuzzy c-means that helps determine the apex parameters of membership functions, while the consequence part was realized by means of two types of polynomials including linear and quadratic. L2-norm regularization that can alleviate the overfitting problem was exploited to estimate the parameters of polynomials, which constructed the aggregation part. Experimental results of several data sets demonstrate that the proposed classifiers show higher classification accuracy in comparison with some other classifiers reported in the literature. 展开更多
关键词 POLYNOMIAL FUZZY neural network CLASSIFIERS Density FUZZY clustering L2-norm REGULARIZATION FUZZY rules
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基于改进的模糊C均值算法电力负载预测研究 预览
8
作者 曾四鸣 程慧 +1 位作者 程超 李建芬 《科技通报》 2019年第10期97-100,共4页
为了提高电力负荷预测的精度,将天气、日期因素纳入到了计算的范畴中来,使用基于模糊聚类的对相似日进行选取,得出该日的短期电力负荷预测模型。本文算法将天气、日期因素建立起模糊系数特性映射表,实现了对应影响因素的量化处理,便于... 为了提高电力负荷预测的精度,将天气、日期因素纳入到了计算的范畴中来,使用基于模糊聚类的对相似日进行选取,得出该日的短期电力负荷预测模型。本文算法将天气、日期因素建立起模糊系数特性映射表,实现了对应影响因素的量化处理,便于算法的实现。然后,使用模糊聚类算法对相关的数据进行分类,因为使用了相似日,因此,样本的数量得以大大减少,提高了算法的速度和准确度。本文的是力负荷模型将天气、日期考虑进了电力负荷预测影响的因素中去,减少了算法在预测上的随机性。仿真实验结果证明了该算法拥有更高的预测精度。 展开更多
关键词 模糊C均值算法 电力负载预测 模糊聚类 模糊相似矩阵
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模糊聚类法在浙江省紧水摊拱坝变形水准网中的应用研究 预览
9
作者 谢正明 杨根新 《测绘与空间地理信息》 2019年第9期94-96,共3页
模糊聚类分析方法是以模糊集为理论基础,针对监测对象间的模糊关系基于变形水平λ进行分类。本文将模糊聚类法应用到浙江省紧水摊拱坝变形水准网数据分析,首先计算相似系数rij建立模糊相似矩阵,其次采用平方法求取模糊等价矩阵,最后基... 模糊聚类分析方法是以模糊集为理论基础,针对监测对象间的模糊关系基于变形水平λ进行分类。本文将模糊聚类法应用到浙江省紧水摊拱坝变形水准网数据分析,首先计算相似系数rij建立模糊相似矩阵,其次采用平方法求取模糊等价矩阵,最后基于不同变形水平λ进行模糊动态聚类分析,获得监测对象稳定或变形的结果,达到变形分析的目的。 展开更多
关键词 模糊聚类 模糊相似矩阵 模糊等价矩阵 变形水平 变形分析
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鲁棒的交叉熵模糊聚类算法 预览
10
作者 姚兰 严寒冰 蔚泽峰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第10期2948-2951,共4页
针对模糊C-均值聚类(FCM)算法对噪声敏感、容易收敛到局部极小值的问题,提出一种基于交叉熵的模糊聚类算法。通过引入交叉熵重新定义了传统FCM算法的目标函数,利用交叉熵度量样本隶属度之间的差异性,并采用拉格朗日求解方法和朗伯W函数... 针对模糊C-均值聚类(FCM)算法对噪声敏感、容易收敛到局部极小值的问题,提出一种基于交叉熵的模糊聚类算法。通过引入交叉熵重新定义了传统FCM算法的目标函数,利用交叉熵度量样本隶属度之间的差异性,并采用拉格朗日求解方法和朗伯W函数解决了目标函数的优化问题,此外,分析了样本划分矩阵的分布情况,依据分布特性对噪声样本进行识别。人工数据集合和标准数据集加噪的实验结果表明,该算法提高了传统FCM算法的抗干扰能力,具有更强的鲁棒性,噪声样本识别的准确率较高。 展开更多
关键词 模糊聚类 交叉熵 模糊C-均值聚类 聚类性能
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多代表点自约束的模糊迁移聚类
11
