基于半监督学习的黄曲条跳甲预警方法 被引量：7

1

作者 彭晓琴 杨敬锋 +2 位作者 胡月明 李健华 贾正雷 《农机化研究》 北大核心 2008年第3期150-152,156,共4页

蔬菜病虫害的预警通常依靠植保专家知识来进行,较少采用数学建模方法来进行定量分析。为此,利用部分已知类别的训练样本抽取其关联规则作为监督信息,结合非监督学习的K-mean聚类算法,建立蔬菜黄曲条跳甲的预警模型。半监督学习算法既能... 蔬菜病虫害的预警通常依靠植保专家知识来进行,较少采用数学建模方法来进行定量分析。为此,利用部分已知类别的训练样本抽取其关联规则作为监督信息,结合非监督学习的K-mean聚类算法,建立蔬菜黄曲条跳甲的预警模型。半监督学习算法既能发挥有监督学习准确率高的优点,又能充分地利用无监督学习的灵活性,具有一定的研究意义和实际意义。通过对广东省蔬菜黄曲条跳甲数据实验表明,半监督学习算法预警准确率比同条件下K-mean聚类算法的准确率高出24.31%。 展开更多

关键词 植物保护 黄曲条跳甲 试验 预警 关联规则 聚类 k-mean算法

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依托学科竞赛的计算机专业学生能力培养研究 被引量：7

2

作者 叶枫 吴胜艳 +1 位作者 张雪洁 李凌 《计算机教育》 2017年第3期43-47,共5页

在总结国内外知名大学生程序设计竞赛特点的基础上,提出依托学科竞赛的计算机专业学生能力培养模式:结合不同竞赛的特点,完善计算机专业课程讲授体系;构建师生协作和教学过程的质量保障体系。通过对近3年应届毕业生的就业状况和竞赛成... 在总结国内外知名大学生程序设计竞赛特点的基础上,提出依托学科竞赛的计算机专业学生能力培养模式:结合不同竞赛的特点,完善计算机专业课程讲授体系;构建师生协作和教学过程的质量保障体系。通过对近3年应届毕业生的就业状况和竞赛成绩进行统计和聚类分析,说明依托学科竞赛的学生能力培养模式是可行的。 展开更多

关键词 竞赛 能力培养 R k—mean算法

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基于WRF-Chem模型的沈阳市颗粒物扩散特征和成因分析 被引量：4

3

作者 杜勃莹 马云峰 +4 位作者 王琦 王月 石晓飞 王帅 边玉山 《环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期89-97,104,共10页

日益严峻的城市大气环境质量不仅与当地污染物大量排放有关,还受到区域传输的影响。以沈阳市2017年1月一次大气污染过程为研究对象,利用WRF-HYSPLIT模式计算后向轨迹,结合WRF-Chem空气质量模型模拟地表PM_(2.5)颗粒物的扩散过程,同时分... 日益严峻的城市大气环境质量不仅与当地污染物大量排放有关,还受到区域传输的影响。以沈阳市2017年1月一次大气污染过程为研究对象,利用WRF-HYSPLIT模式计算后向轨迹,结合WRF-Chem空气质量模型模拟地表PM_(2.5)颗粒物的扩散过程,同时分析了区域内的地面、高空天气系统特征。研究结果表明,2017年1月的气团轨迹传输模式可分为5类:偏西方向的传输模式1移动速度快,发生频率和污染浓度均最低,第2、3类簇团在传输模式上相近;均起源于内蒙古自治区内,向东南方向移动至目标区域,轨迹PM_(2.5)浓度均值较低依次为45.47,67.97μg/m³,频率依次为24.19%、15.32%;第4类簇团传输模式为本地输送,轨迹占比为33.06%且污染水平最大(121.66μg/m³);西南方向传输模式5的频率占比为14.53%,PM_(2.5)污染水平为105.5μg/m³。通过轨迹计算与空气质量模型结果对比发现,西南方向的传输模式与东北方向的传输模式会导致目标区域PM_(2.5)浓度升高,地形动力因子和热力因子所形成的东北地形槽和长白山小高压,更易导致重污染事件。 展开更多

