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基于样本权重的出租车聚集区识别算法
基于样本权重的出租车聚集区识别算法
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基于样本权重的出租车聚集区识别算法
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基于样本权重的出租车聚集区识别算法 (2013年)
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聚类技术可以用于对具有动态、随机和异步并发特性的出租车对象进行分类。但是,现有的聚类技术认为每个出租车样本对聚类的贡献相同,没有考虑到不同样本的不同影响,这在一定程度上影响了聚类的精度。提出了一种基于样本权重的出租车聚集区识别算法――SFTA_IB算法,算法引入了样本权重来充分反映不同样本的贡献度。在此基础上,将出租车视为原变量X,出租车坐标数据视为相关变量Y,目标是寻求压缩变量T,在T中最大化保
基于信息瓶颈方法的出租车空载聚集区聚类算法
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在交通物联网中,出租车以其方便、快捷的特性扮演着重要角色.但是,出租车服务的动态、随机和异步并发的特性使得其难以采用微分、差分等数学方法描述.其中,出租车空载问题是公认的智能交通的最大难题之一.提出在GPS数据的基础上,基于信息瓶颈方法来聚类城市内出租车的空载聚集区域,从而指导空载车辆规避这些区域,以此达到提高出租车载客率的效果.出租车空载聚集区聚类算法将出租车视为原变量,GPS数据视为相关变量.
天线方向图matlab代码-mmRAPID:在mmNets2020上发布的mmRAPID(基于mmW随机天线权重向量的路径识别无字典)算法的公
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提出一种选择性样本权重更新算法 ,把 FNR和 FPR引入样本权重更新过程 ,将分类效果反馈给分类器,实现对分类器结构的有效控制 ,在样本权重更新时合理选择更新方法 ,使得分类器的 FNR或 FPR达到理想状态。实验表明 ,该算法能有效改善整个分类器的 FNR和 FPR。
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