基于加权余弦相似度与极限学习机的电力负荷短期预测

为提高电力系统管理的效率,提出一种基于加权余弦相似度与极限学习机(extreme tearning machine, ELM)的电力负荷短期预测设计。通过熵权法对电力负荷相关物理信息进行权重分配,获得的权重赋予到余弦相似度中,利用加权余弦相似度对历史日与待测日的电负荷数据进行相似度选取,筛选数据作为极限学习机的输入,提高极限学习机回归模型的精度,最终获取电力负荷预测。实验分析与反向传播BP(back propagation)神经网络、支持向量机(spupport vector machine, SVM)预测算法对比,该方法能有效提高预测模型的精度,同时简化计算量。     

基于相似度的离群模式发现模型

提出了基于相似度的离群模式发现模型,该模型主要利用知识属性集分析离群点,既能够处理离群点的数值属性,又能够处理其类别属性;通过组间相似度从中发现离群模式,不仅回避离群点数量少的缺陷,还利用了离群点的隐含语义．给出了在银行结售汇交易数据上进行的实验分析结果,模型发现了某地区的3个可疑模式,该结果为金融犯罪分析提供有利线索;利用不同子空间角色划分,可以发现个人、地区等不同对象间的异常资金流动;模式发现算法具有线性时间复杂度,在实际应用中具有较好的性能．结果表明模型能检测出可疑资金流动序列,为反洗钱工作提供有意义的线索．     

基于加权余弦相似度的WiFi指纹室内定位

基于Wi Fi的室内定位具有低成本、易部署、覆盖范围广、精度高等优点,成为室内定位技术研究的热点.Wi Fi指纹定位法可以对抗多径的影响,具有较高的定位精度.但是由于智能移动终端的种类繁多,使得室内定位系统离线建立的指纹数据库难以兼容不同的智能移动设备,降低了定位系统的适用性.为解决此问题,提出了加权余弦相似度算法,使用信号强度的加权余弦相似度作为匹配特征.实测表明,采用加权余弦相似度算法可有效解决终端差异性,提高了室内定位系统的精度和普适性.     

基于N-Gram和动态滑动窗口的改进余弦相似度算法研究

为了解决余弦相似度算法进行数据清洗时重复与相似的数据会使计算量呈几何级增长的问题,提出了基于N-Gram和动态滑动窗口的改进余弦相似度算法.首先通过计算每条数据的N-Gram值,并对数据进行相似度排序,然后定义初始滑动窗口,其窗口值根据N-Gram值的方差动态调整,最后在每个窗口中根据相似度与阀值判断相似数据.实验结果表明,改进的余弦相似度算法在运行速度上有大幅度提高,数据清洗准确率也得到提升,且该算法适用于海量数据的情形.     

基于内容推荐算法和余弦相似度算法的领导决策辅助信息系统

【目的】为研究符合党政机关辅助决策特点的决策辅助系统,帮助领导快速、准确收集查找决策辅助信息,提高党政机关领导决策效率和准确性。【方法】基于内容推荐和余弦相似度算法设计了决策信息检索引擎,并结合决策信息库、用户决策特征库、决策信息采集子系统、决策信息推送子系统设计研发了领导决策辅助系统。【结果】系统在党政机关的决策辅助系统中进行了应用验证。系统可根据领导输入的关键字及领导的关注偏好进行决策辅助信息推送,推送结果准确率较高,符合辅助领导决策预期。【结论】基于内容推荐和余弦相似度算法的领导决策辅助信息系统根据用户偏好和特征进行决策辅助信息推荐,具有较好的准确性和针对性,开辟了党政机关决策辅助系统设计建设的新思路。     

基于加权余弦相似度的XML文档聚类研究

在实际应用中,XML（eXtensible Markup Language）文档中的一些结构经常被改变。为了挖掘XML文档在历史变化过程中经常改变的结构所蕴含的知识,提出了发现频繁变化结构的方法。该方法用一组频繁变化结构组成的文档向量模型代表一个XML文档,将频繁变化结构在簇中的出现比例作为权值,使用加权余弦相似度对XML文档进行聚类。经过实验分析,根据XML文档历史变化过程中的频繁变化结构能较好地将XML文档进行聚类。用加权余弦相似度对XML文档进行聚类,其聚类结果的正确率、召回率和簇内部距离均优于使用非加权余弦相似度对XML文档进行聚类得到的结果。     

基于余弦相似度模型的最佳教练遴选算法

介绍了一种基于余弦相似度模型的最佳教练遴选算法.该方法首先定义了执教能力评价指标,并针对指标中的时间相关因素给出了修正方法,最大程度地削减了时间因素对教练遴选算法的影响.采用单因素方差分析方法分析了性别对排名结果的影响,在此基础上提出了基于白化方法的改进策略,消除了性别的影响.采用对比策略,将所有教练的评价指标向量与理想化教练向量之间进行余弦相似度计算,最终遴选出最佳教练.基于实际数据的实验结果验证了算法的有效性.     

