多元线性回归模型的聚类分析方法研究 被引量：23

1

作者 王惠文 叶明 Gilbert Saporta 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第22期7048-7050,7056,共4页

提出一种对大量的多元线性回归模型进行聚类分析的方法。首先利用增广矩阵的相关系数矩阵定义了2个多元回归模型之间的距离以及模型集合的质心和半径等相关概念。然后采用Squeezer聚类方法,以过程全自动化的方式,实现对多元线性回归模... 提出一种对大量的多元线性回归模型进行聚类分析的方法。首先利用增广矩阵的相关系数矩阵定义了2个多元回归模型之间的距离以及模型集合的质心和半径等相关概念。然后采用Squeezer聚类方法,以过程全自动化的方式,实现对多元线性回归模型集合进行聚类分析。通过仿真研究验证了方法的有效性,取得满意的分析结果。 展开更多

关键词 多元线性回归模型集合 回归模型之间的距离 模型聚类 聚类分析

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基于模型聚类匹配和形态特征识别的保护压板状态辨识技术 被引量：21

2

作者 许超 陈昊 +2 位作者 刘少情 汤小兵 张文彬 《陕西电力》 2017年第1期32-36,85,共6页

继电保护压板的管理与运行维护是实现电力系统安全稳定运行的必要保障,保护压板的状态监测是二次运维的重要组成部分。目前尚缺乏智能化的非接触式方案监测保护压板的状态信息,且现有方案无法实现运维工作智能化与网络化的需求。提出了... 继电保护压板的管理与运行维护是实现电力系统安全稳定运行的必要保障,保护压板的状态监测是二次运维的重要组成部分。目前尚缺乏智能化的非接触式方案监测保护压板的状态信息,且现有方案无法实现运维工作智能化与网络化的需求。提出了一种基于模型聚类匹配和形态特征辨别的压板状态辨识技术,该技术使用移动式巡检设备对保护硬压板的投退状态进行图像采集与状态辨识。辨识方法基于颜色模型匹配与形态特征的提取,辨识结果作为保护管理系统的输入信息。该技术已经集成于同期开发的智能化二次运维系统,系统及附属高级应用模块已经在天津地区某变电站中开展测试工作,测试结果表明该技术具有良好的准确性与可靠性。 展开更多

关键词 保护压板 模型聚类 特征识别 状态辨识 智能运维

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软件可靠性及可靠性多模型综合研究 被引量：11

3

作者 马飒飒 陈自力 赵守伟 《微计算机信息》 北大核心 2006年第06X期263-265,259,共4页

软件可靠性验证阶段的可靠性增长模型的建立与选择是软件可靠性工程人员长期关注的焦点。首先对软件可靠性基本概念及影响因素和工程确认的几种软件可靠性增长模型进行阐述,探讨近年来工程人员对软件可靠性增长模型的改进方法研究进展,... 软件可靠性验证阶段的可靠性增长模型的建立与选择是软件可靠性工程人员长期关注的焦点。首先对软件可靠性基本概念及影响因素和工程确认的几种软件可靠性增长模型进行阐述,探讨近年来工程人员对软件可靠性增长模型的改进方法研究进展,提出了基于模型聚类的混合模型方法,并对该方法进行了实验性仿真分析。 展开更多

关键词 软件可靠性增长模型(SRGMs) 混合模型 模型聚类

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模型聚类及在集成学习中的应用研究 被引量：7

4

作者 李凯 李昆仑 崔丽娟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第z2期203-207,共5页

聚类技术是一种重要的数据分析工具,在数据挖掘、模式识别等领域具有广泛的应用前景.通常,聚类算法的聚类对象为传统的数据集合,它们可以表示为欧式空间中的点.然而,在一些任务中,聚类的对象并不是显式的数据点,而是一些抽象的数据模型... 聚类技术是一种重要的数据分析工具,在数据挖掘、模式识别等领域具有广泛的应用前景.通常,聚类算法的聚类对象为传统的数据集合,它们可以表示为欧式空间中的点.然而,在一些任务中,聚类的对象并不是显式的数据点,而是一些抽象的数据模型,例如神经网络、决策树、支持向量机等模型.通过定义广义的距离(实际任务中的距离定义可能各不相同),研究了数据对象为一般模型的聚类方法,提出了基于模型对象的一般聚类算法框架;作为模型聚类的一个应用,研究了应用神经网络模型的聚类提高集成学习差异性的方法,实验研究了聚类的簇数、集成学习的规模以及集成学习性能间的关系. 展开更多

