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971.
OhnMarSan Van-NamHuynh YoshitexuNakamori 《系统科学与复杂性》2003,16(4):562-571
Most of the earlier work on clustering mainly focused on numeric data whose inherent geometric properties can be exploited to naturally define distance functions between data points. However, data mining applications frequently involve many datasets that also consists of mixed numeric and categorical attributes. In this paper we present a clustering algorithm which is based on the k-means algorithm. The algorithm clusters objects with numeric and categorical attributes in a way similar to k-means. The object similarity measure is derived from both numeric and categorical attributes. When applied to numeric data, the algorithm is identical to the k-means. The main result of this paper is to provide a method to update the “cluster centers“ of clustering objects described by mixed numeric and categorical attributes in the clustering process to minimise the clustering cost function. The clustering performance of the algorithm is demonstrated with the two well known data sets, namely credit approval and abalone databases. 相似文献
972.
面向武器装备系列研制的灵境仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
首先阐明面向武器装备系列研制的灵境仿真研究的重要性及其学科归属.根据实施约束条件,将本项研究定位于应用基础研究.基于90年代的计算技术基础设施,将VR仿真开发系统的技术目标设定为自学习、自优化、目标驱动的自产生式建模与仿真环境.在1995年已实现的人工智能嵌入面向对象编程AI+OOP形式化体系中,通过知识封装赋予对象以知识禀赋和似人的精神属性.把AIOOM开发平台提升到面向智能体层次.文章给出Agent设计及实现的形式化描述,并通过二个实例说明该系统的可行性和优势.最后,展望系统发展方向并指出待努力解决和问题. 相似文献
973.
基于粗糙集理论的人工神经网络故障诊断系统 总被引:9,自引:1,他引:8
在故障诊断神经网络模型的基础上,以粗糙集理论中的信息系统属性值表为主要工具,将复杂的神经网络分层的简并剔除其中不必要的属性,克服了网络规模过于庞大及分类识别速度慢等缺点,取得了减少分类过程中的模式匹配搜索量的良好效果,并给出基于粗糙集理论的分层发掘神经网络模型结构及算法,结果表明该系统对工程应用具有一定的参考价值。 相似文献
974.
在分析公路隧道火灾特点的基础上,依据数据融合的基本原理,充分利用多个传感器资源,把多个传感器在空间和时间上的冗余或互补信息依据某种准则来进行组合,以获得被测对象的一致性解释或描述。提出了一种基于数据融合技术的隧道火灾探测算法,以感烟、感温和感光传感器的模拟量为输入,利用人工神经网络和模糊逻辑技术对多传感器信号进行融合,设计出一种快速、准确和有效的隧道火灾自动探测融合系统,可缩短报警时间,降低误报警率。克服了火灾探测算法单一使用固定阈值的弊端。 相似文献
975.
976.
传感器网络中异常数据实时检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
如何实时检测传感器网络中异常数据是一项非常重要的工作。通过对线性自回归的分析法,给出传感器数据流的预测模型及其预测机制。当预测出现失败时,给出了一种预测模型自动调整策略,以降低预测误差。基于该预测模型,提出了一种异常数据检测方法,通过计算当前时刻的预测误差与平均预测误差的比值,比较该比值与预先设定的阈值的大小,以检测该时刻数据是否为异常数据。基于该方法,提出了异常事件检测和数据压缩处理的算法。仿真结果验证了预测模型的正确性和有效性,表明该模型能够实时检测异常事件和压缩数据处理。 相似文献
977.
978.
979.
980.