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论文研究-基于R语言的混合型聚类算法的研究与实现 .pdf 评分

基于R语言的混合型聚类算法的研究与实现,陈晓,赵晶玲,随着信息技术的飞速发展,大数据时代已经来临,对数据的分析处理成为研究的重点,数据挖掘更是成为了重中之重,被广泛研究。目前

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论文研究-基于R语言的混合型聚类算法的研究与实现 .pdf

基于R语言的混合型聚类算法的研究与实现,陈晓,赵晶玲,随着信息技术的飞速发展,大数据时代已经来临,对数据的分析处理成为研究的重点,数据挖掘更是成为了重中之重,被广泛研究。目前

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论文研究-基于Spark的混合协同过滤算法改进与实现.pdf

针对传统协同过滤在推荐过程中存在的稀疏性、扩展性以及个性化问题,通过引入算法集成的思想,旨在优化和改进一种新型的基于Spark平台下的混合协同过滤。借鉴Stacking集成学习思想,将多个弱推荐器线性加权组合,形成综合性强的推荐器。算法基于近邻协同过滤,结合分类、流行度、好评度等对近邻相似度计算策略进行优化,旨在改善相似度的合理性以及相似度计算的复杂度,在一定程度上改善了评分稀疏性的问题;算法结合Spark分布式计算平台,充分借鉴分布式平台的优点,利用其流式处理以及分布式存储结构等特性,设计并实现一种推荐算法的增量迭型,解决了协同过滤算法扩展性和实时性问题。实验数据采用UCI公用数据集Movi

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论文研究-基于遗传算法的混合交通网络设计的双层优化模型 .pdf

基于遗传算法的混合交通网络设计的双层优化模型,杜培全,陈森发,通过对离散型及连续型交通网络设计的特点及其研究现状的分析,提出一种利用双层优化模型和遗传算法对混合网络设计问题进行求解的��

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论文研究-基于混合反馈型回声状态网络的预测算法 .pdf

基于混合反馈型回声状态网络的预测算法,冯辰,崔鸿雁,随着回声状态网络(ESN)预测算法的广泛应用,算法的预测精度已经成为衡量该算法好坏的一条重要标准。本论文提出了一种基于混合反馈�

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论文研究-区间数型多式联运路线优化问题的混合遗传算法.pdf

多式联运路线优化问题直接关系到货物运输的费用、时间和运输质量。首先分析了多式联运路线优化问题的数学模型及虚拟运输网络图;其次,将区间数排序的思想引入适应度函数的设计中,提出了一种求解区间数型多式联运路线优化问题的混合型遗传算法,给出了染色体编码、遗传算子设计、约束判断与调整及群体多样性控制的方法;最后用示例对算法的有效性进行了验证,算法的提出可为多式联运经营者的决策提供数据参考。

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论文研究-离散型细菌觅食算法求解TSP.pdf

旅行商问题(TSP)是组合优化问题的典型代表,针对TSP的求解提出一种离散型细菌觅食(DBFO)算法。该算法通过结合2-opt算法设计了一种适合处理离散型变量的趋化算子,将细菌觅食算法推广到了离散情形。同时,结合TSP的特点,在迁徙算子中引入基因库的思想来指导新个体的生成,提高了算法的搜索效率。通过对TSPLIB标准库中22个实例进行仿真实验。实验结果表明,该算法能够有效求解城市规模500以下的TSP,与混合蚁群算法和离散型萤火虫群算法相比,具有更好的全局收敛性和稳定性。

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研究论文-基于非均匀分布双融合节点的 WSN数据融合算法.pdf

针对无线传感器网络中层次型融合算法的单跳路由造成网络能量消耗不均衡的问题,提出了一种利用非均匀思想在 LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy )算法基础上进行改进的混合型融合算法. 该算法首先利用 LEACH 进行分簇和融合节点的选择,融合节点主要用于簇内数据的接收和融合处理. 然后基于融合节点到基站距离的不同,非均匀的选择出网内的副融合节点,副融合节点主要用于转发网内融合节点发来的数据. 仿真结果显示,该算法综合了平面型融合算法和层次型融合算法的优点,既均衡了网络能量的消耗又有利于网络的扩展,并且算法简单、适应性强.

