基于信息熵加权的聚类集成算法

聚类集成的目的是通过集成多个不同的基聚类来生成一个更好的聚类结果,近年来研究者已经提出多个聚类集成算法,但是目前仍存在的局限性是这些算法大多把每个基聚类和每个簇都视为同等重要,使聚类结果很容易受到低质量基聚类和簇的影响.为解决这个问题,研究者提出一些给基聚类加权的方法,但大多把基聚类看作一个整体而忽视其中每个簇的差异....     

基于改进属性约简的粗核聚类算法

核聚类算法是一种能够处理样本间差异微弱的有效聚类算法.以粗糙集理论为基础,将基于属性重要度的属性约简算法应用到核聚类算法中,提出一种新的聚类改进算法,由此可以得到高准确率低复杂度的良好结果.该算法在使用核函数对样本优化前,首先用基于属性重要度的约简算法对样本属性进行处理,同时引入信息熵来改进约简算法,从而删除冗余属性得...     

基于对象间完备度的限制容差关系改进模型

本文在分析不完备信息系统已经存在的容差关系、非对称相似关系、限制容差关系以及特征关系的基础上,提出了对象间完备度的概念,并建立了基于对象间完备度的限制容差关系模型,最后通过实例分析说明此模型可以更加真实客观地处理不完备信息系统。     

基于电子分层模型和凝聚策略的密度峰值聚类

密度峰值聚类算法(Density peaks clustering,DPC)是一种基于密度的新型聚类算法.该算法的优点十分显著:所需参数较少,没有迭代过程,能自适应获得聚类数目并识别任意形状的簇类.该算法也有一些问题亟待解决:(1)在决策图上人工选择聚类中心,产生聚类误差;(2)在密度不同的流形数据集上聚类效果不佳.针...     

基于自适应极速学习机的遥感图像目标识别

随着遥感技术的突飞猛进,遥感图像目标识别在军事方面以及民用方面都有重要的应用.但是在对遥感图像目标识别的过程中,由于遥感图像的高分辨率等客观条件限制,无法实现对目标实时和精确的识别.极速学习机具有很快的学习速度并且是一次完成的,在小样本学习的问题中得到了广泛的应用.可以先对遥感图像进行特征提取,然后用极速学习机的神经网络方法对遥感图像目标进行识别,这是解决问题的一种有效方法.本文首先在极速学习机的基础上针对极速学习机隐层神经元过多的问题进一步提出隐层神经元数目自动确定的自适应极速学习机的算法,然后介绍了遥感图像特征提取的方法,最后通过实验仿真验证自适应极速学习机算法在遥感图像目标识别上的准确性和实用性.     

第一代小地老虎危害程度的模糊回归预测模型的研究

对第一代小地第虎危害程度的模糊回归预测模型进行了研究，建立了其预报体系，对历史资料进行了回代验证，其符合率达９１．３％，将１９９０年作为独立样本进行试报，预测结算与实测相符。     

应用灰色关联度分析研究中华稻蝗危害对水稻产量构成 …

应用灰色系统理论中关联度分析方法，研究了稻蝗对水稻产量损失率构成因素的危害程度。结果表明：关联度的大小依次为百墩虫数〉穗长〉每穴穗粒数〉每穴穗粒数〉千粒重〉每穗实粒数。提高单株籽粒产量的有效途径是在保持每穴一定穗粒数的前提下，应把百墩虫数最多而穗较长的类型作为中华稻蝗对水稻产量损失率构成因素危害的主要防治因素。     

基于鲁棒局部嵌入的孪生支持向量机

针对已有非平行超平面支持向量机(NHSVM)分类方法仅考虑训练样本的全局信息却忽视训练样本之间局部几何结构的问题,将鲁棒局部线性嵌入(ARLE)方法的基本思想引入NHSVM中,提出一种基于鲁棒局部嵌入的孪生支持向量机(ARLEBTSVM)。该方法不但继承NHSVM方法具有的异或(XOR)问题处理能力;而且可以很好地保持训练样本空间的局部信息,同时通过考虑样本的全局分布来自动抑制野值样本点对嵌入的影响,从而在一定程度上提高分类算法的泛化性能。为了更好地处理非线性分类问题,通过核映射方法构造非线性ARLEBTSVM。在人造数据集和真实数据集上进行实验,结果表明ARLEBTSVM方法具有更好的分类性能。