关键词 模型聚类 度量空间 聚类有效性 差异性 集成学习

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基于K-L散度模型聚类的快速说话人辨识方法 被引量：5

5

作者 王欢良 韩纪庆 郑贵滨 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期856-861,共6页

在网络应用环境下,需要处理的音频数据和注册说话人急剧增加,传统说话人辨识方法难以满足实时性要求.文中提出采用K-L散度的说话人模型聚类方法,从而构造一个分级辨识模型,提高辨识效率.研究利用类辨识信息估计置信度的方法,可尽早有效... 在网络应用环境下,需要处理的音频数据和注册说话人急剧增加,传统说话人辨识方法难以满足实时性要求.文中提出采用K-L散度的说话人模型聚类方法,从而构造一个分级辨识模型,提高辨识效率.研究利用类辨识信息估计置信度的方法,可尽早有效排除集外说话人.实验结果显示,文中方法可使辨识速度平均提高3.2倍,而闭集辨识错误率平均只有0.9%的增加.采用类辨识置信度进一步提高开集辨识速度,并且在保持集内错误率不变的情况下,使集外错误率相对下降5.1%. 展开更多

关键词 K-L散度 模型聚类 置信度 说话人辨识 网络环境

原文传递

基于模型聚类的说话人识别研究

6

作者 陈秉沃 张二华 唐振民 《计算机与数字工程》 2023年第8期1745-1749,1831,共6页

随着说话人识别技术的广泛应用,说话人规模不断增长,若采用传统的说话人辨别方式逐一比较,则计算量较大,难以实时响应,使说话人识别系统的性能与实用性大大降低。传统的K-L散度距离由于非对称性,并不是一种很好的聚类距离度量,聚类效果... 随着说话人识别技术的广泛应用,说话人规模不断增长,若采用传统的说话人辨别方式逐一比较,则计算量较大,难以实时响应,使说话人识别系统的性能与实用性大大降低。传统的K-L散度距离由于非对称性,并不是一种很好的聚类距离度量,聚类效果不佳。论文提出了一种基于Wasserstein distance聚类方法,相比于传统说话人识别方法,该方法的识别准确率提升了近4.7%,并且识别耗时仅为传统识别方法的25.5%,大大提升了说话人识别系统的性能与实用性。 展开更多

关键词 模型聚类 推土机距离 Wasserstein distance 说话人识别 高斯混合模型

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基于改进YOLOv5和DBSCAN聚类的变电站压板识别方法

7

作者 舒宁 汤清华 赵必美 《电力大数据》 2023年第12期19-27,共9页

本文提出了一种基于改进YOLOv5和DBSCN聚类方法的变电站压板智能识别方法,旨在实现压板开关状态的智能监控和高效管理。针对压板开关目标较小、分布密集的特点,对原生YOLOv5网络进行改进,增加检测头以提升小目标检测能力,并采用EIOU损... 本文提出了一种基于改进YOLOv5和DBSCN聚类方法的变电站压板智能识别方法,旨在实现压板开关状态的智能监控和高效管理。针对压板开关目标较小、分布密集的特点,对原生YOLOv5网络进行改进,增加检测头以提升小目标检测能力,并采用EIOU损失函数优化目标框定位精度。结合DBSCAN聚类方法,对检测出的目标框中心点进行聚类,并根据相对位置排列每个压板的目标框。通过比对“四表一指南”中的开合状态,实现所有压板开关的智能比对,该方法可提高监控准确性和管理效率,降低人工干预成本,为电力系统的安全稳定运行提供有力支持。 展开更多

