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摘要:
针对模糊时间序列模型多尺度比率算法对样本特征分类结果的贡献因素及比率值的变化考虑不全面的问题,提出变化的区间标度并构造不等距的多尺度区间,选择不同区间长度隶属度对应的数据作为比率,对论域进行划分,采用改进的加权模糊C均值聚类算法聚类数据,达到样本类内距离最小化和类间距离最大化,计算各类数据的平均相对误差并基于这些误差推算多尺度、非等间距的论域划分区间,建立改进的模糊时间序列模型,使用加权平均值法处理模糊化问题并预测结果.通过案例分析,验证了改进的模糊时间序列模型的有效性.
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文献信息
篇名 改进的模糊时间序列模型论域划分算法
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 模糊时间序列 多尺度比率 改进的模糊C均值聚类 论域划分 加权平均值法
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 软件与算法
研究方向 页码范围 379-383,394
页数 6页 分类号 TP273
字数 4396字 语种 中文
DOI 10.16208/j.issn1000-7024.2017.02.019
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 王建平 装甲兵工程学院技术保障工程系 12 26 4.0 4.0
2 宋太亮 39 101 5.0 6.0
3 帅勇 装甲兵工程学院技术保障工程系 7 17 3.0 3.0
4 詹文斌 空军装备研究院通信所 2 10 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊时间序列
多尺度比率
改进的模糊C均值聚类
论域划分
加权平均值法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
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