仿射传播算法在图像聚类应用中的实现与分析 被引量：6

1

作者 赵健 唐洁 谢瑜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第10期3980-3982,共3页

近年来,基于划分的聚类算法被广泛应用于数据和图像聚类中。针对应用最为广泛的k-均值算法在图像聚类中存在的聚类速度慢、效果差等问题,提出一种仿射传播算法应用于图像聚类中。提取图像中颜色、形状和纹理等特征向量,利用仿射传播算... 近年来,基于划分的聚类算法被广泛应用于数据和图像聚类中。针对应用最为广泛的k-均值算法在图像聚类中存在的聚类速度慢、效果差等问题,提出一种仿射传播算法应用于图像聚类中。提取图像中颜色、形状和纹理等特征向量,利用仿射传播算法对综合特征向量模型进行聚类,最后将仿射传播算法和k-均值算法对MIT图像的聚类作了对比分析。仿真实验表明,仿射传播算法在速度和聚类效果上均优于已有的k-均值算法,在准确性和实时性方面均能达到较好的效果。 展开更多

关键词 仿射传播算法 图像聚类 相似度距离 灰度共生矩阵

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基于差分改进的仿射传播聚类算法 被引量：3

2

作者 赵小强 谢亚萍 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第12期2115-2119,共5页

由于仿射传播(AP)聚类算法中偏向参数对聚类精度有着直接的影响,但其偏向参数都是经验取值导致不能得到最优的聚类结果,针对这一问题提出了基于差分改进的仿射传播聚类算法(DE-AP),该算法首先进行AP聚类分析,其偏向参数取经验值;然后根... 由于仿射传播(AP)聚类算法中偏向参数对聚类精度有着直接的影响,但其偏向参数都是经验取值导致不能得到最优的聚类结果,针对这一问题提出了基于差分改进的仿射传播聚类算法(DE-AP),该算法首先进行AP聚类分析,其偏向参数取经验值;然后根据得到的聚类结果判断偏向参数是否最优,如果不是则把偏向参数作为差分改进算法的输入群体;最后使用差分算法的变异、杂交和选择操作对参数进行智能调整,选择适应值最高的个体作为偏向参数,返回再次聚类。采用经典数据集验证,实验结果从类数、正确率和FMI三方面表明DE-AP算法能够有效地解决偏向参数对聚类结果的影响,从而提高聚类精度。 展开更多

关键词 聚类算法 仿射传播算法 差分进化算法 UCI数据集 偏向参数

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一种改进图像标注的新方法 被引量：1

3

作者 朱松豪 邹黎明 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2013年第3期56-60,共5页

社会媒体共享网站允许用户上传图片的同时,也鼓励用户对上传图片内容加以标注。不过要对网站中所有图片进行内容标注,将是一项非常费时的任务;而如对同一类型图片统一进行标注则会大大降低内容标注的准确性。因此,文中提出了一个内容标... 社会媒体共享网站允许用户上传图片的同时,也鼓励用户对上传图片内容加以标注。不过要对网站中所有图片进行内容标注,将是一项非常费时的任务;而如对同一类型图片统一进行标注则会大大降低内容标注的准确性。因此,文中提出了一个内容标注的新方法。首先,采用仿射传播聚类算法,从同一类型图片中获取一组具有代表性的图像;然后,利用图像内容的视觉信息和语义信息,对能够表示代表性图像内容标签的相关值进行估计,并依据随机游走算法改进标签的相关值;最后,通过半监督学习方法自动为同一类型的其它图片分配标签。基于Flickr图片集的实验结果表明所提方案的有效性。 展开更多

关键词 标签排序 仿射传播算法 随机游走算法 Flickr图片集

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关于高铁列车客运站优化选择编制仿真研究 被引量：1

4

作者 邹葱聪 吕红霞 +1 位作者 徐长安 王芙蓉 《计算机仿真》 北大核心 2019年第5期175-178,共4页

高速铁路客运节点级别划分可以有效简化旅客列车停站方案优化编制问题。在旅客列车停站方案编制前,需要事先划分高速铁路客运节点的等级,以确定不同站点的停靠列车数量。高铁客运节点具有多属性、关联度高的特点,采用传统人工站点划分... 高速铁路客运节点级别划分可以有效简化旅客列车停站方案优化编制问题。在旅客列车停站方案编制前,需要事先划分高速铁路客运节点的等级,以确定不同站点的停靠列车数量。高铁客运节点具有多属性、关联度高的特点,采用传统人工站点划分方法往往导致站点信息利用不足,划分结果不合理。提出了粗糙集和改进仿射传播算法相结合的客运节点级别划分方法,首先运用遗传算法采取粗糙集理论中的属性约简以排除冗余变量,接着基于约简后的客运节点属性变量指标体系,运用引入IGP指标的改进仿射传播算法对客运节点进行聚类。以2014年京沪高铁的实例研究结果表明,改进仿射传播算法能够对高速铁路客运节点进行有效划分,为高速铁路旅客停站方案优化编制提供基础。 展开更多

