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基于聚类分析的复杂网络中的社团探测 被引量:16
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作者 刘婷 胡宝清 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2007年第1期28-35,共8页
社团结构是复杂网络中普遍存在的一种特征。本文应用改进了的谱分法将网络的社团探测问题转换为聚类分析问题,并将Girvan和Newman提出的模块度函数概念应用到聚类分析的4类算法中进行社团结构的探测,特别提出了一种新的结合模块度的聚... 社团结构是复杂网络中普遍存在的一种特征。本文应用改进了的谱分法将网络的社团探测问题转换为聚类分析问题,并将Girvan和Newman提出的模块度函数概念应用到聚类分析的4类算法中进行社团结构的探测,特别提出了一种新的结合模块度的聚类遗传算法。然后用3种类型的网络实验算例验证了本文算法的有效性,并对实验结果进行了比较分析,得出本文提出的新算法在初始化敏感性和准确性方面效果较好。最后指出本文算法的进一步研究方向。 展开更多
关键词 社团结构 谱分法 模块度 k- MEANS算法 模糊C均值 聚类遗传算法聚类神经网络
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小波包模糊聚类网络研究及应用 被引量:6
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作者 赵纪元 何正嘉 +1 位作者 孟庆丰 卢秉恒 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第2期15-19,共5页
基于小波包变换能够把平稳和非平稳信号根据它们的时频特性分解到不同层次上不同频道内,与模糊数学能够处理工程中的不确定性问题,以及MAXNET聚类结构的网络具有自组织聚类分析的优点,提出了小波包模糊聚类网络.该网络能够处... 基于小波包变换能够把平稳和非平稳信号根据它们的时频特性分解到不同层次上不同频道内,与模糊数学能够处理工程中的不确定性问题,以及MAXNET聚类结构的网络具有自组织聚类分析的优点,提出了小波包模糊聚类网络.该网络能够处理平稳和非平稳信号的不确定性问题,并且具有自适应、自组织聚类分析功能.最后举例说明了该网络在机械诊断实践中是一种行之有效的智能分类器. 展开更多
关键词 小波包 模糊聚类 神经网络 故障诊断 机械
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基于神经网络模型的城市生活垃圾预测 被引量:10
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作者 郑文 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第8期51-56,共6页
研究了城市生活垃圾清运量的预测问题.先用模糊聚类分析法对影响城市垃圾清运量产生的因素进行分类,然后按照一定的准则筛选出影响城市垃圾清运量产生的主要因素,以此确定神经网络模型的输入变量,建立起城市生活垃圾清运量BP神经网络预... 研究了城市生活垃圾清运量的预测问题.先用模糊聚类分析法对影响城市垃圾清运量产生的因素进行分类,然后按照一定的准则筛选出影响城市垃圾清运量产生的主要因素,以此确定神经网络模型的输入变量,建立起城市生活垃圾清运量BP神经网络预测模型.经过训练之后的网络,平均绝对百分误差为4.94%,达到了高精度拟合;以此训练好的神经网络模型预测了深圳市2013-2015年的生活垃圾清运量,分别达528.36,535.28,541.79万吨. 展开更多
关键词 垃圾清运量 模糊聚类分析 BP神经网络
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科技企业人才孵化效率的S-FNN评价研究及应用 被引量:6
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作者 李雷霆 张宗益 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第1期16-20,共5页
为科学测评科技企业孵化器的人才孵化效率,提出科技企业人才孵化效率S-FNN评价模型。在研究科技企业人才孵化基本过程的基础上,构建了科技企业人才孵化效率评价指标体系;运用模糊减聚类法对网络规则进行处理,减少神经网络规则数目,以免... 为科学测评科技企业孵化器的人才孵化效率,提出科技企业人才孵化效率S-FNN评价模型。在研究科技企业人才孵化基本过程的基础上,构建了科技企业人才孵化效率评价指标体系;运用模糊减聚类法对网络规则进行处理,减少神经网络规则数目,以免参数膨胀导致网络难以训练,采用粒子群与遗传算法确定模糊网络参数值;运用模糊神经网络对科技企业人才孵化效率进行综合评价;通过应用案例验证了该评价模型的有效性和可行性。 展开更多
关键词 科技企业孵化器 人才孵化 效率评价 减聚类 模糊神经网络
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基于群决策模糊聚类和模糊神经网络的建筑分包商选择研究 被引量:3
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作者 杨耀红 张俊华 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2010年第11期10-19,共10页
把建筑分包商的选择分为两个阶段,包括预选择阶段和决策选择阶段,并分别建立了两个阶段的评价准则体系.然后,基于群决策模糊聚类、群决策模糊神经网络两种模型和方法,给出了建筑分包商预选择和决策选择的具体实施步骤.最后的实证分析表... 把建筑分包商的选择分为两个阶段,包括预选择阶段和决策选择阶段,并分别建立了两个阶段的评价准则体系.然后,基于群决策模糊聚类、群决策模糊神经网络两种模型和方法,给出了建筑分包商预选择和决策选择的具体实施步骤.最后的实证分析表明,对于建筑分包商的选择,该选择过程是实用和有效的. 展开更多
关键词 建筑分包商 选择过程 群决策 模糊聚类 模糊神经网络
原文传递
肌电信号运动模式识别中典型样本集的选取 被引量:4
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作者 罗志增 王飞 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期271-274,共4页
