对于时间序列聚类任务而言,一个有效的距离度量至关重要.为了提高时间序列聚类的性能,考虑借助度量学习方法,从数据中学习一种适用于时序聚类的距离度量.然而,现有的度量学习未注意到时序的特性,且时间序列数据存在成...
由于真实数据环境复杂,越来越多的数据分析采用集成的方法来完成,以解决单一方法无法完成的任务。因此,将多种理论相互融合,构造合适的数据挖掘模型来解决真实数据分析问题成为学术界的研究热点。在数据挖掘领域,模糊...
特征加权是聚类算法中的常用方法,决定权值对产生一个有效划分非常关键。基于模糊集、粗糙集和阴影集的粒计算框架,本文提出计算不同簇特征权重的聚类新方法,特征权值随着每次迭代自动地计算。每个簇采用不同的特征权...
提出一种基于QoS的云负载均衡机制,即:构建QoS模型和云资源模型;建立资源度量与QoS属性之间的映射;对虚拟机实例负载状况和虚拟机集群资源利用状况进行量化评估;感知用户的QoS并对比所监控的云节点的资源度量情况,根据...
模糊聚类再回归方法在机场噪声时间序列预测中的应用 CNKI文献
针对机场噪声的预测问题提出两种先模糊聚类再支持向量回归的时间序列预测方法.一种是模糊C均值聚类再回归,通过聚类将同簇样本限定在一定区域内,然后对同簇样本进行回归预测.另一种是基于阴影集的粗糙模糊C均值聚类再...
王丽娜 王建东... 《小型微型计算机系统》 2014年06期 期刊
关键词： 模糊C均值聚类 / 基于阴影集的粗糙模糊聚类 / 支持向量机 / 机场噪声时间序列
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对于机场噪声的预测,针对绘制等值线方法预测成本高和误差较大的缺点,以及分类再回归方法中分类时缺乏可指导性标准的问题,本文提出了基于支持向量机的先聚类、再回归的时间序列的预测方法。对机场噪声时间序列的先聚...
针对局部离群度量计算量大的缺点,在LDOF算法的基础上,提出一种新颖的基于聚类的离群点检测算法WSRFCM-LDOF.该算法采用集成粗糙集和阴影集的簇特征加权模糊聚类(WSRFCM)技术作为减少计算量的方法;簇特征加权的聚类算...
将特征加权的划分聚类方法应用在阴影集的框架中阴影聚类产生的核心区和边界区的样本对每一个类的质心有不同的影响。通过集成特征权重,加权计算的公式引入到聚类算法中。权重指数的选择对于好的聚类结果非常关键,而且...
王丽娜 王建东... 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics & Ast...》 2012年03期 期刊
ν支持向量回归机解路径在机场噪声时间序列预测建模中的应... CNKI文献
支持向量回归是解决非线性时间序列预测问题的有效方法之一.为得到机场噪声时间序列预测的优化模型,将ν支持向量回归机解路径算法(ν-Svr Path)用到机场噪声时间序列的建模中,由此得到的模型在保证预测准确性的基础上...
应用DynamipsGUI软件开展小型局域网络的仿真,简化了网络的分析和设计.通过配置虚拟局域网中继协议和生成树协议,详细介绍了仿真实验的过程.在虚拟环境下,应用多类网络协议进行数据通信不仅有益于网络配置技术的学习,...
王丽娜 马杰良... 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 2011年03期 期刊
关键词： DynamipsGUI / 虚拟局域网 / 虚拟局域网中继协议 / 生成树协议
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