模糊集的直觉熵与直觉相似度

熵与相似度都是用来描述模糊集模糊程度的指标,现有方法都是通过将其刻画为具体的数值展开研究.针对当模糊集的模糊程度具有不确定性,无法利用具体的数值表示时,如何利用熵与相似度来进行度量的问题展开讨论.首先提出了直觉熵与直觉相似度的定义,其次利用两个定理说明直觉熵与直觉相似度可以相互转化.     

基于属性相关分析的离群数据并行挖掘算法

针对高维海量数据集中的局部离群数据,利用并行计算和属性相关性分析思想,给出了一种离群数据并行挖掘算法。该算法首先由主节点分配属性相关分析任务,各个子节点并行查找数据集中的冗余属性,将其冗余属性传回主节点,并由主节点删除;其次,主节点分配搜索任务,各子节点采用微粒群算法,并行搜索局部离群子空间;再次,由主节点对局部离群子空间合并计算后,确定全局离群数据;最后,在MPICH2-1.0.3的并行计算环境下,采用恒星光谱数据作为数据集,实验结果验证了算法的正确性和有效性。     

应用相似度测量的图离群点检测方法

针对传统离群点检测方法精确度不高的问题,提出了一种同时基于全局和局部视野综合考虑的离群点检测方法,并将其成功应用于事务图数据集的离群点检测。该方法利用极大公共频繁子图来测量任意两个事务图之间的相似度,提出利用基于公共近邻的裁剪方法对相似矩阵进行裁剪,通过计算数据结点的往返距离得出各个结点的离群值评分,弥补了传统基于稳态分布随机游走的离群点检测方法的缺陷。实验结果表明:该方法在事务图数据离群点检测方面的性能明显优于基于subdue的方法,精确度和错误报警率以及召回率提高了约10%。     

一种基于相似度量的离群点检测方法

离群点检测在是数据挖掘的重要领域,广泛应用在信用卡欺诈检测、网络入侵检测等重要方面,文中在结合层次聚类和相似性,给出高维数据的相似度量函数与类密度的概念,并基于类密度重新定义高维数据的离群点,从而提出一种基于相似度量的离群点检测算法;实验表明:算法对高维数据中的离群点检测有一定的价值。     

一种基于函数依赖的属性相似度调整算法

属性相似度的准确性是影响实体分辨准确程度的重要因素之一.为提高属性相似度的准确性,分析了属性相似度与函数依赖的关系,给出了属性相似度调整原则,提出了依据函数依赖进行相似度划分、相似度传递调整和计算相似度调整代价的方法,提出了通过属性相似度调整提高属性相似度准确性的属性相似度传递调整算法.实验结果表明,该算法能够更好地区分匹配记录对和不匹配记录对,获得更高的查全率、查准率和F1值.     

一种新的启发式属性约简算法

为解决属性约简的诸多问题,比如基于信息熵的属性约简方法偏向多值属性的缺点,而基于属性相似度的属性约简方法偏向少值属性的不足,现提出一种将信息熵和属性相似度结合起来的新的启发式属性约简方法.实验结果表明,避免了上述两种属性约简算法的偏向性.     

基于有权重超图的离群点检测

基于有权重支持度框架的关联规则挖掘算法和超图分割算法, 给出一种新的基于有权重超图模型的离群点检测算法WHOT(Weighted Hypergraph based Outlier Test). WHOT算法根据有权重支持度的定义, 重新设计了基于有权重支持度框架的关联规则挖掘算法, 并挖掘出数据集中的重要关联规则, 形成超图. 在超图上应用超图分割算法, 得到聚类集合, 再结合项权重和事务权重的定义, 判断一条记录是否为离群数据.     

一种基于分层属性相似度聚类的ASON告警关联分析方法*

针对传统属性相似度告警聚类不能充分挖掘告警属性语义信息的不足,结合自动交换光网络(automatically switched optical network,ASON)的告警特点,分析了告警属性语义信息对告警聚类的作用,定义了具有分层特点的属性相似度函数,增强了聚类结果的客观性,并利用历史告警库复杂度和聚类扩充率对聚类效果进行了比较分析。实验表明,新方法与传统的告警属性相似度聚类方法相比,具有更高的准确性。对于在特定时间段内故障类型较多的情况,新方法具有较好的适应性。     

基于属性相似度的云分类器

提出了属性相似度概念解决高维对象分类的权重问题,并结合云理论建立了基于属性相似度的云分类器.采用云理论建立训练集的各属性模型,表达各属性值隶属于其类别中心Ex的程度.分类模型由属性模型集成得到,属性权重根据属性相似度计算.各类别的同一属性间的相似度越大,此属性对分类的作用越小.基于粒子群优化方法对分类模型的中心位置Ex进行优化.将此分类器与普通云分类器应用于iris数据集的分类实验,该分类器的分类效果好于后者.