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摘要:
针对典型划分式聚类算法对噪声和孤立点数据敏感问题,提出一种基于数据分散度的聚类算法.该算法定义数据分散度指标,将其引入非欧氏距离函数建立相似性度量实现数据的聚类,并根据基于改进划分系数的有效性函数获取最佳聚类数.将其应用于纺织浆纱过程质量指标建模中,采用径向基神经网络建立上浆率质量指标模型,通过该聚类算法确定隐层节点数,求取径向基函数中心.实验结果表明所提及的基于数据分散度的聚类算法对噪声和孤立点数据敏感度低,所建立的上浆率质量指标模型具有较高精度.
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文献信息
篇名 基于数据分散度聚类的浆纱质量指标建模与仿真
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 质量指标模型 聚类 数据分散度 非欧氏距离 纺织浆纱过程
年,卷(期) 2016,(8) 所属期刊栏目 仿真建模理论与方法
研究方向 页码范围 1707-1714
页数 分类号 TP183
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王建辉 东北大学信息科学与工程学院 95 778 16.0 21.0
2 张宇献 沈阳工业大学电气工程学院 18 67 4.0 7.0
3 钱小毅 沈阳工业大学电气工程学院 8 11 2.0 3.0
4 董晓 沈阳工业大学电气工程学院 2 11 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
质量指标模型
聚类
数据分散度
非欧氏距离
纺织浆纱过程
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
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