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与传统的硬划分聚类相比,模糊聚类算法(以FCM为例)对数据的比例变化具有鲁棒性,能够更准确地反映数据点与类中心的实际关系,目前已得到广泛应用.然而对于时序基因表达数据来说,传统的聚类算法往往不能充分利用到数据中时间上的动态关联信息.因此可以在模糊聚类算法的基础上引入自回归(AR)模型,将时序基因表达数据作为一组时间序列进行动态的聚类分析.这样不仅可以充分利用到时序基因表达数据的内部自相关性,并且可以进一步利用隶属度函数对AR模型的预测过程进行模糊化调整,从而得到更为理想的聚类结果. 相似文献
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针对多跨厂房内跨电焊烟吹吸式通风系统的优化设计,建立相应的物理模型和数学模型。通过正交模拟试验和多元预测回归分析建立了以捕集效率为目标函数,其主要影响因素为自变量通风预测模型。经对比,预测值与正交试验结果的平均误差为7%,正交试验分析得到的最优方案通风参数下,预测值与模拟值之间的误差为10.02%,验证了该预测模型的可靠性。 相似文献
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基于模糊决策表的舰船避让时机决策模型 总被引:5,自引:0,他引:5
针对如何确定避让时机这一问题,提出了一个综合考虑多种影响因素的避让时机决策模型,该模型采用模糊决策表来描述避让行动的5个阶段,并运用模糊产生式规则匹配算法来实现对决策表的查询,从而能方便地得出在作在任一给定条件下本船所处的避让行动阶段。 相似文献
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本文借助文本挖掘及其相关技术,针对航海领域,建立了一个基于Web的学术热点发现模型。该模型可对Web上所发表的科技论文进行内容挖掘,从而发现航海领域某一段时期内的学术研究热点。模型中运用自然语言处理技术对文本内容进行分词、句法和语义分析等处理;建立模糊聚类算法对文本进行聚类,进而获得航海领域的研究热点。该模型也可扩展用于发现其他领域的研究热点问题。 相似文献