共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
根据钢材化学成分及生产工艺参数,准确预测力学性能,是钢铁制造企业多年来的研究目标。由于钢铁材料的组成元素较多,生产工艺复杂,通过对加工过程中各种冶金现象纯粹的定量计算来精确预报材料性能非常困难。本文根据钢材力学性能预测系统的需求分析,设计了钢材力学性能预测系统。 相似文献
2.
提出一种结合二维PCA和二维LDA的降维方法,并将方法应用于人脸识别研究.对传统的半监督模糊聚类算法进行改造,使之可以直接用于二维数据矩阵进行动态聚类,并据此设计了一种动态学习算法.实验结果表明,与其他降维方法和聚类算法比较,这种结合了二维LDA的半监督聚类模型具有更好的识别率. 相似文献
3.
K-means算法在聚类过程中随机选取k个初始聚类中心,容易造成聚类结果不稳定。针对该问题,提出PCA-TDKM算法：使用主成分分析法对数据对象集合的属性进行降维,提取出主属性,去掉无关属性,从而加速聚类过程;基于最小生成树算法及树的剪枝方法将数据对象划分为k个初始聚类簇,然后进行剪枝生成k棵子树,计算每棵子树中所有数据对象的均值,作为初始聚类中心;利用基于密度与最大最小距离的算法思想进行聚类。将PCA-TDKM算法与K-means、KNE-KM、QMC KM、CFSFDP-KM在UCI数据集上进行聚类比较,结果表明该算法聚类结果稳定、聚类准确率高。 相似文献
4.
FCM算法具有对数据集按维特征进行等划分趋势的缺陷,在聚类分析中,样本的维特征对分类的贡献可能不是均匀的。针对文[1]提出了基于普通FCM算法和聚类有效性函数相结合的算法,并通过一个Gauss随机变量来更新维特征的权值的算法收敛速度慢,一般都要要迭代上千次的缺陷,引入遗传算法,来加速算法的收敛速度.试验说明,算法很大的提高了算法的效率。 相似文献
5.
6.
提出了一种改进K-means聚类算法,使用该方法对轴承振动数据进行聚类和基于深度神经网络的半监督学习的故障诊断研究。对轴承振动数据进行时域和频域处理,得到28维的时域和频域特征数据;利用提出的算法对高维特征数据进行聚类处理,得到伪标签,建立特征数据和伪标签对应的数据集;利用神经网络对具有伪标签的特征数据进行半监督学习,实现对不同轴承振动状态的高精度识别。通过对比聚类指标,提出的算法较好地改善了聚类效果;用伪标签数据训练神经网络,将预测的结果与真实数据比较,精度可达96.2%,可100%区分正常状态和故障状态。 相似文献
7.
曾霞霞 《实验室研究与探索》2018,(1)
基于经典的面部姿态识别技术进行了人脸识别算法改进。根据LIOP和LBP的优势和问题,提出领域差异向量的方法(YP)实现聚类算法改进,采用了16个领域点的码本,为了不增加计算量,又将图像划分了36个子块;基于传统的PCA算法,提出WPCA实现降维,采用了在PCA的基础上再乘以权重的办法,提出了余弦相似度的判别方法;基于PP和retina模型方法,提出了PR方法和预处理流程。通过中科院的CAS的人脸数据平台进行了算法对比实验:该改进方法在遮挡、背景、年龄、表情以及距离5种测试集中,在鉴别能力,提取时间方面都有了显著改进;与传统算法相比也有了明显的改进,比LBP、PP算法提高了20%以上,有一定的异质人脸识别功能。 相似文献
8.
谢枫平 《闽西职业技术学院学报》2009,11(4):124-128
高维数据能充分表达复杂事物的信息,但高维数据自身表达和处理复杂,妨碍了它的实际应用。阐述了用降维算法和构建索引结构来解决高维数据降维问题。以数据对象变异最大方向的投影作为特定数据对象集的主成份,将聚类分析引入高校数据资源的预处理环节,实现了数据对象集合的聚类归约。给出应用实例,为深入探索相关模式提供有效的分析方法。 相似文献
9.
胡煜 《广东技术师范学院学报》2008,(6)
本文主要采用两种降维的方法和k-近邻法(KNN)有监督分类的方法来对基因芯片(微阵列)数据进行分析。PCA,PLS是一种提取海量的数据有效特征的有效方法,可以获得与原来基因芯片数据更为接近的成分的提取特征的效果。比较PCA降维方法和PLS降维方法对KNN统计判别分类的效果。 相似文献
10.
