最近邻聚类相关论文
转炉炼钢是一个极其复杂的工业过程,由于冶炼过程温度高,环境恶劣,期间难以准确地进行连续不断的测量温度和成分,因而无法采用常规......
数据挖掘是当今数据库和人工智能最活跃的研究领域之一,是知识发现(Knowledge Discovery in Databases,KDD)的核心,它的目的在于发......
传感技术是信息科学的基础,传感器技术是现代信息技术的重要支柱之一,几乎渗透到科学技术和国民经济的每个角落。传感器网络是由一......
目前国内城市污水处理厂故障诊断技术研究主要是采用基于知识的故障诊断专家系统,然而建立基于知识的系统的一个主要问题就是知识......
本文以西安市2001年6月1日至2007年3月15日各监测点逐日PM10浓度监测值和对应的气象资料为研究对象，进行西安市PM10污染预测研究。......
将RBF神经网络应用在股市趋势预测中,RBF网络中心点的选取采用最近邻聚类学习算法,以上证指数和基金裕阳为对象进行建模与预测,结......
考虑负荷需求具有不确定性,采用最近邻聚类和区间分析法处理导线和变压器优化选型中的不确定性问题.针对牛顿-拉夫逊潮流计算中节......
针对连铸机的结晶液位采用拉速控制导致控制过程不稳定而影响铸坯质量的问题,提出了基于神经网络的模型辨识及智能PID控制方法,它......
针对非线性时变系统，设计了一种基于神经网络的参数在线自整定PID控制器。该控制器采用基于最近邻聚类方法的RBF神经网络快速学习算......
文章先提出了一种最优模糊逻辑系统,它能使样本中所有的输入-输出数据对都拟合到任意给定的精度(在此意义上的最优);然后将这种最......
根据径向基函数(RBF)神经网络与T-S模糊系统内在的函数等价性,提出一种利用RBF网络快速自动生成模糊规则的方法.仿真结果表明该方......
转炉炼钢控制目标是终点温度和碳含量,由于炉温过高,无法在线连续测量.用传统的机理模型建立的终点温度和碳含量模型不够精确.基于......
脱硫过程是炼钢生产中一个十分重要的环节.脱硫效果的好坏,直接关系到炼钢生产能否保质保量地进行,而这又取决于对脱硫过程的控制,......
针对基于VSM（vector space model）的文本聚类算法存在的主要问题，即忽略了词之间的语义信息、忽略了各维度之间的联系而导致文本的相......
在应用径向基函数RBF（Radial Basis Function）神经网络对机器人进行轨迹规划时，为解决一般学习算法中收敛速度慢、学习精度不高的问题......
以灵长类动物DNA序列的剪接位点识别资料为研究对象,将选定样本序列中各碱基编码作为原始变量数据,用粗糙集方法和遗传算法对原始......
介绍一种基于最近邻聚类学习算法的自适应最优模糊系统.利用CENIE中的用户动态连接库DLL开发了实现该算法的模块.并以此开发了一个......
针对自动采集数据缺失及单一断面网损无法刻画电网长期运行的情况,在仅考虑节点注入功率与网络参数变化的基础上,提出一种基于断面......
模糊控制是在模糊集合理论基础上发展起来的，模糊控制器的设计主要不依靠被控对象的数学模型，但它却非常依靠控制专家或操作人员的经......
模糊控制是在模糊集合理论的基础上发展起来的,模糊控制器的设计不依靠被控对象的数学模型;却更依靠控制专家或操作人员的经验知识......
本文针对污水处理中出水水质检测困难的问题,提出加入软测量技术的观点。在污水处理行业起到解决测量水质难题的作用。如付诸现实......
为了在聚类数不明确的情况下实现聚类分析,提出一种新的结合最近邻聚类和遗传算法的动态聚类算法。新算法包括两个阶段:第一阶段用......
对兰州某石化厂乙烯精馏塔产品质量进行了软测量建模研究,针对经典RBF神经网络建模时存在的问题,提出了一种改进的RBF网络结构,增......
在RBF网络中,网络中心点的确定是影响网络性能的非常重要的因素。在分析现有RBF网络中心点确定方法的基础上,指出了已有的动态最近......
RBF神经网络是前馈神经网络研究中的一个热点.对RBF神经网络的网络结构、基本原理和学习算法进行了介绍.针对BP神经网络自身的缺陷......
针对逆系统中非线性逆模型辨识困难以及大规模数据采用单模型回归存在精度差和计算量较大的问题，提出了一种基于最近邻聚类的多模型......
Volterra级数展开式的非线性滤波器由于综合地利用了线性和非线性项,因而比其他非线性滤波器具有更好的性能.但随着Volterra滤波器......
连续属性离散化是知识发现研究中重要的预处理过程,基于最近邻聚类和粗集的相关理论,提出一种新的有监督的多属性离散化方法。该算......
提出了一种基于自适应最优模糊逻辑系统的电力系统短期负荷预测方法。首先通过最近邻聚类算法对负荷历史数据进行分组，再将每一组数......
针对径向基函数网络在电力系统负荷预测中隐含层节点数难求问题，提出一种改进的RBF神经网络，采用最近邻聚类学习算法自适应的调整径......
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针对混沌时间序列难预测的问题，提出一种新的基于最邻近聚类和向量模糊c-均4／t（FCMV）聚类算法的模糊建模方法。其前提参数辨识分两步，首......
本文以西安市2001年6月1日至2007年3月15日各监测点逐日PM10浓度监测值和对应的气象资料为研究对象,进行西安市PM10污染预测研究。......
针对现有文本聚类算法忽略了词之间的语义信息,导致文本的相似度计算不够精确的问题,提出了一种基于语义进行文本聚类的新方法.该......
随着风电大规模并网,考虑风电不确定性及其对系统安全影响的电力系统调度成为目前研究的重点。本文定义了爬坡冗余度指标,该指标将......
为了突破成像极限,经济可行地获取高质量的卫星图像,提出了一种基于径向基神经网络的超分辨率图像重建算法。以径向基神经网络为基......
针对采用遗传算法(GA)学习训练RBF神经网络进行并联机器人位姿检测存在的早熟收敛问题,提出一种交替使用GA和Levenberg-Marquart(L......
在过去的几年中,各种研究人员和金融分析师强调了非线性分析在金融市场活动中的意义。考虑到一种新的金融分析方法似乎是必要的—......
复杂环境下的自主导航是室外地面智能机器人研究的一个重要方面。由于光照、纹理等复杂条件的影响,传统的一些基于图像数据的分析......
风电出力的不确定性给电力系统的调度和运行带来一定困难。一方面，风电不确定性对系统的爬坡能力提出了更高的要求，研究机组的出力分......
随着工业过程不断地向大型化和自动化方向发展,复杂工业过程平稳、安全、优质、高效的运行成为了人们关注的热点,对生产过程的控制......
为了克服神经网络模型结构和参数难以设置的缺点，提出了一种改进粒子群优化的径向基函数（RBF）神经网络的新方法。首先将最近邻聚类用......
针对最近邻聚类算法对聚类半径敏感、不易获得最优解的问题，提出了基于贝叶斯信息测度BIC（Bayesian information criterion）的优化方......
提出了基于遗传进化的最近邻聚类算法,该算法结合了遗传算法(GA)与最近邻聚类算法(NN).对要进行分类的样本和特征量进行优化选取,......
