张瑞丽
- 作品数：3 被引量：5H指数：1
- 供职机构：太原科技大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于w-距离均值的模糊聚类及其离散化
- 对数据挖掘和机器学习而言,连续属性离散化不仅可以减少数据挖掘算法的时空复杂度,而且可以提高挖掘算法的学习精度和系统的聚类能力,增强系统抗数噪能力。但现有的许多数据挖掘和机器学习算法仅能处理离散型数据信息,因此研究多值连续...
- 张瑞丽
- 关键词：离散化模糊聚类相容度
- 基于w-距离均值的模糊聚类算法被引量：5
- 2012年
- 针对模糊C-均值(FCM)算法易陷入局部最优值以及对聚类中心和噪声数据敏感问题,提出了一种基于w-距离均值的模糊聚类算法。首先根据数据自身的分布规律,依据样本间距离均值思想确定初始聚类中心,并引入了调衡因子w来调节距离均值阈值;其次为每个样本赋予权值,并利用样本权值修改了聚类中心公式和目标函数公式,提高了算法的抗噪性;最后实验结果验证了所提算法可以有效地解决聚类效果往往受初始聚类中心的影响的问题,避免了局部收敛,增强了抗噪性,准确率和效率较高。
- 张瑞丽张继福
- 关键词：模糊聚类初始聚类中心抗噪性
- 基于迁移增强的多目标多任务优化算法研究
- 科学技术与工程实践等领域中的大多数优化问题是最优化问题，其中一些优化问题彼此存在一定联系，称之为多任务优化问题，且通常使用基于种群迭代优化的进化算法进行求解。然而，单独求解每个优化问题，时间和资源上会有所浪费。多任务优化...
- 张瑞丽
- 关键词：负迁移现象灰色关联分析
