针对启发式特征选择策略忽略了特征间相关信息导致子最优的问题, 提出一种基于流形鉴别信息的特征选择(MDFS) 算法. 该算法根据近邻信息和标签信息刻画高维数据类内和类间流形结构, 以最小化流形散度差为准则构建目标函数, 并增加结构化稀疏正则项降低特征间冗余. 通过统一框架下的特征权重迭代优化获得最优特征子集. 在ORL 库、COIL20 库、Isolet1 库上的聚类实验表明, MDFS算法选取的特征子集相比传统算法具有更高的识别准确率和归一化互信息, 验证了所提出算法的有效性.
相似文献针对面板数据聚类研究存在的问题及现实需要, 构建面板数据下新的灰色指标关联聚类(AGRA) 模型. 构造所有指标不同对象下时间序列的累加生成序列, 用生成序列的平均生成速率表征原序列的动态变化趋势; 单个指标所有对象的平均生成速率构成该指标的平均生成速率序列, 从而综合偏离、差离和分离的三重差异信息, 构建指标关联分析模型; 提出面板数据下Mean-AGRA灰色指标关联聚类算法, 并应用于我国区域生态环境评价指标的降维问题. 分析结果验证了所提出模型的实用性和有效性.
相似文献给出项权值变化的数据模型形式化表示, 构建新的加权项集剪枝策略及其模式评价框架SCCI (supportconfidence-correlation-interest), 提出基于项权值变化和SCCI 评价框架的加权正负关联规则挖掘算法. 该算法考虑了项权值变化的数据特点, 采用新的剪枝方法和评价框架, 通过项集权值简单计算和比较, 挖掘有效的加权正负关联规则. 实验结果表明, 该算法能够有效地减少候选项集数量和挖掘时间, 挖掘出有趣的关联模式, 避免无效模式出现, 挖掘效率高于相比较的现有算法, 解决了项权值变化的加权负模式挖掘问题.
相似文献信息观下研究邻域决策系统的属性约简是一种新颖的思路. 通过分析论域下某样本邻域中其他样本与该样本决策属性值的异同, 定义不一致邻域矩阵. 在计算属性重要度时, 利用不一致邻域减少在原条件属性基础上增加一个属性后条件熵的计算时间. 分析得到邻域系统下条件熵与正域的关系, 提出一种信息观下基于不一致邻域矩阵的属性约简算法, 并分析该算法与其他算法的内在联系. 实验结果验证了所提出算法的有效性.
相似文献针对经典联合树推理算法的信息传播共享和推理时间等问题, 提出一种高效联合树推理算法. 该算法基于获得的证据信息和查询节点对原始的网络结构化简, 然后在化简后的网络结构上进行联合树推理. 在信息传递过程中, 该算法可以实现不同证据下的信息共享. 经仿真验证, 高效联合树算法能够在保证准确率的同时, 以更短的时间作出诊断推理. 基于现场收集的数据, 建立水泥回转窑故障诊断系统模型并应用改进的算法实现了精准且快的故障诊断.
相似文献针对传统数据流聚类算法聚类信息损失大、不准确的缺点, 提出一种基于维度最大熵的数据流聚类算法. 采用动态数据直方图将数据维度划分为不同的维度组, 计算各维度最大熵划分维度空间簇, 将相同维度簇的数据聚集成微簇, 通过比较微簇的信息熵大小及其分布特点实现数据流的异常检测. 该方法提升了聚类速度, 克服了传统数据流聚类算法信息丢失的缺点. 实验结果表明, 所提出算法能够提高数据流异常检测的准确性和有效性.
相似文献在类别不均衡的数据中, 类间和类内不均衡性问题都是导致分类性能下降的重要因素. 为了提高不均衡数据集下分类算法的性能, 提出一种基于概率分布估计的混合采样算法. 该算法依据数据概率分别对每个子类进行采样以保证类内的均衡性; 并扩大少数类的潜在决策域和减少多数类的冗余信息, 从而同时从全局和局部两个角度改善数据的平衡性. 实验结果表明, 该算法提高了传统分类算法在不均衡数据下的分类性能.
相似文献提出一种激光点云数据关联决策算法. 基于判别图模型, 提取并智能管理激光点云的多重形状特征, 通过最 大伪似然学习优化局部特征和配对特征的权重; 应用最大和概率推理实现对图模型隐节点状态的估计, 进而将激光点关联映射为最大后验概率的配置回溯问题; 实验结果验证了所提出算法比传统算法具有更好的性能.
