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1.
针对单一聚类算法存在的不能泛化的问题,将集成学习技术应用于聚类算法中,集成学习技术可以显著提高学习系统的泛化能力。提出了1种基于粒子群和遗传算法的协同进化聚类集成算法,粒子群算法保证算法快速收敛,遗传算法全局搜索扩大搜索范围,提高了聚类的性能和收敛速度。将本研究提出的算法在多个UCI数据集上进行试验验证,结果表明该算法是有效的。 相似文献
2.
地理传感器时间序列具有复杂动态的语义时空相关性和地理时空相关性。尽管已经开发了各种深度学习模型用于时间序列预测,但很少有模型能专注于捕捉地理传感器时间序列内的多类型时空相关性。此外,同时预测多个传感器在未来某一时间步的值非常具有挑战性。为了解决上述问题,提出了一种自回归模型与深度神经网络的联合模型(Joint model of Autoregression and Deep Neural Network, J-ARDNN),用于处理地理传感器时间序列的多目标预测任务。在该模型中,空间模块用于捕捉不同序列间多类型空间的相关性,时间模块采用时间卷积网络来提取单个序列内的时间依赖关系。此外,还引入自回归模型来提高预测模型的鲁棒性。为了验证J-ARDNN模型的有效性和优越性,在不同领域的真实时间序列数据集上进行了充分的实验,结果表明,J-ARDNN模型的预测性能优于对比方法。 相似文献
3.
4.
5.
提出一种协同演化聚类算法,该算法使用改进的掩码方式动态决定聚类中心的数目.将种群划分成两个子种群,分别采用遗传算法和差分进化算法进行演化,遗传算法侧重于全局寻优,差分进化算法注重于局部搜索.在演化的过程中,利用不同的间隔迁移策略相互交换优良个体,使算法的全局探索能力和局部搜索能力得到均衡.通过性能测试、聚类中心数目和运行时间测试等实验证明该算法的优越性. 相似文献
6.
随着城市化的不断推进,我国的建筑市场也迎来了空前繁荣的局面,随之而来的就是对于建筑施工质量的技术管理,这是建筑业得以长久有效发展的一个重要条件,也是工程能否保证质量按时按点完成的关键。本文就现在建筑行业在工程质量管理中存在的一些通病进行分析研究,并提出相应的防治措施。 相似文献
7.
一种改进的进化策略研究 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种新的进化策略,基于物种保护的混合变异算子进化策略,它混合了四种不同的变异算子(Gaus-sian、Cauchy、Levy和单点(Single Point)),并结合了使局部优化不被陷入困境的物种保护技术.使用国际通用标准函数来测试这种新算法,仿真的结果表明了基于物种保护的混合变异算子进化策略优于任何一种纯策略的进化策略. 相似文献
8.
设计Agent系统应注意的问题 总被引:8,自引:0,他引:8
面向Agent技术在不久的将来可能为计算机或其它科学提供一种新的计算模式,现在已经引起了各国的关注,并取得了一些惊人的效果.由于对Agent定义有许多争议,所以给设计Agent系统带来了一些困难,文章就设计者在设计Agent系统时应注意的问题,提出几点建议. 相似文献
9.
10.
电信欺诈是电信业普遍存在的一个问题,而电信欺诈检测技术、手段的滞后性、不准确性,且误报率高.人工免疫系统借鉴了机体免疫的原理,具有动态平衡性,自治性,分布性,多层性,适应性等优点,正好弥补了传统检测方法的不足.本文详细介绍了基于免疫方法的欺诈检测的方案,针对电信行业的海量数据,提出了粒度变换的概念,在不同粒度上进行建模和检测. 相似文献