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《黑龙江大学自然科学学报》2016,(6)
结合现实中数据表现出复杂的多流形特点,对多流形假设下的学习算法进行了研究。利用多种聚类算法对不同类型的数据进行聚类分析,得出每种数据类型下的最优聚类方法。仿真结果表明,采用规范化切割谱聚类方法可将独立子空间高维数据成功分类;SSC算法对线性子空间聚类效果表现最佳;引入LLE的Ncut聚类算法和SMMC算法对于非线性数据的多流形聚类具有较好的效果;SSC算法和SMR算法对高维子空间聚类问题表现出较好的适用性。 相似文献
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《黑龙江大学自然科学学报》2016,(4)
基因组数据的聚类分析,可以从多个数据集中识别与特定的生物学表型相关联的基因。传统的聚类方法仅进行单向聚类,即仅对基因表达谱的特征(基因)或样本进行聚类,没有考虑基因与样本的关联性。针对基因表达数据提出了一种新的无监督双向聚类算法,同时对基因和样本进行聚类。对已提出的聚类性能评价指标进行了改进,利用改进的指标确定双向聚类算法最优的聚类个数。将该方法分别应用到乳腺癌和青少年类风湿性关节炎基因表达数据中,结果显示,与传统方法相比,本方法具有较好的聚类效果。 相似文献
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通过对基因表达数据的聚类分析能够较快地发现肿瘤细胞,较为准确快速地诊断疾病。本文在稀疏主成分的基础上,研究了基于稳定稀疏主成分的基因表达数据聚类分析方法的问题。改进的方法主要应用于解决稀疏主成分的Lasso方法在高维度中缺乏变量选择的一致性。使用直接聚类、主成分聚类、稀疏主成分、稳定稀疏主成分四种聚类方法对2个基因表达数据进行K均值聚类和层次聚类,比较方法的准确率,验证了基于稳定稀疏主成分的基因表达数据的聚类分析方法的准确度更高。 相似文献
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张东波 《湘潭大学自然科学学报》2009,31(2)
提出了一种基于自底向上方式构造模糊粗糙数据模型并实现粗集神经网络建模的方法,该方法通过自适应G-K聚类算法,实现输入论域空间的模糊划分,在基于聚类数和约简属性搜索的基础上,提取优化的模糊粗糙数据模型,在此基础上融合神经网络实现粗集神经网络建模.对Brodatz纹理图像的实验表明,该方法性能优于传统的贝叶斯和LVQ方法,和传统的粗逻辑神经网络RLNN相比,该方法建立的神经网络结构精简,收敛速度快,具有更强的泛化能力. 相似文献
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提出基于Kohonen聚类、小波包分解和极限学习机的短期电力负荷组合预测方法.考虑到电力负荷具有一定周期相似性,经过Kohonen神经网络的聚类分析能确定与待预测日具有类似特性的负荷相似日;利用双正交小波对负荷数据进行分解,得到不同的频率分量分别送入ELM网络进行预测;最后将所得的不同频带中的待预测负荷分量组合,即为最终负荷预测值.经仿真实验表明,较传统单一的神经网络算法,该方法在预测精度和运算时间等方面均颇有提升,具有一定的实用性. 相似文献
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DBSCAN算法是一种基于密度的空间数据聚类方法,聚类速度快,且能够有效处理噪声点和发现任意形状的空间聚类.但是数据量大时要求较大的内存支持和IO消耗,当空间聚类的密度不均匀,聚类间距离相差很大时,聚类质量较差.本文在DBSCAN算法的基础上提出一个划分不同密度分别聚类的算法.测试结果表明可以改善聚类效果. 相似文献
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神经网络在车辆目标识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了利用神经网络技术对战场侦察雷达目标回波的时域或频域信号进行处理,以实现对车辆目标进行分类识别的一种新算法.首先对目标的回波信号作时域或频域分析,从中提取信号的特征向量,然后利用所建立的神经网络模型对目标信号作训练识别,最后与经典谱分析的方法作比较,并采用实际数据验证这种识别算法是有效的. 相似文献
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针对高填路堤地基沉降难以预测这一技术难题,对其影响地基沉降的主要因素进行了分析,根据各因素之间存在的高度非线性, 结合BCRBFNN(基于聚类分析径向基函数神经网络)非线性拟合的特点, 提出一种基于BCRBNN模型对高填方地基沉降进行预测.运用施工期路基沉降实测资料,对神经网络模型进行学习、训练和仿真, 得出仿真值与实测值非常相似, 从而得出基于BCRBFNN模型在高填路堤地基沉降预测中具有很好的实用效率. 相似文献
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鉴于网络入侵检测数据样本特征属性的异构性及贡献率不同,提出一种加权特征的异构数据相似性度量法来反应网络数据样本间的相似程度.针对基于模糊C-均值聚类的网络入侵检测算法聚类数目难以确定的问题,提出了一种自动确定最佳聚类数的无监督模糊聚类入侵检测算法.通过KDDcup1999数据集的仿真对比实验,结果表明本文算法能找到最佳... 相似文献
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基于傅立叶基神经网络的传感器非线性补偿方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对热敏电阻温度传感器应用中存在的非线性问题,提出了以神经网络为补偿环节,结合传感器构成的一种非线性补偿模型.基本思想是采用傅立叶基神经网络,以传感器的输出作为神经网络的输入样本,传感器的输入温度为神经网络的期望输出,通过调整神经网络权值使神经网络的输出与期望值近似,实现温度测量的非线性补偿.结果表明该方法有效提高了精度,是一种有效的传感器非线性补偿方法. 相似文献
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尽管模糊PID控制器具有良好的控制品质,但存在计算复杂和实时性差的问题,为了解决这个问题.利用1LBF神经网络逼近能力重构模糊PID控制器,由于重构的RBF神经网络的并行计算能力,这简化了计算复杂性并提高实时性.通过选择不同的给定信号,比较模糊PID控制器和重构的RBF神经网络的控制性能.得到两者的控制效果是相当的.说明重构的RBF神经网络可以取代模糊PID控制器,从而减少了计算复杂性.避免维度灾难并改善控制实时性. 相似文献
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基于相似日的神经网络短期负荷预测方法 总被引:4,自引:0,他引:4
对于受不确定因素影响的短期电力负荷,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法。设计了一个规范化的相关因素映射数据表,应用聚类分析方法描述由于相关因素的不同而导致的待预测日与历史日之间的差异程度,选用日特征量相同或相近的历史负荷数据作为神经网络的输入元素进行预测。用该方法选取相似日可以较多的考虑各种因素,因此,具有较高的预测精度。 相似文献
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近几年来,单元化制造系统(CMS)作为一种由于能满足不同客户需求、缩短产品生产周期、提高企业的全球竞争力的先进制造组织模式而备受关注。本文提出了一种新的矩阵聚类方法(HERBAL)设计制造单元,并探讨了该方法与其它聚类方法如ROC、ROC2、DCA等方法在成组效率、成组功效等评价指标上的优劣,证明了该方法的可行性和高效率。同时该方法中的设备_零件矩阵(MCM)中的二元值元素,采用反映实际生产中的流程时间替代,可使聚类结果更符合实际的生产需求。 相似文献