关键词 铁路运输 聚类 改进仿射传播算法 客运节点 属性约简

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基于指定聚类数目AP算法的滚动轴承故障诊断

5

作者 杨庆勇 刘雪涛 +2 位作者 倪伟 徐飞 蒋占四 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第4期80-83,86,共5页

仿射传播算法(AP)是目前常用的无监督聚类算法,但对于滚动轴承故障数据等数据集,AP算法往往不能一次性得到理想的聚类结果。针对AP算法在指定聚类数目下,不同的偏向度有不同聚类精度的问题,提出指定聚类数目AP算法(SNAP),该算法目的是... 仿射传播算法(AP)是目前常用的无监督聚类算法,但对于滚动轴承故障数据等数据集,AP算法往往不能一次性得到理想的聚类结果。针对AP算法在指定聚类数目下,不同的偏向度有不同聚类精度的问题,提出指定聚类数目AP算法(SNAP),该算法目的是在指定的聚类数目下,找出对应的所有聚类结果,通过聚类结果评价指标轮廓系数,找出最佳的聚类结果。该算法用机器学习公开数据集和机械综合故障模拟实验平台采集的滚动轴承数据集进行了实例验证,并与K-Means、K-medoids、AP聚类算法得到的聚类结果通过聚类评价指标进行比较,结果表明所提算法能得到较好的聚类结果。指定聚类数目AP算法能解决原AP算法在滚动轴承数据聚类数目与实际样本类别数不一致的问题,并且能得到一个更好的聚类结果。 展开更多

关键词 仿射传播算法(AP) 聚类数目 滚动轴承 故障诊断

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基于仿射传播聚类算法的广义负荷稳态特性建模及其应用 被引量：11

6

作者 褚壮壮 梁军 +2 位作者 张旭 董晓明 张永亮 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期115-123,共9页

大规模可再生新能源并网增加了网络节点功率流向的不确定性,使节点的源、荷特性不再清晰,给广义负荷建模带来了新的挑战。因此提出一种基于仿射传播(AP)聚类算法的广义负荷稳态特性聚类方法。对广义负荷节点根母线功率数据进行特征分析... 大规模可再生新能源并网增加了网络节点功率流向的不确定性,使节点的源、荷特性不再清晰,给广义负荷建模带来了新的挑战。因此提出一种基于仿射传播(AP)聚类算法的广义负荷稳态特性聚类方法。对广义负荷节点根母线功率数据进行特征分析,利用动力学的波动强度理论选取功率波动序列的最小时间长度。以时段内各最小时间长度的样本波动强度序列以及时段内样本数据数字特征为指标构造日时段特征向量,并以该特征向量为聚类指标,应用AP聚类算法自适应调整建模数据的聚类数和聚类中心。通过引入概率信息的广义负荷建模方法对各聚类类别样本建模并检验聚类方法的有效性。算例分析表明,该聚类方法自适应确定聚类类别且聚类效果好,能够充分反映日时段特性,聚类后通过特性综合得到精确广义负荷模型,应用于风电接入后的风险分析仿真计算。 展开更多

关键词 负荷建模 负荷特性 仿射传播聚类算法 波动强度 时段特性 广义负荷特性 聚类 RBF神经网络

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广义负荷建模中纵横聚类策略研究 被引量：6

7

作者 张旭 梁军 +3 位作者 贠志皓 梁正堂 褚壮壮 王洪涛 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第23期6028-6038,共11页

