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基于改进轮廓系数法的航空公司客户分群研究 被引量：15
1
作者 马鑫 段刚龙 +1 位作者 王建仁 薛宏全 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第1期140-146,共7页
鉴于航空公司在客户聚类分群中对聚类效果进行评价并确定最佳k值的轮廓系数法存在时间复杂度过高O(n2)以及准确率较低问题,文章首先采用对象与同簇或不同簇中心间距离计算来替换同类或异类对象间的距离计算,并通过聚类效果变化率确定轮... 鉴于航空公司在客户聚类分群中对聚类效果进行评价并确定最佳k值的轮廓系数法存在时间复杂度过高O(n2)以及准确率较低问题,文章首先采用对象与同簇或不同簇中心间距离计算来替换同类或异类对象间的距离计算,并通过聚类效果变化率确定轮廓系数调节位置及调节权重,提出一种改进的轮廓系数法;其次,基于预处理且特征选择后真实航空公司客户数据构建聚类模型,借助改进轮廓系数法确定最优客户分群,并构建用户画像;最后,针对不同航空公司分群客户进行特征描述并提出相应个性化服务措施,辅助航空公司为客户提供个性化产品与服务。实证研究结果表明:不同样本量下改进轮廓系数法的精确率和运行效率均有所提升;基于改进轮廓系数法的航空公司客户分群结果符合客观实际,所提服务措施为航空公司最大化客户需求、提高客户满意度提供借鉴。 展开更多
关键词 改进轮廓系数 最佳k值 客户分群 特征选择 用户画像
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利用SSO加速最佳路径森林聚类的网络入侵检测 被引量：5
2
作者 文华 王斐玉 《西南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第5期34-40,共7页
针对网络入侵检测系统中的一般聚类算法速度较慢和精度较低的问题,提出了一种基于简化群优化的最优路径森林聚类算法(SSO-OFC).首先,将数据集解析为图,将其节点作为样本;然后,将每个样本连接到其给定特征空间中的k-近邻,图的节点由它们... 针对网络入侵检测系统中的一般聚类算法速度较慢和精度较低的问题,提出了一种基于简化群优化的最优路径森林聚类算法(SSO-OFC).首先,将数据集解析为图,将其节点作为样本;然后,将每个样本连接到其给定特征空间中的k-近邻,图的节点由它们的概率密度函数(pdf)值加权得到;最后,通过样本及k-近邻之间的距离计算得到pdf值.提出的算法主要贡献是快速估计最佳k值,并将最优路径森林聚类应用于网络入侵检测.在5个公开的数据集上进行实验.结果表明,SSO-OFC的精度非常稳定,除了KddCup数据集,其他数据集上的精度都在95%以上,相比基于数据聚类的SSO和自组织映射更加稳定有效. 展开更多
关键词 网络入侵检测 最优路径森林聚类 简化群优化 概率密度函数 最佳k值
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应用局部样本最优K值KNN模型估测森林蓄积量 被引量：4
3
作者 龚慧军 陈菊 +1 位作者 熊伟华 王昊 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期52-56,共5页
为了探究KNN算法(K-最近邻法)的优化方法及Landsat8 OLI在森林蓄积量估测中的应用潜力。以陕西省留坝县为研究区,采用Landsat8 OLI为遥感数据源并结合同时期的森林资源调查数据,构建多元线性回归(MLR)、K-最近邻(KNN)、随机森林(RF)、... 为了探究KNN算法(K-最近邻法)的优化方法及Landsat8 OLI在森林蓄积量估测中的应用潜力。以陕西省留坝县为研究区,采用Landsat8 OLI为遥感数据源并结合同时期的森林资源调查数据,构建多元线性回归(MLR)、K-最近邻(KNN)、随机森林(RF)、距离加权K-最近邻(DW-KNN)和局部样本最优K值KNN(LSO-KNN)模型进行森林蓄积量的遥感估测。随机抽取总样本的2/3用于训练模型,1/3用于模型的检验,并以决定系数(R^(2))、均方根误差(R_(MSE))和相对均方根误差(R_(RMSE))作为精度的检验指标对模型进行评价。结果表明:(1)在构建的5种森林蓄积量反演模型中,4种机器学习模型均高于MLR模型;(2)基于局部样本最佳K值构建的LSO-KNN模型估测结果最佳,其决定系数为0.72,均方根误差为39.58 m^(3)/hm^(2),相对均方根误差为28.68%,均方根误差比MLR、KNN、RF和DW-KNN模型分别降低了30.89%、27.24%、24.23%和18.14%,说明LSO-KNN模型相比于其他模型更适用于森林蓄积量的估测。因此,根据Landsat8 OLI数据的LSO-KNN模型绘制的森林蓄积量空间分布符合实际,可以满足森林资源调查的要求和实现大尺度、长时间的森林资源动态监测。 展开更多
关键词 森林蓄积量 KNN算法优化 最佳k值 Landsat8 OLI
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血液分组化验法的简洁数学证明及简单精确计算方法 被引量：2
4
作者 张乐成 赵旭 马跃 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2010年第22期143-146,共4页
给出了血液分组化验中p值存在区间及对应最佳K值所在区间,给出了最佳K值简单精确计算方法,同时作了简洁严密数学证明,并用一个函数式将所研究结果准确表达.