作者 秦军 张远鹏 +1 位作者 蒋亦樟 杭文龙 《山东大学学报:工学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期107-115,共9页
以往建立在模糊C均值(fuzzy C-means, FCM)框架下利用源域虚拟簇中心作为迁移知识的迁移聚类算法容易受到离群点和噪声的干扰,且单个簇中心不足以描述簇结构。针对此问题,提出多代表点自约束的模糊迁移聚类算法,该算法引入样本代表权重... 以往建立在模糊C均值(fuzzy C-means, FCM)框架下利用源域虚拟簇中心作为迁移知识的迁移聚类算法容易受到离群点和噪声的干扰,且单个簇中心不足以描述簇结构。针对此问题,提出多代表点自约束的模糊迁移聚类算法,该算法引入样本代表权重机制为簇中每个样本分配代表权重来刻画簇结构,这种机制能更好的刻画簇结构,对离群点和噪声有较好的抑制作用;同时利用源域样本,重构目标域簇结构,并以此作为迁移知识进行目标域样本聚类,相对于利用单中心作为迁移知识来说,整体重构后的目标域簇结构所包含的迁移知识量更为丰富。试验结果表明。在人工数据集和真实数据集上,所提出的聚类算法相比对比算法,NMI和ARI最高提升了0.674 5和0.608 4。说明在迁移环境下,以代表点自约束作为知识迁移规则,所提出的聚类算法具有一定的聚类效果。 展开更多
关键词 模糊聚类 迁移聚类 多代表点 迁移学习 无监督学习
区域信息驱动的多目标进化半监督模糊聚类图像分割算法 预览 被引量:1
12
作者 赵凤 张咪咪 刘汉强 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1106-1113,共8页
现有的多目标进化聚类算法应用于图像分割时,往往是在图像像素层面上进行聚类,运行时间过长,而且忽略了图像区域信息使得图像分割效果不太理想。为了提高多目标进化聚类算法的分割效果和时间效率,该文将图像区域信息与部分监督信息引入... 现有的多目标进化聚类算法应用于图像分割时,往往是在图像像素层面上进行聚类,运行时间过长,而且忽略了图像区域信息使得图像分割效果不太理想。为了提高多目标进化聚类算法的分割效果和时间效率,该文将图像区域信息与部分监督信息引入多目标进化聚类,提出图像区域信息驱动的多目标进化半监督模糊聚类图像分割算法。该算法首先利用超像素策略获得图像的区域信息,然后结合部分监督信息,设计融合区域信息和监督信息的适应度函数,接着通过多目标进化策略对多个适应度函数进行优化得到最优解集。最后构造融合区域信息与监督信息的最优解评价指标,实现从最优解集中选取一个最优解。实验结果表明:与已有多目标进化聚类算法相比,该算法不但分割效果有所提升,而且运行效率得以提高。 展开更多
关键词 图像分割 多目标进化 模糊聚类 半监督聚类 区域信息
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Condition Recognition of High-Speed Train Bogie Based on Multi-View Kernel FCM
13
作者 Qi Rao Yan Yang Yongquan Jiang 《大数据挖掘与分析(英文)》 2019年第1期1-11,共11页
Monitoring the operating status of a High-Speed Train(HST) at any moment is necessary to ensure its security. Multi-channel vibration signals are collected by sensors installed on bogies and beneficial information are... Monitoring the operating status of a High-Speed Train(HST) at any moment is necessary to ensure its security. Multi-channel vibration signals are collected by sensors installed on bogies and beneficial information are extracted to determine the running condition. Based on multi-view clustering and considering different views of complementary information, this study proposes a Multi-view Kernel Fuzzy C-Means(MvKFCM) model for condition recognition of the HST bogie. First, fast Fourier transform coefficients of HST vibration signals of all channels are extracted. Then, the fuzzy classification coefficient of every