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一种基于传感器加权的模糊聚类数据关联方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种用于传感器网络中信息融合的模糊数据关联新方法,该方法利用传感器的观测性能的先验知识对观测样本进行加权,通过加权模糊聚类算法实现数据的正确关联.同时,引入模糊聚类有效性函数自动确定每个观测时刻的目标数目.实验结果表明与传统基于模糊c均值聚类算法相比,本文提出的数据关联方法不仅具有更高的关联精度,而且具有较好的可靠性和有效性. 相似文献
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首先提出了一种优化初始中心点方法用以解决聚类的局部最优问题.同时通过样本的模糊加权减少边缘噪音数据对聚类效率的影响.文本聚类试验表明,该模糊文本聚类算法取得较好的聚类效果. 相似文献
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基因启动子区域控制一个基因转录的起始.因此,真核启动子预测是DNA序列分析中最重要的问题,也是非常困难的任务.用高斯混合模型(GMM)估计启动子中寡核苷酸位置密度并将其作为特征向量,是一种有效的方法.然而混合度G通常都选的很大,模型训练需要大量的时间.由于每个寡核苷酸位置分布的不同,本文提出用模糊聚类的方法分别确定每个寡核苷酸的最优混合度,提高了寡核苷酸位置分布的检测精度,并减少了计算时间.接着,提出了一种基于最小二乘法的加权贝叶斯分类器算法,用于人类启动子的辨识,进一步提高了辨识精度.仿真结果表明,本算法具有较高的预测效果. 相似文献
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一种新型模糊神经网络结构确定的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文给出了生种改进的模糊神经网络模型。这种模糊神经网络结构的建立只需要根据系统的输入输出数据来得到,且含义非常明晰。通常网络神经元的个数据根据经验来推,而我们通过糊数据曲线来确定网络模型,具有更高的准确度和优化性。 相似文献
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一种基于神经网络的模糊推理方法 总被引:3,自引:1,他引:3
对于Zadeh的模糊关系合成法则(简称CRI方法),选择一个适宜蕴涵关系矩阵是至关重要的。通常蕴涵关系矩阵的元素值是通过一个所构造的数学表达式计算的,或是由领域专家凭经验直接给出。然而,有时,特别是对于后一种情形,CRI法不能满足模糊推理最基本的一致性要求。文章构造了一个神经网络用于模糊推理,新方法不仅是CRI方法的推广,而且远比CRI方法易于满足推理的一致性要求。得益于神经网络的长处,新方法具有灵活性、可调性。文章给出了权值的具取值法。 相似文献
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一种基于段落同现频率的加权方法 总被引:1,自引:1,他引:0
聚类算法的研究已经非常成熟了,但是这些聚类算法一般都是基于数值型信息,所以怎样把现有的一些经典聚类算法有效地应用到文本聚类,特别是中文文本聚类是一个非常重要的问题。文中提出了一种基于语义分析,利用段落同现频率来加权特征向量权值的方法。实验证明:基于语义分析特征向量加权的方法能够提高10%左右的文本聚类效果。同时,文中还研究了段落同现频率阈值选取问题,发现段落同现频率阈值选取大小对聚类效果有很大影响。 相似文献
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在网络传输过程中宽带音频会由于高频信息的缺失导致音频质量下降,因此,本文提出了一种基于局部最小二乘支持向量机的宽带向超宽带音频频带扩展方法.根据音频频域序列的非线性特性,本文采用相空间重构和局部最小二乘支持向量机对音频信号的高频频谱细节进行预测,并结合高斯混合模型对高频子带能量进行估计,最后经过高频频谱包络调整,所提方法能够有效地恢复7kHz~14kHz频率范围内的高频成分.主客观测试结果表明,该方法改善了宽带音频的听觉质量,其性能优于参考音频频带扩展方法. 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题。研究了支持向量机的拓展算法——最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于电力系统短期负荷时间序列预测。通过实例并与神经网络模型预测结果相比较表明,LSSVM模型的预测精度要明显高于神经网络模型,验证了LSS-VM模型可以很好地应用于短期负荷时间序列预测,并且具有较高的准确性与有效性,这为短期负荷预测提供了一个新的解决思路。 相似文献
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基于加权最小二乘法的红外辐射定标 总被引:2,自引:1,他引:2
随着红外物理与红外技术的深入发展,目标的辐射特性测量受到了广泛的重视,红外探测器的辐射定标直接决定了辐射特性测量精度,为此文中建立了辐射定标系统,对3~5μm的红外焦平面阵列相机进行了绝对辐射定标实验。文中给出了辐射定标的数学模型,制定了定标的流程并进行了相应的辐射定标实验;针对红外标准源和环境波动性的影响,提出了加权最小二乘法的辐射定标优化方法;通过外场辐射特性测量实验表明,该方法的反演误差优于4%,提高了辐射定标的精度,结果满足实际工程的需要。 相似文献
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光纤法布里-珀罗可调滤波器(FFP-TF)是组成光纤布拉格光栅传感器解调系统的核心器件之一,其稳定性对解调精度至关重要,而温度漂移是影响其稳定性的关键因素之一.最小二乘支持向量机(LSSVM)的非线性映射能力可以对漂移进行有效补偿,针对传统LSSVM模型参数选取易陷入局部最优的问题,基于改进的天牛须搜索粒子群优化算法在... 相似文献
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基于最小二乘支持向量机回归算法,本文在前期工作的基础上进行了扩展,提出了更加详尽的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法. 与标准的LSSVR相比,本文提出的算法在学习新样本的时候利用了已有的学习结果,可以快速获得新的学习机. 模拟结果表明,自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法能够自适应地确定支持向量的数目,保留了QP方法在训练SVM时支持向量的稀疏性,在相近的回归精度下,该算法极大地提高了标准LSSVR学习的速度. 相似文献
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本文把雷达目标回波信号和欺骗干扰信号纳入到统一框架下进行分析,提取了基于原子分解理论的特征及时延和频偏匹配度特征。最后利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器,对雷达接收信号进行了分类识别。仿真结果验证了该方法不仅可以有效检测欺骗干扰信号的存在,还可以识别欺骗干扰信号的类型。 相似文献