训练样本的质量直接影响神经网络的识别能力,我们针对手部运动模式分类问题,提出了一种典型样本的提取方法。首先,利用“类属函数”对原始样本进行预处理,以提高聚类样本的质量;然后利用聚类分析方法求得各类样本的聚类中心,得到典型样... 训练样本的质量直接影响神经网络的识别能力,我们针对手部运动模式分类问题,提出了一种典型样本的提取方法。首先,利用“类属函数”对原始样本进行预处理,以提高聚类样本的质量;然后利用聚类分析方法求得各类样本的聚类中心,得到典型样本。在此基础上,使用该方法来获得手部肢体张开、合拢动作的典型样本,将其作为训练样本BP神经网络进行训练,完成运动模式的识别。实验表明,通过提取运动模式的典型样本的方式可提高模式识别准确率。 展开更多
关键词 典型样本 聚类样本 BP神经网络
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多维多息特征数据挖掘方法研究——以中药指纹图谱数据为例 被引量:3
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作者 童逸夫 黄春毅 《现代图书情报技术》 CSSCI 北大核心 2011年第12期69-73,共5页
利用R开源统计分析软件平台,以中药HPLC指纹图谱数据为例,构建多维多息特征数据挖掘模型并进行可视化处理分析,研究结果显示主成分分析降维后的综合主成分能够反映多维多息特征数据的规律,并且验证主成分聚类模型及神经网络模型用于揭... 利用R开源统计分析软件平台,以中药HPLC指纹图谱数据为例,构建多维多息特征数据挖掘模型并进行可视化处理分析,研究结果显示主成分分析降维后的综合主成分能够反映多维多息特征数据的规律,并且验证主成分聚类模型及神经网络模型用于揭示多维多息数据的信息特征的有效性与实用性。最终根据主成分聚类分析结果,建立未知产地川芎样晶的产地预测鉴别模型。 展开更多
关键词 多维多息 数据挖掘 主成分聚类 神经网络
原文传递
Simultaneous Forecast for Three Speciations of Heavy Metal Elements Using Fuzzy Cluster-Artificial Neural Network
8
作者 ZHAO Tian-qi MENG Fan-yu +1 位作者 WANG Hong-yan GAO Yan 《Chemical Research in Chinese Universities》 SCIE CAS CSCD 2012年第5期802-806,共5页
The three speciations(water extract, adsorption and organic speciations) of Cu, Zn, Fe and Mn in geo-chemical samples were determined by fuzzy cluster-artificial neural network(FC-ANN) method coupled with atomic a... The three speciations(water extract, adsorption and organic speciations) of Cu, Zn, Fe and Mn in geo-chemical samples were determined by fuzzy cluster-artificial neural network(FC-ANN) method coupled with atomic absorption spectrometry. A back-propagation artificial neural network with one input node and three export nodes was constructed, which could forecaste three speciations of heavy metals simultaneously. In the learning sample set, the three speciations of each element were allowed to change in a wide concentration range and the accuracy of the analysis was apparently increased via the learning sample set optimized with the help of the fuzzy cluster analysis. The average relative errors of the three speciations of Cu, Zn, Fe or Mn from 100 geo-chemical samples were less than 5%. The relative standard deviations of the three speciations of each of four heavy metals were 0.008%―4.43%. 展开更多
关键词 Fuzzy cluster Artificial neural network SPECIATION
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基于减聚类模糊神经网络的企业创新人才全面孵化管理评价研究 被引量:1
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作者 戴福祥 王朝 赵富强 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 CAS 2021年第2期192-196,共5页
为提升创新人才全面孵化管理,促进企业可持续发展,对企业创新人才内涵进行分类并分析了全面孵化管理的内涵,构建了企业创新人才全面孵化管理概念模型,设计了基于减聚类模糊神经网络(SC-FNN)的企业创新人才全面孵化管理(TIM)评价体系,可... 为提升创新人才全面孵化管理,促进企业可持续发展,对企业创新人才内涵进行分类并分析了全面孵化管理的内涵,构建了企业创新人才全面孵化管理概念模型,设计了基于减聚类模糊神经网络(SC-FNN)的企业创新人才全面孵化管理(TIM)评价体系,可为企业创新人才的全面孵化管理提供理论依据与决策借鉴。 展开更多
关键词 减聚类模糊神经网络(SC-FNN) 企业创新人才 全面孵化管理(TIM) EIPO评价模型
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