关键词 HYSPLIT k-mean算法 主传输模式 WRF-Chem 沈阳

原文传递

半监督学习在研究生调剂中的应用 被引量：3

4

作者 黄树成 曲亚辉 《计算机系统应用》 2011年第4期122-126,共5页

研究生调剂是研究生招生中的重要环节。传统的调剂方法都是通过手工操作的,考生很难从往年大量的调剂数据中分析出规律,选报合适的学校。提出了基于半监督学习的数据挖掘方法,也即是从已知类别的训练样本提取出其中的关联规则作为分类... 研究生调剂是研究生招生中的重要环节。传统的调剂方法都是通过手工操作的,考生很难从往年大量的调剂数据中分析出规律,选报合适的学校。提出了基于半监督学习的数据挖掘方法,也即是从已知类别的训练样本提取出其中的关联规则作为分类的监督信息,并结合非监督学习方法中的K-mean聚类算法,对大量未标识样本进行分类的算法,此方法克服了研究生调剂涉及因素繁多,无法准确填报的弊端。该方法实现过程简单,分类准确,可推广性较强。 展开更多

关键词 半监督学习 k-mean算法 关联规则 聚类

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一种基于知网的K-means聚类算法 被引量：1

5

作者 冯珺 孙济庆 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2007年第3期356-360,共5页

本文通过引入知网的概念，对传统的K-means聚类算法进行了分析，初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响，初始值选择的不好，可能无法得到有效的聚类结果，这也成为K-means算法的一个主要问题。采用聚类中心的搜索算法来进行聚类中... 本文通过引入知网的概念，对传统的K-means聚类算法进行了分析，初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响，初始值选择的不好，可能无法得到有效的聚类结果，这也成为K-means算法的一个主要问题。采用聚类中心的搜索算法来进行聚类中心的选取，对其初始聚类中心确定一个初始划分，运用“射靶”的原理进行了改进，找到“靶心”得到一个最终选定的初始聚类中心，从而提高算法的稳定性，得到较稳定的聚类结果。实验结果表明，采用改进后的K-means作为簇心生成算法，随着待聚类文档数目的增加，效率提升更为突出。 展开更多

关键词 知网 聚类 k-mean算法

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半监督学习算法在农用地分等中的应用 被引量：2

6

作者 陈志民 薛月菊 +2 位作者 杨敬锋 叶志婵 陈剑虹 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第23期6133-6135,共3页

为了提高了土地评价模型的简易性、可解释性和准确性,以及克服传统土地评价模型中认为因素多的影响,提出利用关联规则挖掘算法从已知类别的训练样本提取其中的分类关联规则作为监督信息,结合非监督学习方法中的K-mean聚类算法,对大量未... 为了提高了土地评价模型的简易性、可解释性和准确性,以及克服传统土地评价模型中认为因素多的影响,提出利用关联规则挖掘算法从已知类别的训练样本提取其中的分类关联规则作为监督信息,结合非监督学习方法中的K-mean聚类算法,对大量未标定样本进行分类的半监督学习方法。该方法实现过程简单,分类准确率高,可推广性较强。对广东省土地资源的评价实验表明,利用半监督学习算法可得到较高的土地评价准确率94.0622%。 展开更多

关键词 土地评价 半监督学习 k—mean算法 关联规则 聚类

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P2P网络中的数据挖掘 被引量：2

7

作者 刘天鹏 周娅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第1期162-164,170,共4页

在分析了现有分布式数据挖掘算法的运行机制和P2P技术具有无中心、不同步等特点的基础上,通过扩展经典K-mean算法的迭代过程,设计了一种能够用于P2P网络的分布式数据挖掘算法。该算法只需要在直接相连的节点间传递数据,并且能使每个节... 在分析了现有分布式数据挖掘算法的运行机制和P2P技术具有无中心、不同步等特点的基础上,通过扩展经典K-mean算法的迭代过程,设计了一种能够用于P2P网络的分布式数据挖掘算法。该算法只需要在直接相连的节点间传递数据,并且能使每个节点上的数据按照全局聚类的结果聚合。最后用模拟实验验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 k—mean算法 分布式数据挖掘 对等网 聚类