关键词 分组化验法 P值 最佳k值
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大数据环境下的多维敏感度最佳k值匿名框架 被引量：1
5
作者 南楠 严英占 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第6期297-302,共6页
针对现有匿名算法未提供多维敏感度和细粒度的隐私保护问题,提出大数据的多维敏感度的最佳k值匿名(Multi-dimensional sensitivity optimal k-value anonymous,MSOkA)框架。通过敏感度的计算对用户访问权限分级,对准标识符QI敏感数据聚... 针对现有匿名算法未提供多维敏感度和细粒度的隐私保护问题,提出大数据的多维敏感度的最佳k值匿名(Multi-dimensional sensitivity optimal k-value anonymous,MSOkA)框架。通过敏感度的计算对用户访问权限分级,对准标识符QI敏感数据聚合分组,提供多维敏感度的细粒度用户访问,根据不同的授权级别进行权限调整。根据中断方程,设计累积频率(cumulative frequency,CF)得到最佳k值,通过选择最佳所有权级别来确定访问粒度,减少明显猜测和跨组唯一标识符攻击。另外,设计一个在MapReduce环境中运行的隐私框架,在hadoop域上实现框架的核心服务、初始化服务和匿名服务,通过SAML连接联合身份验证服务和服务提供者,实现对大数据的多维快速隐私保护。实验结果表明,该方法能够找到最佳k值,实现大数据多维敏感度和细粒度的隐私保护,且隐私保护程度和执行时间都优于现有方法。 展开更多
关键词 最佳k值 多维敏感度 细粒度 累积频率 MAPREDUCE
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血液分组化验模型的优化研究课题研究报告 被引量：2
6
作者 高焕江 《数理医药学杂志》 2015年第11期1581-1584,共4页
课题组运用概率论与微分学基本理论研究了血液分组化验问题。对于大规模的疾病排查,通过恰当分组化验可降低化验次数提高工作效率。理论推导表明,当血样阳性率在某一确定范围时,通过恰当分组可显著降低化验次数,且血样阳性概率越小,化... 课题组运用概率论与微分学基本理论研究了血液分组化验问题。对于大规模的疾病排查,通过恰当分组化验可降低化验次数提高工作效率。理论推导表明,当血样阳性率在某一确定范围时,通过恰当分组可显著降低化验次数,且血样阳性概率越小,化验次数降低率越高。课题研究虽然针对的是大样本的血液化验问题,实际上分组化验模型并不仅仅对血液化验适用,甲肝的血检、寄生虫病的粪检、结核病的痰检均适用此模型。 展开更多
关键词 一次分组化验模型 二次分组化验模型 最佳分组k值 数据关联法
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分组化验模型的优化研究 被引量：1
7
作者 高焕江 张翠丽 高鹏 《数学杂志》 CSCD 北大核心 2014年第3期583-588,共6页
本文研究了血液的分组化验模型.利用概率和微分学基本理论证明了当血样呈阳性的概率在某一确定范围时,分组化验存在最佳分组方案,针对给定的血样阳性概率给出了最佳分组k值的确定方法,得出了分组化验最佳分组k值计算公式.
关键词 分组化验 数学期望 最佳分组k值 迭代公式 阶梯函数
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血液分组化验模型的解的结构研究
8
作者 高焕江 申阳 《数学的实践与认识》 北大核心 2016年第24期205-210,共6页
针对相关文献建立的血液分组化验模型,通过数理分析借助Mathematica软件分别研究一次分组化验模型和二次分组化验模型的解的结构特征.
关键词 一次分组化验 二次分组化验 最佳分组k值 最佳分组组数
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