channel is calculated after clustering to select the appropriate channels. Finally, the selected channels are used to cluster by MvKFCM and the conditions of HST are determined. Experimental results show that the selection is effective to maintain rich feature information and remove redundancy. Furthermore, the condition recognition rate of MvKFCM is higher than that of single-view and four other multiple-view clustering algorithms. 展开更多
关键词 HIGH-SPEED Train(HST) CONDITION RECOGNITION MULTI-VIEW CLUSTERING fuzzy CLUSTERING
基于簇过滤的优势集模糊聚类集成 预览
14
作者 周冰 李飞 +1 位作者 侯位昭 苏攀 《计算机与网络》 2019年第7期61-64,共4页
提出了一种基于簇过滤的优势集聚类集成改进方法,以成员簇表示节点,采用相似性关系来表示成员簇之间的连接,从而构成图。与传统的基于图的集成技术不同,使用优势集搜索的方法找出其中的超簇,并在超簇上进行聚合得到最终的聚类集成结果。... 提出了一种基于簇过滤的优势集聚类集成改进方法,以成员簇表示节点,采用相似性关系来表示成员簇之间的连接,从而构成图。与传统的基于图的集成技术不同,使用优势集搜索的方法找出其中的超簇,并在超簇上进行聚合得到最终的聚类集成结果。在UCI数据集上对模糊C均值聚类算法进行测试,结果表明,提出的基于簇过滤的优势集聚类集成改进方法比原始方法具有更高的精度。 展开更多
关键词 聚类集成 簇过滤 优势集 模糊聚类
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多尺度多类中性模糊聚类图像分割算法 预览
15
作者 温金玉 宣士斌 +1 位作者 黄亚武 肖石林 《计算机技术与发展》 2019年第7期65-70,共6页
图像分割是将数字图像分成多个非重叠子区域的过程。针对传统纹理分割方法在处理模糊边缘时容易产生边缘丢失,中性模糊聚类在处理图像时未考虑到局部空间信息,中性均值聚类模糊子集的聚类中心定义未充分考虑到每个样本点所属每个类的隶... 图像分割是将数字图像分成多个非重叠子区域的过程。针对传统纹理分割方法在处理模糊边缘时容易产生边缘丢失,中性模糊聚类在处理图像时未考虑到局部空间信息,中性均值聚类模糊子集的聚类中心定义未充分考虑到每个样本点所属每个类的隶属度情况等问题,提出一种多尺度多类中性模糊聚类图像分割算法。为了降低错分率和提高模糊退化的效率,使用确定性子集的数据分布来确定模糊子集的聚类中心。为克服中性模糊聚类对噪声的敏感性,引入了小波去噪对图像进行预处理。实验结果表明,所提出的分割方法的分割精确度高、有很强的抗噪能力,比起现有的聚类分割方法更能提高收敛速度。 展开更多
关键词 中性聚类 小波分析 图像分割 模糊聚类 鲁棒性
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一种基于模糊聚类的物理小区识别分配方案 预览
16
作者 刘濛 涂山山 +1 位作者 肖创柏 林强强 《现代电子技术》 北大核心 2019年第17期14-20,共7页
用户在异构蜂窝网络(HCN)中寻求网络数据服务时,需要用到物理小区识别(PCI)对环境中不同的蜂窝小区进行识别。然而PCI的数量是一定的,传统的解决方案缺少合理利用有限数量的PCI机制,无法满足小蜂窝的大规模随机部署,同时也难以保障用户... 用户在异构蜂窝网络(HCN)中寻求网络数据服务时,需要用到物理小区识别(PCI)对环境中不同的蜂窝小区进行识别。然而PCI的数量是一定的,传统的解决方案缺少合理利用有限数量的PCI机制,无法满足小蜂窝的大规模随机部署,同时也难以保障用户的网络质量(QoS)。针对以上问题,引入蜂窝小区“活跃度”概念,提出基于模糊分层聚类的PCI分配方案,采用欧氏距离法进行不同蜂窝小区相似度的求解,从而得到不同阈值下的蜂窝小区基站分类集群,并依据统计学中的方差分析法查找最佳阈值,优先对“活跃度”高的蜂窝小区基站群进行PCI的分配和复用。与现有方案比较,有效提高了用户的QoS以及PCI的分配效率。仿真实验结果表明,文中提出的基于欧氏距离法的聚类方法与传统的曼哈顿距离法、夹角余弦值距离法以及切比雪夫距离法相比,蜂窝基站分类结果更为合理,同时具备较低的PCI冲突混淆率。 展开更多
关键词 异构蜂窝网络 蜂窝小区 聚类方法 活跃度 模糊聚类 物理小区识别
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代表点一致性约束的多视角模糊聚类算法 预览
17
