国家教育部博士点基金(20100095110003)
- 作品数：10 被引量：48H指数：4
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- 基于滑动窗口及局部特征的时间序列符号化方法被引量：12
- 2013年
- 针对时间序列的数据挖掘将时间序列数据转换为离散的符号序列,提出了一种基于滑动窗口及局部特征的时间序列符号化方法。该方法采用了滑动窗口的方法将时间序列分割,每个分段采用多个斜率表示,最后采用K-均值聚类算法对斜率表示的分段进行聚类,实现时间序列的符号化。实验证明了该方法的有效性与准确性。
- 谭宏强牛强
- 关键词：时间序列符号化
- 一种基于代表点的增量聚类算法被引量：2
- 2012年
- 针对现有的增量聚类算法对参数敏感度较高、时空复杂度较高等问题,提出了一种基于代表点的增量聚类算法。首先采用代表点聚类算法对静态的数据库进行聚类;然后根据新增加的节点与已存的代表点之间的关系,判断是否将其添加到已存的代表点所属的类簇中,或是提升为新的代表点;最后,再次采用代表点聚类算法对其进行聚类。实验结果证明,该算法对参数的敏感性低、效率高、占用空间小。
- 孟凡荣李晓翠周勇
- 关键词：代表点增量聚类
- 时间序列相似性半监督谱聚类被引量：1
- 2011年
- 时间序列相似度是时间序列数据挖掘的重要研究方向之一。如何利用时间序列相似度对提高时间序列数据聚类有着重要的意义。提出一种基于时间序列相似度的半监督谱聚类算法,通过选取适当的时间序列特征构造相似度与距离,在谱聚类算法的基础上利用标签数据选取初始类簇。实验表明,该算法使具有相似特征的时间序列可以很有效地被聚集到同一类中。
- 蔡世玉夏战国张文涛
- 关键词：时间序列聚类
- 基于改进谱聚类的提升机故障诊断算法被引量：3
- 2015年
- 针对传统谱聚类存在需要人为确定聚类数目、对初始聚类中心敏感和鲁棒性较差等问题,通过对谱聚类算法的研究,提出一种改进的谱聚类算法。将谱聚类与数据场模型结合,利用数据场模型剔除孤立数据点,借助数据场模型判断谱聚类算法的k值和初始聚类中心点,利用K-means聚类算法进行聚类划分。基于UCI数据集和提升机轴承故障数据的实验结果表明,将谱聚类与数据场结合能够有效提高提升机故障诊断性能。
- 陈少达夏士雄王志晓
- 关键词：矿井提升机故障诊断谱聚类数据场聚类
- 基于互近邻一致性的近邻传播算法被引量：9
- 2012年
- 近邻传播(AP)算法是一种新提出的聚类算法,是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类,通过数据点之间交换信息,最后得到聚类结果。提出了基于互近邻一致性近邻传播算法,即KMNC-AP算法,该算法利用互近邻一致性调整数据点之间的相似度,进而提高聚类效率和精确度。实验结果表明,该算法在处理能力和运算速度上优于原算法。
- 邢艳周勇
- 关键词：近邻传播算法相似度数据挖掘
- 一种改进的符号化时间序列聚类方法被引量：3
- 2012年
- 符号化时间序列聚类是聚类研究中的热点之一,其中关键问题是时间序列符号化相似度问题.本文针对传统的基于欧式距离度量存在的缺陷,以LCS度量为基础,提出了ELCS相似性度量,克服了LCS度量需要依赖线性函数选取的不足.在两类数据集上进行的实验表明,同其他常用度量的比较,该度量有着更好的聚类效果.
- 李志刚牛强
- 关键词：聚类最长公共子序列
- 一种面向入侵检测的半监督聚类算法被引量：9
- 2012年
- 为了解决传统的入侵检测聚类算法准确率较低这个问题,结合半监督学习的思想,提出了一种面向入侵检测的半监督聚类算法。首先利用样本数据集中的部分标记数据,生成用于初始化聚类的种子集,通过计算样本数据集中标记点与每个类簇中标记点均值的欧氏距离,得到每类的初始聚类中心,实现了入侵检测数据的准确识别。该算法有效地避免了传统聚类算法中初始聚类中心选择的盲目性和随机性,提高了检测率。实验结果表明,在处理入侵检测数据时,该算法能够充分利用少量类标记信息进行半监督学习,较传统的K-means算法聚类效果更好,检测准确率更高。
- 夏战国万玲蔡世玉孙鹏辉
- 关键词：半监督学习半监督聚类入侵检测K-均值检测率
- 基于改进C均值的故障诊断被引量：2
- 2012年
- 本文提出改进的C均值算法.改进算法引入数据场模型,通过故障点在数据场中的势值找出噪声点并踢出,利用故障点在数据场中呈现的自然聚集特性选择初始聚类中心指导FCM聚类.仿真实验的结果表明,改进算法弥补了FCM算法的缺陷,提高了聚类的效率和准确性,在故障诊断过程中有很好的表现.
- 周德财夏士雄王志晓
- 关键词：模糊C均值数据场聚类故障诊断
- WSN中能量有效的分层协作覆盖模型被引量：7
- 2012年
- 针对传统网络覆盖模型仅以区域覆盖率作为评价标准,而未考察不同覆盖模型下节点能量有效性问题,在协作覆盖模型的基础上,提出了能量有效的分层协作覆盖模型EEHCCM(energy efficient hierarchical collaboration coverage model),并应用蚁群优化算法进行求解.该模型通过对目标区域进行分层,并优化各个层内的节点数目来实现节点能量的能耗均衡.提出了基于分层协作覆盖模型的启发式因子和全覆盖条件下节点数量的上下限的计算方法.通过Matlab仿真实验,其结果表明,应用EEHCCM模型实现目标区域节点的部署,在同等覆盖能力下,网络的生存时间可以得到较大的提升,与传统的覆盖算法相比,更适用于实际的节点部署.
- 杨勇夏士雄周勇
- 关键词：无线传感器网络蚁群优化
- WSNs中最小通信代价的非均匀分簇算法
- 2012年
- 在现有的无线传感器网络分布式多跳路由的基础上,提出一种最小通信代价的非均匀分簇组网算法,采用定时器策略选择剩余能量较大的节点作为簇头节点,簇内与簇间都选择通信代价最小的路径进行通信,根据簇头剩余能量和距Sink节点距离控制簇规模,通过控制泛洪速度,节点优先加入与Sink节点通信代价较小的分簇,防止数据回传。经实验表明:算法能有效地控制分簇结构的建立,能量利用更加高效,拥有更长的网络生存期。
- 靳士慧陈岱周勇
- 关键词：无线传感器网络分簇非均匀