考虑风电接入后广义负荷的不确定性,提出纵横聚类策略。针对聚类客观性与复杂场景分析需求,引入高质量的仿射传播(affinity propagation,AP)聚类算法。利用包含纵向聚类与横向聚类的纵横聚类策略对全年实测有功响应空间客观聚类,实现大... 考虑风电接入后广义负荷的不确定性,提出纵横聚类策略。针对聚类客观性与复杂场景分析需求,引入高质量的仿射传播(affinity propagation,AP)聚类算法。利用包含纵向聚类与横向聚类的纵横聚类策略对全年实测有功响应空间客观聚类,实现大尺度与小尺度数据在统一时间框架下的聚类分析:通过三步聚类实现全年大时间尺度下的纵向聚类,结果体现了细化季节特性;通过将纵向类内全部数据联排统一聚类,实现较小时间尺度下的精细横向聚类,结果体现日时段特性。引入带概率信息的广义负荷建模方法建模,并检验聚类策略的有效性。仿真结果表明,所提策略实现的聚类客观、合理,便于精确建模与现场应用,可为后续仿真分析与调度控制提供辅助参考。 展开更多

关键词 仿射传播聚类算法 纵横聚类策略 广义负荷建模 细化季节特性 日时段特性

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基于仿射传播聚类算法的大数据并行化分析研究 被引量：4

8

作者 汪俭华 陈守维 《电子设计工程》 2021年第13期20-23,28,共5页

随着大数据技术的成熟,如何提高大规模数据的分析效率成为了目前的热点。为了提高在大规模数据下进行分析的效率,通过MapReduce运行仿射传播聚类算法实现并行化分析,增加精准度,详细论述了实现的过程以及关键技术。实验表明,该方法取得... 随着大数据技术的成熟,如何提高大规模数据的分析效率成为了目前的热点。为了提高在大规模数据下进行分析的效率,通过MapReduce运行仿射传播聚类算法实现并行化分析,增加精准度,详细论述了实现的过程以及关键技术。实验表明,该方法取得了良好的实验效果,克服了传统方法耗时多、识别率低等问题,是实现在大规模数据中进行分析的实用工具。 展开更多

关键词 大数据 仿射传播聚类算法 并行化分析 云计算

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基于区间运算的谐波用户典型工况分析 被引量：4

9

作者 邵振国 林坤杰 +1 位作者 陈锦植 潘夏 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2018年第4期153-160,共8页

大量监测数据有利于谐波建模,但利用监测装置记录的统计型指标进行建模无法表征用户不确定的运行特性,并影响所建立的谐波用户模型的精确度。因此,提出一种基于区间运算的谐波典型工况分析方法:首先基于监测数据类型构造谐波区间数据,... 大量监测数据有利于谐波建模,但利用监测装置记录的统计型指标进行建模无法表征用户不确定的运行特性,并影响所建立的谐波用户模型的精确度。因此,提出一种基于区间运算的谐波典型工况分析方法:首先基于监测数据类型构造谐波区间数据,并通过针对区间主成分分析(PCA)方法提取聚类特征量,然后分别基于仿射传播(AP)聚类算法和离度指标划分谐波用户典型工况和剔除过渡工况,最后定义和计算各个工况的典型参数。算例分析表明,所提出的方法能够基于谐波用户监测时段内的不确定信息,划分谐波用户典型工况,可为谐波用户的接入和治理提供依据。 展开更多

关键词 统计型数据 仿射传播聚类算法 典型工况划分 过渡工况 典型工况参数

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一种自适应阻尼因子的仿射传播聚类算法 被引量：3

10

作者 胡久松 刘宏立 +1 位作者 颜志 徐琨 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期363-368,共6页

仿射传播聚类算法已经被广泛应用于各个领域,其源码被Toronto大学公开在网络中。针对公开源码中如何选择阻尼因子的值以平衡算法震荡与收敛速度的问题,提出一种自适应阻尼因子的仿射传播聚类算法。所提算法通过监视算法的震荡情况,自适... 仿射传播聚类算法已经被广泛应用于各个领域,其源码被Toronto大学公开在网络中。针对公开源码中如何选择阻尼因子的值以平衡算法震荡与收敛速度的问题,提出一种自适应阻尼因子的仿射传播聚类算法。所提算法通过监视算法的震荡情况,自适应调整阻尼因子的值,相比公开源码中的固定阻尼策略,不仅可以有效避免震荡,且可以很大程度地保持阻尼因子较小时的收敛速度。通过多个UCI公开数据集试验证明了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 仿射传播聚类算法 自适应阻尼因子 震荡因子

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改进仿射传播聚类的LS-SVM多模型建模方法 被引量：1

11

作者 熊伟丽 张乾 徐保国 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2014年第7期802-806,共5页