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基于Chameleon算法和谱平分法的聚类新方法

8

作者 张友 赵凤霞 《大连民族学院学报》 CAS 2010年第1期61-64,共4页

在分析传统的聚类算法优越性和存在不足的基础上,基于Chameleon算法和谱平分法的思想提出了一种新的聚类方法。相比传统聚类算法而言此算法克服了如k-means算法、EM算法等传统聚类算法在聚类不为凸的样本空间时容易陷入局部最优的缺点,... 在分析传统的聚类算法优越性和存在不足的基础上,基于Chameleon算法和谱平分法的思想提出了一种新的聚类方法。相比传统聚类算法而言此算法克服了如k-means算法、EM算法等传统聚类算法在聚类不为凸的样本空间时容易陷入局部最优的缺点,能在任意形状的样本空间上聚类,且收敛于全局最优解,并且可以降低噪声和离群点的影响,提高了算法的有效性。在UCI数据集和5个特殊的二维数据点组成的数据集上进行了实验,证明了本方法的有效性。 展开更多

关键词 聚类算法 CHAMELEON算法 谱平分法 k—mean算法 EM算法 不为凸的样本空间

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基于KDMSPCS-GRNN的室内定位技术研究

9

作者 王超 单志勇 《信息技术与网络安全》 2021年第4期20-27,45,共9页

针对利用广义神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)搭建的定位预测模型定位精度低、效率慢等问题,基于动态分群策略,提出一种线性递减粒子群(Linear Decreasing Contraction Particle Swarm Optimization,LDCPSO)和布... 针对利用广义神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)搭建的定位预测模型定位精度低、效率慢等问题,基于动态分群策略,提出一种线性递减粒子群(Linear Decreasing Contraction Particle Swarm Optimization,LDCPSO)和布谷鸟(Cuckoo Search,CS)混合寻优算法,并利用此算法为GRNN选择最优参数,构建定位预测模型。该算法主要利用K均值聚类算法(K-means)对整个种群进行周期性的分群,底层使用LDCPSO算法优化各个子群,并将最优粒子传至高层,高层使用CS算法优化各个子群的最优粒子,并将最终结果返回底层,执行下一次迭代。实验过程中,一方面将提出的算法应用于多个测试函数,结果表明该算法具有更好的收敛速度和收敛精度;另一方面利用该算法搭建定位模型,并与其他定位模型对比,结果显示该定位模型具有更好的定位效果。 展开更多

关键词 LDCPSO算法 CS算法 k-mean算法 GRNN算法 测试函数

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云计算环境中k-mean大数据聚类方法应用研究

10

作者 李英杰 王芮 尚影 《景德镇学院学报》 2022年第6期28-30,共3页

传统k-mean算法解决数据聚类问题时容易陷入局部最优,且单位时间内聚类数据的效率不高等问题,本文针对这些缺点对k-mean算法进行改进。在MapReduce框架下并行化布局k-mean聚类算法,基于分治策略将大数据集分为数据块,同时削减spill文件... 传统k-mean算法解决数据聚类问题时容易陷入局部最优,且单位时间内聚类数据的效率不高等问题,本文针对这些缺点对k-mean算法进行改进。在MapReduce框架下并行化布局k-mean聚类算法,基于分治策略将大数据集分为数据块,同时削减spill文件的合并以降低Map节点计算量输出;基于密度参数选取k-mean聚类算法的中心点,使用误差平方和确定算法聚类个数,避免数据聚类陷入局部最优。实验结果显示,该方法在聚类精度与效率方面均展现其优势,具有较强的数据聚类实际应用价值。 展开更多