关键词 变电压板 目标检测 模型聚类 YOLOv5

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基于分层识别的快速说话人识别研究 被引量：3

8

作者 茅正冲 涂文辉 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第7期1244-1249,共6页

随着说话人模型数量的增加,说话人识别系统的识别速度下降,不能满足实时性要求。针对这个问题,提出了基于分层识别模型的快速说话人识别方法。将变分法求解的KL散度的近似值作为模型间的相似性度量准则,并设计了说话人模型聚类的方法。... 随着说话人模型数量的增加,说话人识别系统的识别速度下降,不能满足实时性要求。针对这个问题,提出了基于分层识别模型的快速说话人识别方法。将变分法求解的KL散度的近似值作为模型间的相似性度量准则,并设计了说话人模型聚类的方法。结果表明,本文方法能够保证说话人模型聚类结果的有效性,在系统识别率损失很小的情况下,使系统的识别速度得到大幅度提升。 展开更多

关键词 高斯混合模型 说话人识别 KL散度 模型聚类

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一种基于模糊聚类的资源发现策略 被引量：3

9

作者 刘晓锋 吴亚娟 李明东 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第9期2227-2229,2232,共4页

Chord是一款较为成功的P2P资源发现算法,但在网格环境中由于网格资源固有的特性,影响了其发现效率。针对网格资源的复杂多样性以及很难精确分析其相似程度,提出利用模糊聚类的方法对资源进行属性划分,将资源分成多个资源相似集合,结合Ch... Chord是一款较为成功的P2P资源发现算法,但在网格环境中由于网格资源固有的特性,影响了其发现效率。针对网格资源的复杂多样性以及很难精确分析其相似程度,提出利用模糊聚类的方法对资源进行属性划分,将资源分成多个资源相似集合,结合Chord路由算法,相似资源存放在较近的Peer上组织成2维Chord结构。实验结果表明,与原Chord路由算法相比,该策略能有效降低查寻时间,资源发现效率明显提高。 展开更多

关键词 网格 模型聚类 资源发现 CHORD

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一种基于GBDT算法的语音模型聚类方法 被引量：1

10

作者 张元平 汪丹丹 《信息化研究》 2013年第3期23-27,共5页

在基于HMM的Trainable TTS的语音生成后端,文章引入决策树聚类算法(Gradient boost decision tree,GBDT),分别应用在频谱、基频、时长三个维度的语音参数上。通过实验发现,该方法应用在基频模型和音素时长模型的聚类上,系统的主观听感... 在基于HMM的Trainable TTS的语音生成后端,文章引入决策树聚类算法(Gradient boost decision tree,GBDT),分别应用在频谱、基频、时长三个维度的语音参数上。通过实验发现,该方法应用在基频模型和音素时长模型的聚类上,系统的主观听感的改善并不明显,而应用在LSF频谱模型聚类上,系统的主观倾向性得分提高了15.6%,这说明从主观感受来说,系统效果提升比较明显。 展开更多

关键词 语音合成 模型聚类 决策树聚类算法（GBDT）

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基于模型聚类的软件可靠性混合模型研究 被引量：1

11

作者 缑艳阳 《兰州文理学院学报（自然科学版）》 2013年第5期89-92,共4页

软件可靠性验证阶段的可靠性增长模型的建立与选择是软件可靠性工程人员长期关注的焦点.软件可靠性模型混合是解决模型适应性差、精度低的可行性方法.利用模型聚类的COBWEB算法处理失效数据,对基本分模型进行动态权重混合,以提高软件可... 软件可靠性验证阶段的可靠性增长模型的建立与选择是软件可靠性工程人员长期关注的焦点.软件可靠性模型混合是解决模型适应性差、精度低的可行性方法.利用模型聚类的COBWEB算法处理失效数据,对基本分模型进行动态权重混合,以提高软件可靠性评估与预测的精度和稳健性.并利用软件工具对该方法进行模型评价. 展开更多

关键词 软件可靠性增长模型(SRGM) 模型聚类 混合模型 评价准则

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基于K-L散度的恶意代码模型聚类检测方法 被引量：1

12

作者 边根庆 龚培娇 邵必林 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第12期104-107,113,共5页