多模型建模方法通常比单一模型建模方法适用范围更广、效果更佳,但也存在着因模型选择失当而导致发生错误,为解决该问题,提出了一种新的建模方法。该方法先用仿射传播聚类算法实现数据聚类,并由最小二乘支持向量机建立各子模型。多模型... 多模型建模方法通常比单一模型建模方法适用范围更广、效果更佳,但也存在着因模型选择失当而导致发生错误,为解决该问题,提出了一种新的建模方法。该方法先用仿射传播聚类算法实现数据聚类,并由最小二乘支持向量机建立各子模型。多模型预测时需知道待测样本对子模型的归属情况,则采用K近邻算法并结合隶属度阈值来进行判断。当待测样本对某子模型的隶属度大于阈值时,就由该子模型进行预测:若对所有子模型的隶属度均小于阈值时,则由K近邻算法从训练样本中选择与该待测样本相似的样本组成相似样本集,再采用最小二乘支持向量机建模并对该点预测。将其应用于青霉素发酵软测量建模中,并与其它方法比较,结果显示该方法是可行有效的,且能有效地克服当前一些多模型建模方法存在的不足。 展开更多

关键词 仿射传播聚类算法 最小二乘支持向量机 K近邻算法 多模型 青霉素

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基于云遗传的混合粒子群聚类算法

12

作者 陈思 刘建平 刘方毅 《电子世界》 2017年第17期17-18,共2页

针对K-means算法对初始聚类中心敏感、粒子群算法易陷入早熟收敛且易受初始值影响以及粒子群算法不能以概率1全局收敛的问题,提出一种基于仿射传播和云遗传的改进混合粒子群聚类算法,通过在初始化过程中引入仿射传播聚类算法,克服初始... 针对K-means算法对初始聚类中心敏感、粒子群算法易陷入早熟收敛且易受初始值影响以及粒子群算法不能以概率1全局收敛的问题,提出一种基于仿射传播和云遗传的改进混合粒子群聚类算法,通过在初始化过程中引入仿射传播聚类算法,克服初始值对算法的影响,通改进的Metropolis接受准则和动态调整粒子集规模策略,实现了云遗传算法和粒子群算法的协同聚类,并进行了全局收敛性证明、时间复杂度分析和实验分析。 展开更多

关键词 仿射传播聚类算法 云遗传算法 粒子群算法 K-MEANS算法

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基于改进自适应仿射传播聚类的多模型建模研究 被引量：1

13

作者 付晓幸 于佐军 《计算机与应用化学》 CAS 2016年第1期111-116,共6页

聚丙烯装置熔融指数软测量中存在非线性和多工况切换操作的问题,针对普通的自适应仿射传播聚类查找最优聚类耗时较长的问题,提出一种改进的自适应仿射传播聚类,通过计算偏向参数范围缩小搜索空间,提高聚类速度和精度。多模型建模方法通... 聚丙烯装置熔融指数软测量中存在非线性和多工况切换操作的问题,针对普通的自适应仿射传播聚类查找最优聚类耗时较长的问题,提出一种改进的自适应仿射传播聚类,通过计算偏向参数范围缩小搜索空间,提高聚类速度和精度。多模型建模方法通常比单一模型建模方法适用范围更广、效果更佳,小波核函数不仅具有非线性映射的特征而且也具有小波分析对非平稳信号的逐级精细描述的特征,本文提出将小波核函数与正交最小二乘法相结合的方法分别对数据子集建立模型,粒子群算法实现对参数的选择,能够以较高的精度逼近函数,并通过开关切换方式根据当前工作点所属子类模型进行预测输出。通过对聚丙烯熔融指数的软测量建模研究表明,本文提出的方法具有良好的回归精度和较好的泛化性能。 展开更多

关键词 软测量:多模型 仿射传播聚类算法 正交最小二乘法

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基于AP聚类和BP神经网络的自学习故障诊断方法 被引量：1