何苗 《重庆职业技术学院学报》2009,18(3):83-85
随着网络的普及和信息量的急剧增加,从海量数据中提取有用的数据信息已迫在眉睫。本文提出了一种基于密度偏差抽样的聚类算法,实验表明,随着信息量、数据维数的增加,该算法聚类的正确率以及对数据的处理速度都要较传统的聚类算法有所提高。 相似文献
11.
提出了一种半监督模糊聚类算法,给出了它的迭代公式,指出该算法可以有效提高聚类算法的效率．结合Fisher降维方法,从叶片的色调、绿色灰度的18个特征中提取出两个主分量,并采用这些二维数据对羊蹄甲角斑病的受害程度作聚类分析．结果显示,对40张使用了其类别属性参与聚类的叶片,聚类结果与这些属性的一致率达100％,而对于其他数据,一致率也达到95％以上． 相似文献
12.
为了改善传统ID3算法在分类属性选择上存在多值偏向性的不足,提出基于PCA的决策树优化算法。在普通基于PCA 的决策树改进算法中,存在数据经降维处理后代表性不强的问题,导致算法需经过多次数据运行后,准确率才能小幅提升。在ID3算法基础上,在分类前两次提取属性特征值,并计算了需要分类的数据量,也即对原始数据进行最重要的属性选择。在子树建立之后,再进行数据的降维合并选择。采用UCI数据库中的3个数据集对改进算法进行验证,结果表明改进算法的平均准确率达到94.6%,相比传统ID3算法与普通PCA决策树优化算法分别提升了1.6%和0.6%。因此,基于PCA的决策树算法能在一定程度上提升结果准确率,具备一定的应用价值。 相似文献
13.
14.
张水波 《闽西职业技术学院学报》2012,14(4):117-120
人脸识别技术是图像处理方面的重要技术。通过对人脸数据进行标准化处理,利用主成分分析和半监督模糊聚类算法对人脸数据库进行聚类分析。实验结果表明,半监督模糊聚类利用主成分降维得到的22个特征进行聚类,对于已知类别属性的人脸,聚类结果与这些属性的一致率达100%,而对于其他数据,一致率也达到99%以上。 相似文献
15.
随着宏基因组学的不断发展,揭示了微生物菌群在研究中的重要作用。采用K-Means聚类算法对来源于北平顶猴阴道微生物群落OTUs数据集的27个样本进行研究,并与PCA主成分分析法进行对比。K-Means聚类将OTUs数据集分成4个Cluster,而PCA将OTUs数据集划分成5个Cluster。此外,结合样本的元数据-pH,发现样本间的pH值相似性更能与K-Means聚类的分类保持一致。相较于PCA主成分析方法,K-Means聚类能更精确地对OTUs数据集进行分类。 相似文献
16.
针对现有序列聚类算法在对大规模数据进行聚类时,内存空间和计算时间开销较大的问题,提出了基于MapReduce的人工蜂群聚类算法。该算法通过引入MapReduce并行编程范式,快速计算聚类中心适应度,可实现对大规模数据的高效聚类。基于仿真数据对算法的聚类效果和聚类效率进行了验证。实验结果表明,与现有PK-Means算法和并行K-PSO算法相比,该算法具有更好的聚类效果和更高的聚类效率。 相似文献
17.
随着大数据时代的到来,聚类分析算法将面临如数据量巨大、数据维数增加等挑战,分布式处理是解决这类问题的方法之一.本研究将ROCK算法与Hadoop平台相结合,按照分布式处理原则,通过计算机集群模式去处理大规模的多样性数据.实验证明,在Hadoop平台下的ROCK聚类算法很大程度上提升了对高维数据进行聚类的能力. 相似文献
18.
19.
提出了一种基于郭涛算法的聚类算法,在WEKA平台上通过使用Iris数据集和Glass数据集对基于郭涛算法的聚类算法和K-means算法进行对比实验,验证了基于郭涛算法的聚类算法的有效性。 相似文献
20.
为提高销售预测准确率,提出一种基于改进 XGBoost 的销售预测方法。首先对销售量影响因素进行特征分析,通过改进灰色关联分析方法对训练数据进行降维处理|然后采用基于 XGBoost 算法的销售预测方法对降维后的特征数据进行监督训练|最后使用训练后的模型对销售情况进行预测评估。实验结果表明,基于灰色关联分析和 XGBoost 模型的销售预测方法正确率达到 95%以上,比传统的经典预测方法提高 35%以上,比 XG?Boost 预测方法提高 19.6%。基于灰色关联分析与 XGBoost 模型的销售预测方法不仅能有效处理海量数据,提高销售预测准确率,还能为制造企业实现产品精准投放提供决策依据。 相似文献