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基于K-means算法的RBF神经网络预测光伏电站短期出力 被引量：4
1
作者 邵堃侠 郭卫民 +1 位作者 杨宁 王亮 《上海电机学院学报》 2017年第1期27-33,共7页
对K-means算法加以改进,使用减法聚类确定聚类中心数量;以相距最远的两个样本作为聚类中心的边界,改进的K-means算法将K个初始中心分散到含有输入样本点的各个区域中,使其能够反映样本之间的关系和分布特征;初始中心确定后,使用点对称... 对K-means算法加以改进,使用减法聚类确定聚类中心数量;以相距最远的两个样本作为聚类中心的边界,改进的K-means算法将K个初始中心分散到含有输入样本点的各个区域中,使其能够反映样本之间的关系和分布特征;初始中心确定后,使用点对称距离方法调整聚类中心。利用改进的K-means算法将历史日聚类分成4种天气类型,取相似日作为训练样本,对4种天气类型分别建立基于改进K-means算法的RBF神经网络功率预测模型。采用上海某光伏电站实测数据验证,结果表明提出的的预测方法精度提高,实用性较强。 展开更多
关键词 功率预测 径向基神经网络 K-MEANS算法 减法聚类 点对称距离
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点对称距离模糊C均值聚类算法在脑部MRI图像分割中的应用 被引量：1
2
作者 邓羽 黄华 《中国组织工程研究与临床康复》 CAS CSCD 北大核心 2011年第22期4084-4086,共3页
背景:在传统的图像分割方法中,模糊C均值聚类算法应用十分广泛。目的:将改进的模糊C均值聚类算法应用到MRI图像的分割中,提高MRI图像分割的准确度。方法:针对传统的基于Minkowski距离的模糊C均值聚类算法,提出了基于点对称距离的模糊C... 背景:在传统的图像分割方法中,模糊C均值聚类算法应用十分广泛。目的:将改进的模糊C均值聚类算法应用到MRI图像的分割中,提高MRI图像分割的准确度。方法:针对传统的基于Minkowski距离的模糊C均值聚类算法,提出了基于点对称距离的模糊C均值聚类算法,并将其运用到了脑部MRI图像分割中。结果与结论:实验结果表明,与模糊C均值聚类算法相比,点对称距离的模糊C均值聚类算法有明显的优势。 展开更多
关键词 模糊C均值聚类 MRI图像 点对称距离 点对称距离的模糊C均值聚类算法:数字化医学
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