14

作者 郭士超 白洪飞 《电子世界》 2020年第1期39-41,共3页

以往旋转机械的故障诊断方法是通过对设备运行的历史数据进行特征提取,建立故障诊断模型,实现对设备运行过程中故障类型的判别,但此类方法局限于故障类型已知,无法实现对未知的故障类型的判别,缺乏自学习功能。据此,本文提出一种基于仿... 以往旋转机械的故障诊断方法是通过对设备运行的历史数据进行特征提取,建立故障诊断模型,实现对设备运行过程中故障类型的判别,但此类方法局限于故障类型已知,无法实现对未知的故障类型的判别,缺乏自学习功能。据此,本文提出一种基于仿射传播聚类算法(Affinity Propagation,AP)和BP神经网络的自学习故障诊断方法。该方法首先利用小波变换对原始振动信号进行降噪,然后将降噪后的信号利用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)拆分成若干个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),再通过相关系数计算获得最有效的几个IMF并将其组合起来进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD),实现振动信号特征提取,继而将提取到的特征向量进行AP聚类分析,最后利用聚类结果结合BP神经网络建立起自学习故障诊断模型。实验结果表明,该方法既可以正确的识别出已知类型的故障还能准确的识别出未知类型的故障,识别准确率高达100%。 展开更多

关键词 BP神经网络 仿射传播聚类算法 集合经验模态分解 本征模态函数 奇异值分解 MODE 方法局限

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基于自适应仿射传播聚类算法的多模型建模方法 被引量：1

15

作者 郝美玉 田学民 王平 《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2012年第5期515-519,共5页

考虑到工业生产数据具有按工作点聚类和迁移的特点,提出了一种基于自适应仿射传播聚类(adAP)的多最小二乘支持向量机(LSSVM)算法进行软测量建模。该方法用adAP算法对训练样本进行分类以找到最优的聚类结果,采用LSSVM算法对各类样本分别... 考虑到工业生产数据具有按工作点聚类和迁移的特点,提出了一种基于自适应仿射传播聚类(adAP)的多最小二乘支持向量机(LSSVM)算法进行软测量建模。该方法用adAP算法对训练样本进行分类以找到最优的聚类结果,采用LSSVM算法对各类样本分别建立子模型,并根据当前工作点所属子类的模型进行预测输出。将该方法用于聚丙烯熔融指数的软测量建模,结果表明,与其他方法相比该方法具有更高的回归精度和良好的泛化能力。 展开更多

关键词 软测量 多模型 自适应仿射传播聚类算法 最小二乘支持向量机

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基于仿射传播聚类和动态时间弯曲距离的LS-SVM在线建模方法

16

作者 熊伟丽 张乾 徐保国 《计算机与应用化学》 CAS 2015年第6期702-706,共5页

针对多批次多工况化工过程,离线模型易老化失效和不易满足工业生产的实时优化控制问题,提出一种基于仿射传播聚类和动态时间弯曲距离的LS-SVM在线建模方法。该方法首先利用仿射传播聚类算法对各批次样本进行工况划分,再考虑样本间的时... 针对多批次多工况化工过程,离线模型易老化失效和不易满足工业生产的实时优化控制问题,提出一种基于仿射传播聚类和动态时间弯曲距离的LS-SVM在线建模方法。该方法首先利用仿射传播聚类算法对各批次样本进行工况划分,再考虑样本间的时间有序性,由包含待测样本的一段时间序列作为查询序列,并以动态时间弯曲距离来衡量序列间的相似情况,从各历史批次相应的工况阶段获取相似样本片段,构建训练样本集,最后采用最小二乘支持向量机建立在线预测模型。将该方法用于青霉素浓度预测中,仿真研究表明,所提方法提高了建模预测精度和泛化能力。 展开更多

关键词 仿射传播聚类算法 动态时间弯曲距离 最小二乘支持向量机 在线建模

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基于样本稀疏化高斯过程的发酵过程软测量建模方法

17

作者 何坤 赵利强 +1 位作者 王建林 于涛 《北京化工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期108-113,共6页

提出了一种基于样本稀疏化高斯过程(GP)的发酵过程软测量建模方法。该方法将聚类和灰色关联度分析相融合,综合考虑样本点间欧式距离和各个特征向量对样本点间相似度的影响,通过剔除相似度比较大的样本点,实现训练样本集的稀疏化,降低了... 提出了一种基于样本稀疏化高斯过程(GP)的发酵过程软测量建模方法。该方法将聚类和灰色关联度分析相融合,综合考虑样本点间欧式距离和各个特征向量对样本点间相似度的影响,通过剔除相似度比较大的样本点,实现训练样本集的稀疏化,降低了模型的计算复杂度。利用基于样本稀疏化的高斯过程构建青霉素发酵过程的软测量模型,同时得到青霉素浓度的预估值和表征预估值的不确定度,实验结果表明,本文所提方法与标准GP方法相比,在保证模型预测精度的前提下,减少了模型的训练时间。 展开更多

关键词 高斯过程 样本稀疏化 仿射传播聚类算法 灰色关联度分析

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