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针对知识发现中的模糊信息查询问题,提出了一种基于反馈网络的模糊概念聚类及模式联想设计方法.按照分类要求对所要查询的概念集合进行量化编码,并对编码后的数据进行规整处理.对于概念聚类采用多层反馈神经网络的FP聚类算法,而概念联想采用自反馈神经网络的椭球学习算法实现.将基于上述算法开发出的信息模糊查询系统应用于图书信息查询,实验结果证明了该方法的有效性. 相似文献
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针对知识发现中的模糊信息查询问题 ,提出了一种基于知识挖掘中神经网络技术的模糊信息聚类及联想设计方法。首先按照分类对信息源进行量化编码 ,然后对编码后的数据进行规整处理。对于信息聚类采用均值聚类算法 ,而模糊信息联想采用Hopfield网络实现。将基于上述算法开发出的模糊信息查询系统应用于图书信息查询 ,实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对知识发现中的模糊信息查询问题，提出了一种基于反馈网络的模糊概念聚类及模式联想设计方法。首先按照分类要求对所要查询的概念集合进行量化编码，然后对编码后的数据进行规整处理。对于概念聚类采用多层反馈神经网络的FP聚类算法，而概念联想采用白反馈神经网络的椭球学习算法实现。将基于上述算法开发出的信息模糊查询系统应用于图书信息查询，实验结果征明了该方法的有效性。 相似文献
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数据挖掘是目前信息领域和数据库技术领域的前沿研究课题,它涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工智能等多种技术,技术含量比较高,实现难度也较大.本文研究了关联规则挖掘技术的基本概念、过程和算法等,为提高数据挖掘效率,提出了基于聚类划分的增量式关联规则挖掘算法.即运用快速聚类方法实现数据划分、运用改进的FP-growth算法实现关联规则的挖掘和运用增量FP-growth挖掘算法实现增量数据挖掘的关联规则挖掘算法. 相似文献
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针对知识发现中的信息模糊查询问题，提出了一种基于神经网络的信息聚类及联想实现方法。首先按照信息分类对所要查询的信息进行量化编码，然后对编码后的数据进行规整处理。对于信息聚类采用均值聚类算法，而信息联想采用Hopfield网络实现。将基于上述算法开发出的信息模糊查询系统应用于图书信息查询，实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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企业积累了大量的客户消费数据,如何从大量的数据中发现用户的消费模式,对企业的营销策略具有重要的指导意义,数据挖掘技术正是可以从大量的数据中挖掘出对企业决策有价值的信息。针对客户数据的特点,提出一种基于Kruskal算法的最小生成树模糊聚类算法KTFC,并将其应用在客户关系管理中。实验证明,该模糊聚类算法可以有效地对企业客户群进行分类,并分析出每类客户的特点,动态地选取不同的A值可以获得不同的聚类结果,大大地提高了聚类的灵活性。 相似文献
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针对现有直觉模糊集聚类方法存在计算量大、数据失真和易陷于局部最优等问题,提出基于新直觉模糊相似度量的直觉模糊谱聚类算法。首先定义了新的直觉模糊相似度量方法,然后基于该方法构造了直觉模糊相似度矩阵,根据直觉模糊相似度矩阵求解非规范Laplacian矩阵,在此基础上构建特征矩阵,再使用k-means算法对特征矩阵进行聚类。最后在数值算例上的应用证明了所提出算法的可行性和有效性。 相似文献
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为了提高模糊支持向量机在入侵检测数据集上的训练效率,提出了一种基于聚类的模糊支持向量机入侵检测算法.该方法可以对训练数据进行剪枝,有效地减少远离分类面的聚类边缘点的数量,同时在分类面附近保持较多的样本点,以靠近判别边界的聚类中心集合作为有效的训练样本集合对模糊支持向量机进行训练,减少了样本的训练时间,提高了算法的效率.实验结果表明该方法提高了模糊支持向量机的训练效率,而且对入侵检测是非常有效的. 相似文献
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针对传统的混合蛙跳聚类算法在差分进化时,随着迭代次数的增加,聚类中心矢量向模糊边缘贴近,导致搜索精度不高,陷入局部最优的问题。提出一种基于最小二乘算法的混合蛙跳优化聚类算法,引入模糊集合贴近度运算,对聚类中心矢量执行全局更新,避免模糊边缘的局部最优解贴近。仿真测试采用合成的二维数据进行数据聚类实验并应用到软件故障预测模型中,实验结果表明,采用该算法进行目标数据聚类,具有更好的寻优进化性能,聚类精度提高明显,在数据分类识别等领域具有很好的应用价值。 相似文献
