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| 基于聚类算法的有限制单纯形均匀随机抽样研究 | |
| 引用本文： | 孟祥旺,刘兮.基于聚类算法的有限制单纯形均匀随机抽样研究[J].黄山学院学报,2023(3):1-4. |
| 作者姓名： | 孟祥旺 刘兮 |
| 作者单位： | 1. 安徽城市管理职业学院公共教学部;2. 合肥师范学院数学与统计学院 |
| 基金项目： | 安徽省高校自然科学研究项目（KJ2020A0120）；;安徽省高等学校质量工程项目（2021kcszsfkc017）； |
| 摘 要： | 针对单纯形在抽样算法设计方案中无法适用复杂限制情况下的条件分布以及满足高维情形要求，需要提出一种行之有效的抽样算法，即Gibbs抽样算法，来为有限制单纯形均匀随机抽样提供一个可靠算法框架，同时为了获得有限制单纯形上均匀分布的代表点，此研究引入了3种聚类算法。从数值模拟结果可以看出，提出的抽样方法能够获取到较为均匀的样本，能够广泛应用至各种有限制或高维等复杂条件中，且对聚类算法的抽样算法框架有显著提升试验点的价值属性。 |
| 关 键 词： | 聚类算法 有限制单纯形 均匀随机 Gibbs抽样 |