关键词 云计算 MAPREDUCE框架 k-mean算法 大数据聚类

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并行计算中基于移动Agent的负载均衡策略

11

作者 王黎明 赵中堂 柴玉梅 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 2004年第3期5-8,共4页

针对并行程序设计的五种模式中主从模式的不足 ,提出了基于移动 agent的负载均衡策略 .该策略对移动agent获取的数据进行分析 ,合理地分配各个结点的处理数据量 ,明显地减少了程序的运行时间 .

关键词 并行计算 移动AGENT 负载均衡策略 k-mean算法

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使用聚类算法构建学习模型

12

作者 邵隽 《电脑知识与技术》 2014年第12X期8599-8600,共2页

影响智能教学系统中教学决策的一个核心因素是系统中学习模型的质量。学习模型是一种以人类学生解决问题的各种方法为基础的模型。一个好的学习模型能够匹配学生行为模式,为学习任务难度和相关问题之间的学习转化提供有效信息。然而,传... 影响智能教学系统中教学决策的一个核心因素是系统中学习模型的质量。学习模型是一种以人类学生解决问题的各种方法为基础的模型。一个好的学习模型能够匹配学生行为模式,为学习任务难度和相关问题之间的学习转化提供有效信息。然而,传统构建模型的方式一方面非常耗时,而且还容易丢失具有重要教育意义的内容和学习方式。自动化方式可以构建更好的学习模型,但需要一些工程知识,同时其模型难以解释。该文讨论了一种基于内容特征使用聚类算法来构建学习模型的方法。 展开更多

关键词 聚类 学习模型 k-mean算法

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智能搜索系统个性化服务的研究

13

作者 孙颖 邓康桥 《电子商务》 2011年第10期49-50,57,共3页

随着互联网技术的不断发展与成熟,人们进入了信息爆炸的时代。人们想要更加方便快捷的获取所需要的信息。因此,能够提供个性化服务的超级门户也就孕育而生。人们可以在此随时获取自己所需要的信息,随时更改自己的定制。同时,在搜索信息... 随着互联网技术的不断发展与成熟,人们进入了信息爆炸的时代。人们想要更加方便快捷的获取所需要的信息。因此,能够提供个性化服务的超级门户也就孕育而生。人们可以在此随时获取自己所需要的信息,随时更改自己的定制。同时,在搜索信息时,搜索引擎将会根据用户平时搜索的领域和内容,更加准确的搜索到用户所需要的信息。智能化搜索提供的个性化服务将形成以用户为中心的服务模式,本文介绍了个性化聚类与推荐的K-Mean算法。 展开更多

关键词 智能搜索 个性化服务 超级门户 k-mean算法

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一种改进的K-means算法在异常检测中的应用 被引量：11

14

作者 陈庄 罗告成 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2015年第5期66-70,共5页

为提高K-means聚类算法在异常检测中的效果,给出一种改进的K-means聚类算法。基于最大距离选取初始聚类中心,并引入信息熵计算各个属性的权重,用改进后的加权欧氏距离公式计算数据集中样本点间的距离。选取KDD CUP99数据集测试算法的性... 为提高K-means聚类算法在异常检测中的效果,给出一种改进的K-means聚类算法。基于最大距离选取初始聚类中心,并引入信息熵计算各个属性的权重,用改进后的加权欧氏距离公式计算数据集中样本点间的距离。选取KDD CUP99数据集测试算法的性能。实验结果表明,本算法有助于提高异常检测的检测率和降低误报率。 展开更多

关键词 异常检测 数据挖掘 k-mean聚类算法 初始聚类中心 加权欧式距离

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基于K-mean聚类算法的电力营销数据分析

15

作者 李国庆 《电子技术（上海）》 2023年第7期356-357,共2页

阐述运用BP神经网络,计算所有层的误差函数,在指定的范围内进行样本训练获取权重与阈值,计算矩阵的特征向量并排列成新矩阵,获取特征值和阈值,计算样本到聚类中心的距离得到最优聚类数数据,从而实现基于K-mean聚类算法的电力营销数据分析。

