陈华彬
- 作品数：3 被引量：4H指数：1
- 供职机构：江西理工大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：江西省自然科学基金国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 不确定NNSB-OPTICS聚类算法在滑坡危险性预测中的研究与应用被引量：3
- 2019年
- 针对滑坡危险性预测中降雨等不确定因素不能有效刻画及处理和现有的OPTICS-PLUS聚类算法需要设置密度阈值、时间复杂度高等问题进行了研究,为了提高滑坡危险性预测准确率,提出一种不确定NNSB-OPTICS聚类算法并应用于滑坡预测中。首先对OPTICS-PLUS算法扩张策略进行优化,避免了人工设置密度阈值,提高了算法效率;然后根据降雨量数据的分布特征,综合EW型距离公式和云模型理论,提出EC型距离公式,有效处理不确定数据降雨量;最后将不确定NNSB-OPTICS聚类算法应用于延安市宝塔区滑坡危险性预测中,建立滑坡危险性预测模型,滑坡预测精度达到89. 7%。实验结果表明,该方法能够有效提高滑坡危险性预测精度,具有较高的可行性。
- 毛伊敏陈华彬李忠利张灿龙
- 关键词：滑坡不确定数据
- 不确定模糊ID3算法及其在滑坡危险性评价中应用研究被引量：1
- 2017年
- 针对传统的决策树区域滑坡预测模型难以刻画诱发因子雨量值的问题,提出了不确定模糊ID3决策树模型.首先设计了面积积分法,结合复合型隶属度函数将不确定属性模糊化以刻画雨量值,并结合ID3决策树算法,构造区域滑坡危险性预测模型,对延安市宝塔区进行滑坡危险性预测.实验数据结果证明,该模型的预测精度达到了可信要求,高于模糊ID3决策树预测模型;与不确定决策树算法和不确定多分类支持向量机算法相比,不确定模糊ID3算法具有预测精度收敛快和受样本数量影响较小等优势,具备较强的实践意义.
- 毛伊敏陈华彬李忠利彭喆毛丁慧
- 关键词：不确定数据模糊集决策树滑坡
- 一种改进DBSCAN密度聚类算法
- 2016年
- 为了克服DBSCAN聚类算法在大规模数据集上无法有效地处理混合属性数据的缺点,本文提出了一种两阶段的聚类整合算法。该算法第一阶段采用一趟聚类算法初步划分原始数据集,第二阶段使用现有的DBSCAN聚类算法合并初步划分获得最后的聚类结果。通过实例验证该算法可以很好地解决含有混合属性的大规模数据集的聚类问题。
- 张灿龙李忠利陈华彬
- 关键词：DBSCAN大规模数据集分类属性数据