在云计算应用环境下,由于服务系统越来越复杂,网络安全漏洞和被攻击情况急剧增加,传统的恶意代码检测技术和防护模式已无法适应云存储环境的需求。为此,通过引入高斯混合模型,建立恶意代码的分层检测机制,使用信息增益和文档频率等方法... 在云计算应用环境下,由于服务系统越来越复杂,网络安全漏洞和被攻击情况急剧增加,传统的恶意代码检测技术和防护模式已无法适应云存储环境的需求。为此,通过引入高斯混合模型,建立恶意代码的分层检测机制,使用信息增益和文档频率等方法分析和提取样本数据特征值,结合K-L散度特性,提出基于K-L散度的恶意代码模型聚类检测方法。采用KDDCUP99数据集,使用Weka开源软件完成数据预处理和聚类分析。实验结果表明,在结合信息增益和文档频率进行特征分析的前提下,与贝叶斯算法相比,该方法在虚拟环境中恶意代码的平均检测时间降低16.6%,恶意代码的平均检测率提高1.05%。 展开更多

关键词 恶意代码 高斯混合模型 K-L散度 模型聚类 信息增益 文档频率

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基于马尔可夫混合模型的电子商务搜索引擎用户行为聚类 被引量：1

13

作者 覃俊 肖荣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第4期1086-1089,共4页

对搜索引擎用户行为进行聚类分析有利于为用户提供个性化的服务。为了能准确地刻画用户行为的动态性,提出利用马尔可夫混合模型,对电子商务搜索引擎的用户行为模式聚类。模型假设每一类用户行为可表示为一个马尔可夫模型,当用户使用搜... 对搜索引擎用户行为进行聚类分析有利于为用户提供个性化的服务。为了能准确地刻画用户行为的动态性,提出利用马尔可夫混合模型,对电子商务搜索引擎的用户行为模式聚类。模型假设每一类用户行为可表示为一个马尔可夫模型,当用户使用搜索引擎时,每个用户以一定的概率属于某一聚类;该用户的行为序列,由对应的马尔可夫模型产生。同时,为了解决参数估计和模型自动选择的问题,将贝叶斯阴阳和谐学习理论应用于该混合模型,提出针对该模型的和谐度函数及自适应梯度算法。仿真实验结果表明,与传统的最大期望(EM)算法相比,基于贝叶斯阴阳机的自适应梯度算法能更高效和准确地同时进行参数学习和模型选择。最后,将所提出的聚类方法应用于真实的电子商务搜索引擎点击日志,初步验证了本模型的有效性。 展开更多

关键词 马尔可夫模型 最大期望算法 模型聚类 贝叶斯阴阳机 和谐度函数

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基于混合模型的文本聚类研究综述

14

作者 王方 成颖 柯青 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2015年第5期536-548,共13页

相较于其他聚类算法，模型聚类的实证研究结果表现出了独特的优势，越来越受到学界的关注。本文梳理了混合模型文本聚类的相关研究，根据聚类分析的技术路线，主要综述了文本建模、参数建模以及模型推理等三个主要模块，在此基础上总结... 相较于其他聚类算法，模型聚类的实证研究结果表现出了独特的优势，越来越受到学界的关注。本文梳理了混合模型文本聚类的相关研究，根据聚类分析的技术路线，主要综述了文本建模、参数建模以及模型推理等三个主要模块，在此基础上总结了特征降维、半监督聚类以及聚类过程的系统整合等不同研究中的共性问题。最后，提出了本领域未来可能的研究方向。 展开更多

关键词 模型聚类 混合模型 文本聚类

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基于近似密度初始化的医学图像混合模型聚类

15

作者 张树伟 宋余庆 +1 位作者 陈健美 谢从华 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2010年第9期168-171,共4页

