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21.
基于自适应加权的文本关联分类 总被引:1,自引:0,他引:1
在文本关联分类研究中,训练样本特征词的分布情况对分类结果影响很大.即使是同一种关联分类算法,在不同的样本集上使用,分类效果也可能明显不同.为此,本文利用加权方法改善文本关联分类器的稳定性,设计实现了基于规则加权的关联分类算法(WARC)和基于样本加权的关联分类算法(SWARC).WARC算法通过规则自适应加权调整强弱不均的分类规则;SWARC算法则自适应地调整训练样本的权重,从根本上改善不同类别样本特征词分布不均的情况.实验结果表明,无论是WARC还是SWARC算法,经过权重调整后的文本分类质量明显提高,特别是SWARC算法分类质量的提高极为显著. 相似文献
22.
如果要建造一个健壮的数据挖掘系统,仅仅依靠挖掘算法是不够的。目前的挖掘算法还没有完全“智能”化,所以挖掘有用的信息常常不是很有效。不过可视化技术给了我们很大的帮助,我们将挖掘算法和可视化技术结合起来,从而实现了数据挖掘系统VisualDM。 相似文献
23.
针对三维模型聚类问题,提出一种基于骨架特征点的三维模型聚类算法.该算法首先对三维模型的二维投影图进行预处理,然后对投影图进行二级分解,提取小波分解后投影图的骨架特征点,并采用质心距离将其序列化.针对骨架特征序列非等长问题,采用基于DTW度量的K-medoids聚类算法进行聚类.最后在PSB数据集上进行实验,结果表明,该方法能够得到较好的聚类效果,对处于各个姿态的三维模型进行有效地聚类. 相似文献
24.
本文在基于局部密度的空间聚类算法LDBSCAN的基础上提出了一种基于网格和SP-Tree的快速聚类算法GLDBSCAN。改进算法设计了一种新的对数据空间进行划分的网格划分方法,并采用空间索引SP-Tree来组织网格结构。算法同时提出用网格中心对象来代表网格包含的对象集合进行聚类,从而降低聚类时间和I/O消耗,实现快速聚类。实验结果表明,GLDBSCAN算法在不降低LDBSCAN聚类质量的前提下,大大提高了聚类的效率,并且能有效地对大规模数据集进行聚类。 相似文献
25.
基于稀疏和近邻保持的极限学习机降维 总被引:1,自引:0,他引:1
近邻与稀疏保持投影已被广泛应用于降维方法,通过优化得到满足近邻结构或稀疏结构的降维投影矩阵,然而这类方法多数只考虑单一结构特征.此外,多数非线性降维方法无法求出显式的映射函数,极大地限制了降维方法的应用.为克服这些问题,本文借鉴极限学习机的思想,提出面向聚类的基于稀疏和近邻保持的极限学习机降维算法(SNP-ELM).SNP-ELM算法是一种非线性无监督降维方法,在降维过程中同时考虑数据的稀疏结构与近邻结构.在人造数据、Wine数据和6个基因表达数据上进行实验,实验结果表明该算法优于其他降维方法. 相似文献
26.
27.
根据油流自下而上循环的特点,将三只光纤Bragg光栅(FBG)温度传感器A,B,C安装在油箱内固定支架的三个位置处,分别用来测量变压器的顶、中、底层油温.光栅中心波长随温度变化而变化,通过FBG中心波长的变化量可实现对油温变化的测量.实验得出变压器的顶、中、底层最高油温分别为73,66.5,52.2℃,打开风机后依次经14,5,3min后开始降温,对应的降温时间常数为4364,3236,1527 s,约25 min后温度稳定在64,52,45℃.分析表明:开风扇后顶、中、底层油温降低存在依次减小的延时,且降温速率依次增高. 相似文献
28.
变压器的漏磁场强度随着变压器容量的增大而增大,漏磁场强度越大在变压器各结构中引起的漏磁损耗越大,导致变压器运行效率低下,进而影响变压器的正常运行。对35 kV变压器进行试验,将漏磁产生最大处的温度与油箱产生顶端处的温度进行了对比,试验得出当开风机时该处与油箱顶端处的最高温度差为8.7℃、当负荷降至1倍功率时温差为2.9℃,它们的实时温度曲线图与变压器的运行一致,产生了局部温升的现象。通过光纤Bragg光栅( FBG)检测温度的变化反映变压器漏磁的情况,从而实现了对变压器漏磁的实时在线监测。 相似文献
29.
基于多维时间序列挖掘的降雨天气模型研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为研究降雨天气中降雨量和相关气象要素的关系,找出降雨前后相关气象要素的变化规律,提出了多维时间序列数据挖掘模型.该模型首先对气象要素时间序列进行维度选择预处理,剔除不相关及冗余维度,然后运用提出的极值斜率分段线性拟合法对时间序列进行分段、数据压缩及特征值提取,最后使用k-means聚类算法对处理后的多维序列进行符号化,利用规则提取得到降雨天气模型.实验结果表明了该模型具有较好的实用价值. 相似文献
30.
油藏分析过程中经常遇到大量的数据处理及绘图工作,EXCEL宏编程是简洁实用的工具之一,本文示例说明了EXCEL宏程序编写过程及在油藏研究工作中的应用。 相似文献