期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到8篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
一种用于高速公路通行情况分析的收费数据挖掘方法 被引量：12
1
作者 赵怀鑫 邓然然 +3 位作者 张英杰 丁明航 孙朝云 李伟 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期155-164,共10页
为更好地对高速公路通行情况进行分析,利用高速公路海量收费数据,提出了一种用于高速公路通行情况分析的数据挖掘方法。首先,在海量的贵州省高速公路收费数据中,筛选出指定进站名称及出站名称的数据并删除部分字段,仅保留与研究相关的内... 为更好地对高速公路通行情况进行分析,利用高速公路海量收费数据,提出了一种用于高速公路通行情况分析的数据挖掘方法。首先,在海量的贵州省高速公路收费数据中,筛选出指定进站名称及出站名称的数据并删除部分字段,仅保留与研究相关的内容,利用车辆进入收费站的时间和驶出收费站的时间计算出其在该路段上行驶的总时长,将行驶时长字段加入原数据。然后,采用孤立点检测算法清洗该数据,剔除其中异常值。完成上述预处理过程后,使用快速峰值聚类算法对行驶时长进行聚类分析,首先计算每条数据之间的距离,将距离矩阵作为该算法的输入并输出聚类结果;对比所采用的算法与K-Means算法对于行驶时长这一指标的聚类效果,可明显地看出该算法的聚类结果更接近于实际情况;然后将春节期间与2月第4周的收费数据进行聚类,通过对比可明显得出节假日期间各个车型通行比例的变化;将上述结果结合不同车型在不同时段的平均通行时间进行分析。研究结果表明:所提出的方法可有效地将在某段高速公路通行的车辆进行分类,并且分类结果与真实运行过程中车辆在高速公路上的通行情况一致,可为高速公路的运营管理以及维护方向提供合理的科学依据和数据支持。 展开更多
关键词 交通工程 高速公路数据分析 数据挖掘 收费数据 快速峰值聚类 孤立点检测
原文传递
融合深度学习和聚类分析的自适应图像聚类 被引量：2
2
作者 侯青 杨荣新 +1 位作者 张英杰 李伟 《计算机技术与发展》 2022年第1期98-103,共6页
针对卷积神经网络应用于图像分类任务时需要大量有标签数据的问题,提出一种融合卷积神经网络和聚类分析的无监督分类模型,将无监督算法引入深度学习,并将该模型应用到图像分类领域,来弥补现有分类方式的不足。首先对经典卷积神经网络Ale... 针对卷积神经网络应用于图像分类任务时需要大量有标签数据的问题,提出一种融合卷积神经网络和聚类分析的无监督分类模型,将无监督算法引入深度学习,并将该模型应用到图像分类领域,来弥补现有分类方式的不足。首先对经典卷积神经网络AlexNet从网络结构和模型训练两个方面进行优化;然后利用改进后的自适应快速峰值聚类算法指导聚类过程,该模型在学习整个网络参数的同时对卷积输出的特征进行聚类,这两个过程迭代进行,以达到对图像进行无监督分类的目的;为了验证所提出的无监督图像分类模型的可行性和有效性,选用了四个常用于图像分类领域的数据集分别进行了分类实验,并将结果与近年来在图像无监督分类任务上表现相对优越的几种算法进行了横向对比。结果表明提出的无监督分类模型在不同数据集上均较现有的几种无监督方法有着更出色的表现。 展开更多
关键词 图像分类 无监督 融合 自适应 AlexNet网络 快速峰值聚类
下载PDF
基于快速峰值聚类的高速公路异常事件识别方法 被引量：2
3
作者 赵怀鑫 张英杰 +3 位作者 邓然然 丁明航 孙朝云 李伟 《长安大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期205-212,共8页