相似文献基于Pawlak 粗糙集的属性约简一般保持决策表的正区域不变, 然而由于现实中不同用户对不同约简精度的需求, 获取属性值的实际代价与个人偏好可能不同. 针对决策者主观个人偏好、客观约简精度、获取属性值的实际代价和决策表各区域的误判代价等综合情况, 提出新的约简算法, 并讨论约简代价与约简精度间的关系. 通过遗传算法, 采用启发式方法搜索出局部最优约简子集. 仿真实验表明, 所提出的算法操作性强, 更适合处理实际决策问题.
相似文献针对传统图模型的流形学习无法准确表达数据间多元几何结构信息的问题, 提出一种基于超图正则化的概念分解(HRCF) 算法. 该算法用一组具有相似属性的数据子集构建超边, 建立数据间高阶关系的超图模型. 通过在概念分解算法中增加超图正则项, 保持数据间多元几何流形结构, 提高了算法的鉴别性. 在Yale 库、USPS 库和TDT2 库上的实验表明, HRCF 算法明显提高了聚类的准确率和归一化互信息, 验证了算法的有效性.
相似文献针对一个扫描周期内单个目标可能产生多个量测的问题, 提出一种基于标签随机有限集的扩展算法. 结合脉冲扩展标签多伯努利(-GLMB) 滤波器和多量测模型, 推导出新的更新方程; 采用假设分解策略对关联过程进行降维, 避免了量测分组过程. 实验分析表明: 所提出算法能对目标数进行无偏估计, 在低探测概率条件下跟踪性能明显优于多量测概率假设密度(MD-PHD) 算法; 计算开销在量测较少时高于MD-PHD, 量测个数增加时增幅低于MD-PHD.
相似文献针对谱聚类存在构造相似度矩阵时对尺度参数敏感以及处理多重尺度数据集效果不理想的缺陷, 提出一种基于密度调整的改进自适应谱聚类算法. 该算法将样本点所处领域的密度引入谱聚类, 利用密度差来调整样本点之间的相似度, 使其更符合实际簇类中样本点间的内在关系, 在一定程度上解决了多尺度聚类问题; 同时, 通过样本点的近邻距离自适应得到尺度参数, 使算法对尺度参数相对不敏感. 仿真实验验证了所提出算法的有效性和优越性.
相似文献交互式多模型滤波(IMM) 的交互环节使得系统状态量不再服从单纯的高斯分布, 用现有方法对其概率分布的估计存在较大的误差. 对此, 考虑到模型的混合概率是时变的, IMM的交互过程可以用非线性方程来描述, 因而采用容积卡尔曼滤波(CKF) 中的容积法则对高斯随机变量经非线性函数传播后的概率分布进行估计, 并从理论上证明了容积法则的近似精度. 仿真实验表明, 由于提高了对交互后随机变量概率分布的估计精度, 所提出的方法能够有效改善IMM在量测噪声较大时的滤波效果.
相似文献为确定??-means 等聚类算法的初始聚类中心, 首先由样本总量及其取值区间长度确定对应维上的样本密度统计区间数, 并将满足筛选条件的密度峰值所在区间内的样本均值作为候选初始聚类中心; 然后, 根据密度峰值区间在各维上的映射关系建立候选初始聚类中心关系树, 进一步采用最大最小距离算法获得初始聚类中心; 最后为确定最佳聚类数, 基于类内样本密度及类密度建立聚类有效性评估函数. 针对人工数据集及UCI 数据集的实验结果表明了所提出算法的有效性.
相似文献传统聚类算法一般针对的是确定数据, 无法解决不确定数据的聚类问题; 现有基于密度的不确定数据聚类算法存在参数敏感且计算率低的问题. 对此, 在引进新的不确定数据相异度函数、最优?? 近邻、局部密度和互包含概念的基础上, 提出解决不确定数据聚类问题的不确定数据的最优?? 近邻和局部密度聚类(OLUC) 算法. 该算法不仅能降低参数敏感性, 提高计算效率, 而且具有动态自适应优化?? 近邻, 快速发现聚类中心和除噪优化的能力. 实验结果表明, 所提出的算法对无论是否存在噪声的不确定数据集都效果良好.
相似文献