作者 张远鹏 周洁 +4 位作者 邓赵红 钟富礼 蒋亦樟 杭文龙 王士同 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期282-301,共20页
多视角数据的涌现对传统单视角聚类算法提出了挑战.利用单视角聚类算法独立地对每个视角进行划分,再通过集成机制获取全局划分的方法,人为地割裂了视角之间的内在联系,难以获得理想的聚类效果.针对此问题,提出了一个多视角聚类模型.该... 多视角数据的涌现对传统单视角聚类算法提出了挑战.利用单视角聚类算法独立地对每个视角进行划分,再通过集成机制获取全局划分的方法,人为地割裂了视角之间的内在联系,难以获得理想的聚类效果.针对此问题,提出了一个多视角聚类模型.该模型不仅考虑了视角内的划分质量,还兼顾了视角间的协同学习机制.对于视角内的划分,为了捕捉更为准确的簇内结构信息,采用多代表点的簇结构表示策略;对于视角间的协同学习机制,假设簇中代表点在不同视角下,其代表性保持.因此,在该模型基础上提出了基于代表点一致性约束的多视角模糊聚类算法(multi-view fuzzy clustering with a medoid invariant constraint,简称MFCMddI).该算法通过最大化两两相邻视角下代表点权重系数的乘积之和来保证代表点一致性.MFCMddI 的目标函数可通过引入拉格朗日乘子和KKT 条件进行优化.在人工数据集以及真实数据集上的实验结果均表明,该算法相对于所引入的对比算法而言具有一定的优势. 展开更多
关键词 多视角聚类 多代表点 代表点一致性 模糊聚类 协同学习 MRI 分割
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一种新的半监督熵模糊聚类算法 预览
18
作者 庄美美 张景 《泉州师范学院学报》 2019年第2期39-45,共7页
结合熵值和半监督模糊聚类两种概念,提出了半监督熵模糊聚类算法.该算法在目标函数中加入了反映划分矩阵的熵值项和已标记数据标签的监督项,使得聚类算法可以同时兼顾划分矩阵的模糊性和已知样本的类别信息.其迭代求解公式具有较为简洁... 结合熵值和半监督模糊聚类两种概念,提出了半监督熵模糊聚类算法.该算法在目标函数中加入了反映划分矩阵的熵值项和已标记数据标签的监督项,使得聚类算法可以同时兼顾划分矩阵的模糊性和已知样本的类别信息.其迭代求解公式具有较为简洁的形式.将聚类方法应用于文本识别及其他真实数据库,实验结果表明,文章提出的半监督聚类算法和传统的聚类算法相比具有更好的聚类效果. 展开更多
关键词 熵值 模糊聚类 半监督
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基于模糊聚类与模糊关联的中药处方剂量配伍规律研究
19
作者 于兴文 张磊 +1 位作者 崔一迪 龚庆悦 《中华中医药学刊》 CAS 北大核心 2019年第4期818-822,1039共6页
目的:探究中药处方剂量大小分布形式,挖掘中药处方剂量关联关系,为临床用药提供参考,为中药处方量效研究提供方法基础。方法:在对12 138组临床中药处方进行预处理后,使用模糊聚类与模糊关联规则进行挖掘。结果:研究求得309味药物大中小... 目的:探究中药处方剂量大小分布形式,挖掘中药处方剂量关联关系,为临床用药提供参考,为中药处方量效研究提供方法基础。方法:在对12 138组临床中药处方进行预处理后,使用模糊聚类与模糊关联规则进行挖掘。结果:研究求得309味药物大中小剂量中心点及其各自剂量隶属度矩阵,据此生成21条剂量模糊关联规则,并将该算法与传统数据挖掘方法进行比较。结论:模糊聚类算法可实现中药剂量的合理划分,模糊关联算法较之传统关联分析手段更适用中药处方剂量的挖掘。 展开更多
关键词 中药处方剂量 模糊关联 模糊聚类
基于软计算的轻武器装备体系贡献率评估方法 预览
20
作者 姚天乐 胡起伟 +2 位作者 齐子元 温亮 陶凤和 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期938-945,共8页
武器装备体系贡献率评估对体系作战能力建设、作战使用保障和实战化训练等具有重要意义。针对武器装备体系具有高度非线性、不确定性和模糊性等特点,提出利用软计算对武器装备体系贡献率进行评估的方法。采用基于遗传算法的模糊聚类方... 武器装备体系贡献率评估对体系作战能力建设、作战使用保障和实战化训练等具有重要意义。针对武器装备体系具有高度非线性、不确定性和模糊性等特点,提出利用软计算对武器装备体系贡献率进行评估的方法。采用基于遗传算法的模糊聚类方法对轻武器体系中的武器进行软分类,构造了基于软分类的模糊神经网络;通过任务子能力-体系子能力-体系总能力的模糊映射链求解各模糊映射中的贡献率,充分发挥神经网络的容错性和鲁棒性适应数据资料不完整性和专家认识主观性的特点。采用该评估方法对某轻武器装备体系进行了实例分析,有效评估出体系中下级指标对上级指标的体系贡献率,验证了评估方法的可行性。 展开更多
关键词 轻武器装备 体系贡献率 软计算 模糊神经网络 多属性效用 模糊聚类
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