基于EM(ExpectationMaximization)的混合模型聚类的效果与参数的初始值存在密切的关系.提出了一种基于近似密度的EM参数初始化方法,该方法用近似密度估计聚类样本点,再根据每个聚类统计EM的混合比、均值、协方差参数的初始值.并应用于... 基于EM(ExpectationMaximization)的混合模型聚类的效果与参数的初始值存在密切的关系.提出了一种基于近似密度的EM参数初始化方法,该方法用近似密度估计聚类样本点,再根据每个聚类统计EM的混合比、均值、协方差参数的初始值.并应用于人体腹部医学图像数据的高斯混合模型聚类分析,实验结果表明该方法比Kmeans随机初始化方法有更好的聚类效果. 展开更多

关键词 EM 密度估计 参数初始化 模型聚类

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基于先验知识的三音子模型聚类结构自适应策略

16

作者 董明 刘润生 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期2050-2053,共4页

该文提出了一种基于先验知识的三音子模型聚类结构自适应策略,可以在规模很小的自适应语音库条件下改善三音子声学模型的聚类结构使之更适合应用对象的协同发音特点。以基本声学模型训练过程中的三音子模型聚类结果作为先验知识的聚类中... 该文提出了一种基于先验知识的三音子模型聚类结构自适应策略,可以在规模很小的自适应语音库条件下改善三音子声学模型的聚类结构使之更适合应用对象的协同发音特点。以基本声学模型训练过程中的三音子模型聚类结果作为先验知识的聚类中心,依据基本声学模型对自适应语音库的分割,按照最大似然准则迭代地重估新的聚类中心和模型聚类结构。实验表明:基于先验知识的三音子模型聚类结构自适应策略可以在不足两小时的自适应语音库上实现三音子模型聚类结构重估,在针对汉语母语说话人的英语声学模型实验中,该文的模型聚类结构自适应策略可以将系统识别率从74.59%提高到83.63%。 展开更多

关键词 语音识别 三音子模型 模型聚类

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基于高斯混合模型聚类和多维尺度分析的负荷分类方法 被引量：47

17

作者 张美霞 李丽 +2 位作者 杨秀 孙改平 蔡雅慧 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期4283-4293,共11页

针对传统聚类方法存在聚类"硬分配"的局限性,及其面对海量数据集难以同时满足聚类效率与聚类精度要求的问题,文章提出一种基于高斯混合模型聚类和多维尺度分析的负荷分类方法,对负荷数据进行多维尺度分析降维后,输入高斯混合... 针对传统聚类方法存在聚类"硬分配"的局限性,及其面对海量数据集难以同时满足聚类效率与聚类精度要求的问题,文章提出一种基于高斯混合模型聚类和多维尺度分析的负荷分类方法,对负荷数据进行多维尺度分析降维后,输入高斯混合模型聚类算法中,实现大规模负荷数据集的分类。基于Rstudio工具对上海市办公、商场、宾馆和综合型楼宇各一栋的负荷(2015—2017年每小时用电负荷)进行分类,并将该方法与K-Means、模糊聚类、层次聚类和高斯混合模型聚类等方法比较。此外以降维速率、降维质量、降维损失和聚类质量为评价指标,将多维尺度分析与高斯混合模型聚类的结合与t分布随机邻域嵌入、主成分分析与高斯混合模型聚类的结合进行比较。结果表明,该研究提出的分类方法不仅有效精细地实现了楼宇负荷分类,且能够有效节约计算成本,提高运算效率。 展开更多

关键词 高斯混合模型聚类 多维尺度分析 负荷分类 聚类分析 楼宇负荷 降维评估

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时间序列分类问题的算法比较 被引量：40

18

作者 杨一鸣 潘嵘 +2 位作者 潘嘉林 杨强 李磊 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期1259-1266,共8页