关键词 k-mean聚类算法 大数据分析 电力营销

原文传递

一种基于K-Mean算法的移动应用兼容性测试方法 被引量：3

16

作者 张涛 周文强 +2 位作者 李坤 王海鹏 成静 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期512-515,共4页

随着移动应用市场的快速发展,移动应用兼容性测试问题日显突出和紧迫。本文提出了一种基于K-Mena算法的移动应用兼容性测试设备选择方法。该方法首先建立移动应用兼容性测试设备的特征树模型,确定各个基本特征的测试值,定义初始K值和中... 随着移动应用市场的快速发展,移动应用兼容性测试问题日显突出和紧迫。本文提出了一种基于K-Mena算法的移动应用兼容性测试设备选择方法。该方法首先建立移动应用兼容性测试设备的特征树模型,确定各个基本特征的测试值,定义初始K值和中心点。然后给出一种基于设备特征树模型的特征距离计算方法。最后基于K-Mean聚类算法,对移动设备进行聚类,从各个聚类中选择适合的移动应用兼容性测试设备。通过实例进行验证分析,结果表明该方法能够帮助测试人员选择适合的测试设备,从而降低测试成本,提高测试效率和测试质量。 展开更多

关键词 移动应用 兼容性测试 k-mean聚类算法 特征树模型

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串联式集装箱重心偏移自适应修正算法研究

17

作者 何锋 宋小波 +2 位作者 刘忠杰 周培莹 蒋欣晟 《计算机技术与发展》 2012年第3期96-98,102,共4页

针对串联式集装箱分箱计重中因货物配置不匀导致的重心随机偏移问题,提出了一种基于径向基函数神经网络的自适应修正算法。该算法利用K-Mean聚类算法来确定RBF神经网络隐含层的中心向量;并采用RLS算法来调整隐含层与输出层之间的连接权... 针对串联式集装箱分箱计重中因货物配置不匀导致的重心随机偏移问题,提出了一种基于径向基函数神经网络的自适应修正算法。该算法利用K-Mean聚类算法来确定RBF神经网络隐含层的中心向量;并采用RLS算法来调整隐含层与输出层之间的连接权值。该算法模型能针对各种车型并在各种车速下实现串联式集装箱的重心动态计算,从而获得准确的分箱重量。通过RBF及BP算法的仿真对比实验表明:基于RBF的修正算法具有更高的环境适应性和更低的计重误差率,能真正达到串联式集装箱重心自适应偏移纠正的目的。 展开更多

关键词 串联式集装箱 动态计重 神经网络 径向基函数 k-mean聚类算法 递推最小二乘法

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基于K-MEAN算法的知识资源聚类研究

18

作者 谭佩知 《信息技术与信息化》 2015年第10期191-192,共2页

知识资源聚合的关键是对以文档形式存在的知识资源进行聚类,即将知识文档集合分成若干个簇,要求同一簇内文档内容的相似度尽可能的大,而不同簇之间的相似度尽可能的小。本文利用k-mean算法对知识资源进行聚类研究,针对知识资源的特点,... 知识资源聚合的关键是对以文档形式存在的知识资源进行聚类,即将知识文档集合分成若干个簇,要求同一簇内文档内容的相似度尽可能的大,而不同簇之间的相似度尽可能的小。本文利用k-mean算法对知识资源进行聚类研究,针对知识资源的特点,以及人们在查询资料时主要使用关键词来进行查询的特征,先对关键词进行聚类,由关键词的聚类结果直接映射得到知识资源的初始聚类,再根据知识资源的隶属度获得优化的聚类集。 展开更多

关键词 文本聚类 k-mean聚类算法 特征权值

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