为准确全面感知高速公路交通运行状况,根据高速公路海量收费数据,提出一种高速公路通行异常事件识别的数据挖掘方法。首先,选取贵州省2017年1月的高速公路收费数据,筛选指定的进站、出站数据并去除多余字段,利用车辆进入和驶出收费站时... 为准确全面感知高速公路交通运行状况,根据高速公路海量收费数据,提出一种高速公路通行异常事件识别的数据挖掘方法。首先,选取贵州省2017年1月的高速公路收费数据,筛选指定的进站、出站数据并去除多余字段,利用车辆进入和驶出收费站时间计算其在该路段的通行时长。然后,使用快速峰值聚类算法对通行时长和车辆总重进行聚类分析,计算数据间欧式距离,将此距离矩阵作为算法输入,计算各数据点的局部密度ρ及与密度更高点的距离δ两项指标;这两项指标均以较高的点为聚类中心,进而对非中心点进行分类及优化,输出聚类结果;聚类结果中除被分为若干类的正常数据外,还存在一些数据点明显异于大部分正常数据的噪声点,即异常数据,对这些异常数据进行具体分析。接着,采用孤立点检测法对筛选出的数据进行清洗处理,提取异常数据,检测出通行时间过长、过短及车辆总重过高、过低等异常事件。最后,将孤立点检测法得到的异常数据与快速峰值聚类算法的异常数据进行对比。研究结果表明:快速峰值聚类识别异常事件的准确率高于孤立点检测法约20%,验证了提出算法的有效性和准确性;提出的算法能有效准确识别收费数据中隐藏的公路拥堵、长时间停留、疑似逃费和网络设备故障等异常事件,进而为高速公路运营服务和管理决策提供数据支持。 展开更多
关键词 交通信息与控制工程 智能交通 异常事件分析 快速峰值聚类 孤立点检测 高速公路收费数据 数据挖掘
原文传递
半监督约束集成的快速密度峰值聚类算法 被引量：23
4
作者 刘如辉 黄炜平 +2 位作者 王凯 刘创 梁军 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期2191-2200,2242,共11页
为了解决2014年在Science上提出的快速密度峰值聚类(CFDP)算法存在的自动选择时误选和漏选中心点、簇的数量需要主观先验判断、算法使用受场景局限的缺陷,从半监督角度出发,结合集成学习思想提出半监督约束集成的快速密度峰值聚类(SiCE-... 为了解决2014年在Science上提出的快速密度峰值聚类(CFDP)算法存在的自动选择时误选和漏选中心点、簇的数量需要主观先验判断、算法使用受场景局限的缺陷,从半监督角度出发,结合集成学习思想提出半监督约束集成的快速密度峰值聚类(SiCE-CFDP)算法. SiCE-CFDP算法使用相对密度方式度量节点密度,从多角度分析决策图,自动选择候选中心点,并最终自动确定簇的数量.在只标注有限约束关系的前提下,算法能以集成学习指导约束信息的扩充,提升聚类性能.在方法验证中,通过3个人工数据集、4个公开数据集以及1个空调系统数据集进行仿真研究.结果表明,在相同的约束量前提下,针对大样本数据,SiCE-CFDP算法相比其他半监督聚类算法具有更高的聚类精度. 展开更多
关键词 聚类 半监督约束 集成学习 快速密度峰值聚类 决策图
下载PDF
用SSA优化CNN-LSTM-SEnet预测模型实现风电机组故障预警
5
作者 马良玉 吕若萌 《电力科学与工程》 2024年第6期1-10,共10页
风电机组数据采集与监控系统的原始高维数据存在大量异常点和噪声点,且故障预警对性能预测模型的精度要求很高。为此,建立了一种基于混合神经网络预测模型的风电机组故障预警方法。为获取高质量的建模数据,采用快速密度峰值聚类和孤立... 风电机组数据采集与监控系统的原始高维数据存在大量异常点和噪声点,且故障预警对性能预测模型的精度要求很高。为此,建立了一种基于混合神经网络预测模型的风电机组故障预警方法。为获取高质量的建模数据,采用快速密度峰值聚类和孤立森林算法对原始数据进行多步清洗。利用麻雀搜索算法优化的卷积神经网络–长短期记忆网络–压缩激励网络混合模型,建立了能够有效提取潜在特征信息、高精度的风机正常工况性能预测模型。为实现故障可靠预警、降低误报率,通过滑动窗口法构建预警指标并结合核密度估计法计算其阈值。采用真实故障历史数据进行实验,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 故障预警 快速密度峰值聚类 孤立森林 麻雀搜索算法 混合神经网络 风电机组