时间序列分类是时间序列数据分析中的重要任务之一.不同于时间序列分析中常用的算法与问题,时间序列分类是要把整个时间序列当作输入,其目的是要赋予这个序列某个离散标记.它比一般分类问题困难,主要在于要分类的时间序列数据不等长,这... 时间序列分类是时间序列数据分析中的重要任务之一.不同于时间序列分析中常用的算法与问题,时间序列分类是要把整个时间序列当作输入,其目的是要赋予这个序列某个离散标记.它比一般分类问题困难,主要在于要分类的时间序列数据不等长,这使得一般的分类算法不能直接应用.即使是等长的时间序列,由于不同序列在相同位置的数值一般不可直接比较,一般的分类算法依然还是不适合直接应用.为了解决这些难点,通常有两种方法:第一,定义合适的距离度量(这里,最常用的距离度量是DTW距离),使得在此度量意义下相近的序列有相同的分类标签,这类方法属于领域无关的方法;第二,首先对时间序列建模(利用序列中前后数据的依赖关系建立模型),再用模型参数组成等长向量来表示每条序列,最后用一般的分类算法进行训练和分类,这类方法属于领域相关的方法.长期以来,研究者往往只倾向于使用其中一种算法,而这两类算法的比较却比较缺乏.文中深入分析了这两类方法,并且分别在不同的合成数据集和实际数据集上比较了两类方法.作者观测到了两类算法在不同因素影响下的性能表现,从而为今后发展新的算法提供了有力依据. 展开更多

关键词 分类 时间序列 基于模型聚类 马尔可夫模型 统计学习

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基于模糊粗糙集属性约简与GMM-LDA最优聚类簇特征学习的自适应网络入侵检测 被引量：27

19

作者 刘金平 张五霞 +2 位作者 唐朝晖 何捷舟 徐鹏飞 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期243-251,共9页

网络入侵方式已日趋多样化,其隐蔽性强且变异性快,开发灵活度高、适应性强的实时网络安全监测系统面临严峻挑战.对此,提出一种基于模糊粗糙集属性约简(FRS-AR)和GMM-LDA最优聚类簇特征学习(GMM-LDA-OCFL)的自适应网络入侵检测(ANID)方法... 网络入侵方式已日趋多样化,其隐蔽性强且变异性快,开发灵活度高、适应性强的实时网络安全监测系统面临严峻挑战.对此,提出一种基于模糊粗糙集属性约简(FRS-AR)和GMM-LDA最优聚类簇特征学习(GMM-LDA-OCFL)的自适应网络入侵检测(ANID)方法.首先,引入一种基于模糊粗糙集(FRS)信息增益率的属性约简(AR)方法以实现网络连接数据最优属性集选择;然后,提出一种基于GMM-LDA的最优聚类簇特征学习方法,以获得正常模式特征库和入侵模式库的最优特征表示,同时引入模式库自适应更新机制,使入侵检测模型能够适应网络环境动态变化. KDD99数据集和基于Nidsbench的网络虚拟仿真实验平台的入侵检测结果表明,所提出的ANID方法能有效适应网络环境动态变化,可实时检测出真实网络连接数据中的各种入侵行为,其性能优于当前常用的入侵检测方法,应用前景广阔. 展开更多

关键词 入侵检测 高斯混合模型聚类 模式匹配 模糊粗糙集 信息增益 模式更新

原文传递

联合手肘法和期望最大化的高斯混合聚类电力系统客户分群算法 被引量：26

20

作者 陈聿 田博今 +1 位作者 彭云竹 廖勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第11期3217-3223,共7页

为进一步提升电力系统客户的用户体验,针对现有聚类算法寻优能力差、紧凑性不足以及较难求解聚类数目最优值的问题,提出一种联合手肘法与期望最大化(EM)的高斯混合聚类算法,挖掘大量客户数据中的潜在信息。该算法通过EM算法迭代出良好... 为进一步提升电力系统客户的用户体验,针对现有聚类算法寻优能力差、紧凑性不足以及较难求解聚类数目最优值的问题,提出一种联合手肘法与期望最大化(EM)的高斯混合聚类算法,挖掘大量客户数据中的潜在信息。该算法通过EM算法迭代出良好的聚类结果,而针对传统的高斯混合聚类算法需要提前获取用户分群数量的缺点,利用手肘法合理找出客户的分群数量。案例分析表明,所提算法与层次聚类算法和K-Means算法相比,FM、AR指标的增幅均超过10%,紧凑度(CI)和分离度(DS)的降幅分别低于15%和25%,可见性能有较大提升。 展开更多

关键词 电力系统 客户分群 高斯混合模型聚类 精准服务 期望最大化 手肘法

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