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131.
聚类算法作为数据挖掘中的经典算法,在雷达回波的数据分析中经常被采用。然而对于规模和维度都较大的输入数据集,算法十分耗时。很多研究虽然对聚类算法进行了GPU平台的并行和优化的工作,但都忽略了输入数据集对优化的影响。因此,提出了在GPU/CUDA平台上的一种新颖的雷达快速聚类实现。该实现通过运行时的方式对输入的回波数据进行观察,以获取数据的分布信息,用以指导聚类计算在GPU上执行时的线程块调度。而该运行时模块本身的开销非常小。实验表明,引入这种输入感知的运行时调度支持后,大大削减了GPU的计算负载,获得了相对于一般策略的CUDA实现的20%-40%的性能提升,加强了算法的实时性能。 相似文献
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133.
134.
135.
基于聚类分析的RBF网络建模方法及应用的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
该文提出了基于聚类分析的RBF(Radial Basis Function)网络建模方法:利用聚类分析确定RBF神经网络的隐层参数,运用最小二乘法确定RBF神经网络的输出层参数。重点介绍了聚类分析的理论和算法。根据聚类分析和RBF网络结合后的优点以及中医证候大数据、大样本、多中心且无明确函数关系的特性,提出了用该方法建模应用于中医证候诊断,改进了BP(Back Propagation)网络用于中医证候诊断建模的不足之处,并拓宽了RBF神经网络的应用。最后,用2-型糖尿病文献数据库验证了该方法的有效性和合理性。 相似文献
136.
基于Kohonen神经网络聚类方法在遥感分类中的比较 总被引:1,自引:0,他引:1
设计完成和比较了基于Kohonen自组织网络的Kohonen聚类网络(Kohonen Clustering Network, KCN)、模糊Kohonen聚类网络(Fluzzy KCN, FKCN)和基于进化规划的Kohonen聚类网络(Evalutionary Programming based KCN, EPKCN)三种聚类算法在遥感土地利用/覆盖分类中的应用。结果表明三种非监督学习方法在进行遥感土地利用/覆盖分类过程中,在分类性能上有显著差异。EPKCN分类目视效果最好,单次迭代的速度最快;FKCN总的收敛速度最快;而按遥感土地利用/覆盖分类要求而言,EPKCN方法在三种分类方法中效果最好,因此可采用该算法进行遥感土地利用/覆盖的非参数分类。 相似文献
137.
天津市水源水质特性分析与评价 总被引:3,自引:0,他引:3
针对天津市的水源情况,分析评价了1996-2005年10年期间滦河原水和黄河原水的水质变化特点.结果表明,天津市的水源水质普遍存在低温低浊、高藻、微污染的特点.采用Kmeans聚类法对水源水质进行水质分期,把滦河原水划分为3个水质期,黄河原水划分为2个水质期,并对每个水质期的水质特点进行分析和评价,对水厂运行工艺及参数的调整起到一定的指导作用. 相似文献
138.
包骏杰 《重庆科技学院学报(自然科学版)》2003,5(2):57-59
随着社会的信息化和各种媒体的数字化 ,Web数据挖掘逐渐成了一个研究热点。作者结合信息检索技术和数据挖掘技术设计并实现了Web信息聚类引擎系统 ,使其能够以语义的和在线的方式对搜索引擎的搜索结果进行聚类 ,从而使用户很容易地在WWW上找到自己真正需要的信息。 相似文献
139.
本文在简要地介绍了数据挖掘的定义,目的和方法。提出了在多维数据库的基础上用数据挖掘技术提高企业信息管理水平的方法。 相似文献
140.
We propose a new technique for the identification of discrete-time hybrid systems in the piecewise affine (PWA) form. This problem can be formulated as the reconstruction of a possibly discontinuous PWA map with a multi-dimensional domain. In order to achieve our goal, we provide an algorithm that exploits the combined use of clustering, linear identification, and pattern recognition techniques. This allows to identify both the affine submodels and the polyhedral partition of the domain on which each submodel is valid avoiding gridding procedures. Moreover, the clustering step (used for classifying the datapoints) is performed in a suitably defined feature space which allows also to reconstruct different submodels that share the same coefficients but are defined on different regions. Measures of confidence on the samples are introduced and exploited in order to improve the performance of both the clustering and the final linear regression procedure. 相似文献