下载PDF
基于自动快速密度峰值聚类的粒子群动态优化算法
6
作者 李飞 乐强 +2 位作者 潘紫微 孙怡宁 余晓流 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第S01期154-162,共9页
针对常规多种群方法在求解动态优化问题时往往存在多样性缺失现象,提出一种基于自动快速密度峰值聚类的粒子群动态优化算法(DPCPSO)。首先,利用自动快速密度峰值聚类通过粒子的自身密度和相对距离创建无敏感参数子种群;然后,使用粒子群... 针对常规多种群方法在求解动态优化问题时往往存在多样性缺失现象,提出一种基于自动快速密度峰值聚类的粒子群动态优化算法(DPCPSO)。首先,利用自动快速密度峰值聚类通过粒子的自身密度和相对距离创建无敏感参数子种群;然后,使用粒子群优化(PSO)来寻找最优解,在搜索过程中采用停滞计数器来判断粒子是否停滞,防止种群过早收敛;最后,采用最优粒子重定位策略响应环境变化。为了验证所提出算法的性能,在移动峰值基准(MPB)和广义动态基准生成器(GDBG)测试问题上进行了仿真实验。仿真实验中,所提算法性能与基于亲和传播聚类的动态优化算法(APCPSO)、基于聚类的动态优化(CPSO)算法等其他先进算法相比较,在峰值数大于20以及变化频率为2000和3000时均取得良好的结果。实验结果表明,所提算法更适合求解多模态和快变特性的动态优化问题。 展开更多
关键词 动态优化问题 多种群方法 快速密度峰值聚类 停滞检测 最优粒子重定位策略
下载PDF
基于快速密度峰值聚类的多扩展目标跟踪算法 被引量：2
7
作者 姚敏 《内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）》 CAS 2018年第4期282-286,共5页
为降低杂波对量测集划分的影响,提出了一种基于快速密度峰值聚类的多扩展目标跟踪算法.首先分析不同分区对跟踪结果的影响,得到最"信息"分区的形式,然后利用快速密度峰值聚类(FDPC)算法对量测集进行划分,减少杂波对量测集划... 为降低杂波对量测集划分的影响,提出了一种基于快速密度峰值聚类的多扩展目标跟踪算法.首先分析不同分区对跟踪结果的影响,得到最"信息"分区的形式,然后利用快速密度峰值聚类(FDPC)算法对量测集进行划分,减少杂波对量测集划分的影响.实验结果表明,所提算法能够有效抑制杂波的影响,在保证跟踪性能损失不大的情况下大大提高了算法的计算效率,具有较好的应用价值. 展开更多
关键词 快速密度峰值聚类 多扩展目标跟踪 分区 概率假设密度滤波 跟踪算法
下载PDF
基于四分位与CFSFDP的风电机组异常数据清洗方法 被引量：4
8
作者 马良玉 耿妍竹 +1 位作者 袁乃正 段新会 《电力科学与工程》 2023年第6期9-16,共8页
在分析风机功率曲线异常数据的类型及产生原因的基础上,将异常数据划分为堆积型和离散型;在进行简单的异常数据剔除后,分别利用四分位–快速密度峰值聚类、快速密度峰值聚类–四分位这2种不同的组合方法进行数据清洗。将取自数据采集与... 在分析风机功率曲线异常数据的类型及产生原因的基础上,将异常数据划分为堆积型和离散型;在进行简单的异常数据剔除后,分别利用四分位–快速密度峰值聚类、快速密度峰值聚类–四分位这2种不同的组合方法进行数据清洗。将取自数据采集与监视控制系统的4台风机历史运行数据用于实验验证,并采用数据剔除率以及相关性指标来判断异常数据的清洗效果。实验结果表明所提算法可行、有效。 展开更多
关键词 风电机组 采集与监视控制系统 异常数据清洗 四分位法 快速密度峰值聚类算法
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部