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研究高效进行数据聚类,提高数据聚类能力的问题。传统的模糊C均值算法具有对初始值和噪声极为敏感和遗传算法在局部极值点收敛的缺陷。基于模糊c均值聚类算法,提出一种改进的优化聚类算法。利用混沌序列的均匀遍历特性和差分进化算法的高效全局搜索能力,对模糊c均值算法进行改进,利用Logistics混沌映射对聚类算法进行优化搜索,把混沌扰动量引入到进化种群当中,弥补了模糊C均值算法的缺陷。采用改进的Logistics映射扰动搜索聚类算法,以目标识别为案例,综合4类目标特征参数为研究对象,开发了一套有价值的目标识别专家系统软件。仿真实验表明,改进的数据聚类算法,具有优越的数据聚类性能,聚类判断准确率提高明显,设计的专家系统软件对目标识别特征分类具有较好的准确性和可靠性,具有一定的应用价值。 相似文献
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本文提出了一种免疫克隆选择算法与模糊C-均值聚类算法相结合的混合聚类算法。首先用克隆选择算法对模糊聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导,然后进行聚类,是一种有监督学习和无监督学习结合的一种算法,将该算法用于汽轮机的故障诊断中,诊断结果表明,该方法能够正确地诊断出存在的故障,具有实用价值。 相似文献
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为了提高农网物资储备点的优化管理和调度能力,需要对农网物资储备点的需求趋势进行优化预测,提出基于关联规则调度和模糊自适应聚类的农网物资储备点需求趋势优化预测方法,构建农网物资储备点需求趋势的统计序列分布模型,采用大数据挖掘方法进行农网物资储备点需求趋势的大数据统计信息建模,提取农网物资储备点需求趋势的关联规则特征量,采用模糊聚类方法对需求趋势大数据进行自动聚类处理,建立农网物资储备点需求趋势预测的优化迭代模型,结合自适应寻优算法实现农网物资储备点需求趋势优化预测。仿真结果表明,采用该方法进行农网物资储备点需求趋势预测的自适应性较好,预测精度较高,提高了农网物资储备点的自适应调度和管理能力。 相似文献
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企业信用风险评价是金融领域最重要的问题之一。提出一种将模糊聚类（FC）和变精度粗糙集理论（VPRS）结合进行信用风险评价的模型。首先利用模糊聚类法对样本上市公司数据进行离散化处理,然后根据变精度粗糙集理论抽取决策规则。结果表明,由该方法生成的决策规则能对样本数据进行正确的分类,并具有一定的抗干扰性。 相似文献
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《科技通报》2016,(8)
二阶锥规划是在有限个二次锥的笛卡尔空间仿射变换交集上的极小化和极大化线性函数,采用修正的二阶锥规划模型,结合二阶锥的凸优化条件,进行大数据聚类算法改进,提高数据的聚敛性。传统方法中对大数据聚类的二阶锥规划模型采用线性对偶锥规划方法,对数据聚类的路径跟踪性能不好。提出一种基于修正的齐次二阶锥规划模型的大数据聚类算法。进行数据的特征挖掘和信息流模型构建,从大量的、有噪声的、模糊的数据中进行大数据的功率谱密度特征提取,采用粗糙概念格方法对大数据信息流进行二阶锥规划模型构建,结合齐次二阶锥规划模型算法有限收敛性,对每一数据聚类样本进行可靠性衡量,实现数据聚类中心的准确搜索。对聚类误差函数求最优解,使得误差收敛到零。仿真结果表明,该算法进行数据聚类的精度较高,收敛性较好,避免了出现局部最优解,性能优越于传统算法。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
对大数据的分层建树聚类,提高对大数据的检测和大数据应用系统的故障分析能力。传统方法中对大数据的分层聚类采用K-Means聚类算法,容易陷入局部收敛,聚类效果不好。提出一种基于核向量机的数据的分层建树聚类。采用四叉树算法对多维数据进行数据预处理,进行KNN中心区域的聚类中心扩展处理,针对大数据的类域交叉性进行了一次核向量机差分比较,得到KNN模糊划分矩阵,根据所属类别的不同对已知样本进行分层,得到一维差分分层建树模型和二维差分分层建树模型,计算数据核向量之间的相似度特征,实现矩阵的数据点数模糊集合贴近度填充,实现聚类算法改进。仿真结果表明,该算法具有优越的大数据聚类性能,收敛性好,应用到网络在线故障诊断中,实现对故障信号的和恢复跟踪,提高了故障诊断效益,展示了较好的应用价值。 相似文献