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论文研究-基于折射原理的混合型花朵授粉算法.pdf

针对花朵授粉算法收敛速度慢、寻优精度低的缺陷,提出基于折射原理的混合型花朵授粉算法(refrHFPA)。算法首先利用和声搜索算法提升算法收敛速度,然后利用折射原理提高种群的多样性,帮助算法跳出局部最优,提升寻优精度。实验利用八个测试函数,对比其他群智能算法,结果表明refrHFPA算法在收敛速度和寻优精度方面均有显著的提高。

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论文研究-考虑特殊时间约束的混合流水车间调度.pdf

单体型组装加权最小字符翻转(WMLF)问题指定个体联配的加权DNA片断数据,翻转权值和最小的SNP位点以推测出该个体的一对单体型。该问题是NP-难的,至今尚无实用的搜索寻优算法。根据DNA测序片段数据的特点提出了一种遗传算法。对于实际的生物实验数据,即使数据很大,该算法也可以在较短的时间得到WMLF问题的满意解,具有良好的可扩展性和较高的实用价值。

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论文研究-一种适用于混合型分类数据的聚类算法.pdf

传统的K-modes算法采用简单的属性匹配方式计算同一属性下不同属性值的距离,并且计算样本距离时令所有属性权重相等。在此基础上,综合考虑有序型分类数据中属性值的顺序关系、无序型分类数据中不同属性值之间的相似性以及各属性之间的关系等,提出一种更加适用于混合型分类数据的改进聚类算法,该算法对无序型分类数据和有序型分类数据采用不同的距离度量,并且用平均熵赋予相应的权重。实验结果表明,改进算法在人工数据集和真实数据集上均有比K-modes算法及其改进算法更好的聚类效果。

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论文研究-速率自适应的树状采集型MHWSN跨层MAC协议.pdf

中高速传感器节点能量严重受限,节能是中高速传感器网络(Medium and High Rate Sensor Networks,MHWSN)中MAC协议设计的首要问题。针对SMAC协议固定占空比不能适应中高速网络中多种速率混合业务传输的特点,提出了一种适应于数据采集型应用的速率自适应的MAC协议(AMAC)。AMAC协议在SMAC基础上,采用了基于跨层的速率自适应机制和交错唤醒机制,根据节点速率动态调整占空比,上层节点较下层节点延迟一段时间后激活。仿真结果表明,在数据采集树中该算法节点速率较小时,可有效降低空闲节点的占空比、减少能量消耗,节点速率较大时,调整占空比大小,减少碰撞和阻塞发生的概率

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论文研究-基于EM算法的高斯混合型的织物疵点检测研究.pdf

为准确检测织物在生产过程产生的疵点,提出了一种基于EM算法的高斯混合模型的算法来实现织物疵点的自动检测。由于织物背景纹理信息对织物疵点检测影响较大,采用均值采样对其进行预处理来消除背景纹理的影响,用高斯混合模型对新得到的图像进行处理。在进行高斯混合模型计算时分为E步骤、M步骤。E步骤初始化参数,计算样本像素的后验概率,M步骤更新高斯混合模型中的各参数。根据计算各像素的后验概率判断各像素点应该属于疵点部分还是非疵点部分。实验结果证明该算法能检测、分割出较多种类的织物疵点,具有较好的有效性和可靠性。

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论文研究-一种基于DHT混合型对等发现服务的算法设计.pdf

提出一种新的发现服务算法ROAD,尝试采用混合策略来适应系统的不同变化程度;通过改善超级点的使用方式,构建加速路由表,加快发现服务的速度,降低消息转发的延时;并通过幂次序组播算法改善对超级点的依赖性。选择不同质量类型的超级点,ROAD可以扩展成满足不同服务需要的发现机制。

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论文研究-一种处理混合型数据的层次聚类算法.pdf

针对字符型数据和混合型数据的聚类方法进行了研究。首先在经典粗糙集理论的基础上,通过松弛对 象之间的不可分辨和相容性条件,得到了基于和谐关系的扩展粗糙集模型;然后定义了新的个体间不可区分度、 类间不可区分度、聚类结果的综合近似精度等概念,提出了新的混合数据类型层次聚类算法。该算法不仅能处 理数值型数据,而且能处理大多数聚类算法不能处理的字符型数据和混合型数据。实验验证了算法的可行性。

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论文研究-一种高维混合属性数据聚类算法.pdf

在许多应用中,很多数据集都具有数值型和分类型数据的混合特征,k-prototype是针对这类数据聚类的经典方法之一,该方法是一种基于k-means和k-mode的聚类方法。在研究了现有的混合属性数据聚类方法之后,引入了一种新算法用于混合型数据聚类,不仅改进了prototype的选取方法,而且提出了一种新的针对混合型数据的相似度度量方式,基于此又提出了一种不同于k-prototype的数据到prototype的分配方式,采用类似层次聚类中凝聚聚类的思想进行聚类,通过在四个真实的混合型数据集上测试发现:与传统算法相比,算法提高了聚类的精度和稳定性。

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论文研究-基于谱聚类和扩展朴素贝叶斯的混合推荐算法.pdf

随着电子商务的发展,基于协同过滤的推荐算法越来越受欢迎,与此同时,该算法的缺陷也越来越明显,如数据稀疏性、系统可扩展性等。为此,提出一种混合型推荐算法。该混合算法首先利用谱聚类方法,根据图谱理论将聚类问题转换为图的分割问题,寻找相似数据群;然后利用扩展逻辑回归的朴素贝叶斯算法对聚类结果建立预测模型;最后使用增量式更新的方法,在不全部重新训练模型的基础上,对模型进行局部修改。实验结果表明,该算法较传统的协同过滤算法在一定程度上克服了数据稀疏性和冷启动问题,降低了计算复杂度,并且具有更好的准确性和可扩展性。

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论文研究-结合矩阵分解的混合型社会化推荐算法.pdf

推荐系统是用来解决当今时代信息过载的重要工具。随着在线社交网络的出现和普及,一些基于网络推荐算法研究的出现已经引起研究者的广泛关注。然而大多数信任感知的推荐系统忽略了用户有不同行为偏好在不同的兴趣域。考虑用户间特定域信任网络,并且结合推荐项目之间特征属性信息,提出了一种新型社会化推荐算法(H-PMF)。实验表明,H-PMF算法在评分误差和推荐精度上都取得了很好的效果。

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论文研究-基于主干子图的幂律特征图聚类算法.pdf

从Internet拓扑的幂律特征(度分布律)出发,定义了主干子图的相关概念,证明了主干子图的若干性质,并在此基础上给出了基于主干子图的聚类算法。该算法可应用于有幂律特征的大型图的混合布局,也可为幂律特征网络的研究提供参考。幂律特征图可以被分解为一个主干子图和多个子树。主干子图是一些度相对较高节点的集合;而子树则正好相反,幂律特征有效地保证了节点度分布的非均一特性。基于主干子图理论的图聚类算法可以分成两个步骤,即主干子图生成算法和桩树生成算法。主干子图Gs(Vs,Es)与原始图G(V,E)之间的同态等价关系

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论文研究-新的混合型盲均衡算法.pdf

对于光谱图、心电图、线阵CCD光斑图等尖峰型信号,既要滤除噪声又要保持信号峰的位置、幅度、面积、边缘陡度等特征,这是一对难以兼顾的矛盾。在分析了常规加权滑动平均滤波算法的基础之上,提出了幅相二元距离权系数的概念。它不仅考虑了参与加权滑动平均运算的采样数据点间在相位上的相关性,同时也考虑了它们在幅值方面的相关性,有效地解决了峰脚数据被拉高的问题。通过动态调整相位距离阈值或幅值距离阈值,有效地解决了峰顶数据被拉低的问题,从而建立了基于幅相二元距离加权的自适应滑动平均滤波算法。该算法已成功应用于基于线阵图像的视觉式全参数车轮定位检测系统中,使得光斑位置亚像素检测精度从原来的0.5像素提高到了0.03

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论文研究-基于模糊物元PSO混合优化算法的客户创意挖掘.pdf

针对具有模糊性、缺乏系统性和主题性的新产品开发模糊前端客户创意,提出一种基于模糊物元和改进微粒群算法的混合启发式挖掘方法。首先将模糊理论引入物元分析,将客户的个性化要求、特征及相应的模糊量值结合起来建立其形式化模糊物元模型, 应用模糊物元优化方法将客户多需求优化问题转换为单需求优化问题;然后给出了最优客户创意的自适应变异微粒群(AMPSO)算法的求解方法,并与遗传算法加以比较,证明该算法的有效性和先进性。最后将该算法应用于某型号汽车外观造型设计的客户创意挖掘中,有效指导了产品创新的实施。

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