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白尘

作品数：6 被引量：32H指数：2
供职机构：清华大学经济管理学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程社会学经济管理更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇经济管理
  • 1篇交通运输工程
  • 1篇社会学

主题

  • 3篇聚类
  • 3篇聚类算法
  • 2篇数据挖掘
  • 2篇路网
  • 1篇学习算法
  • 1篇收益率
  • 1篇通行
  • 1篇通行能力
  • 1篇图结构
  • 1篇配送
  • 1篇主干道
  • 1篇最优路径算法
  • 1篇网络
  • 1篇维数
  • 1篇物流
  • 1篇物流配送
  • 1篇路网结构
  • 1篇马尔可夫
  • 1篇密度聚类
  • 1篇密度聚类算法

机构

  • 5篇北京科技大学
  • 3篇中国民生银行
  • 2篇北京大学
  • 1篇清华大学

作者

  • 6篇白尘
  • 2篇武森
  • 2篇吴玲玉
  • 1篇高学东
  • 1篇魏桂英
  • 1篇谷淑娟
  • 1篇张桂琼

传媒

  • 3篇中国管理信息...
  • 1篇北京科技大学...
  • 1篇系统工程理论...
  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 1篇2016
  • 2篇2013
  • 1篇2012
  • 1篇2010
  • 1篇2009
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
交通路网中最优路径算法的道路权重选择被引量：13
2009年
在交通路网中,寻找任意两点间最优路径是出行导航的基本功能。除了最优路径算法自身性能外,道路权重的选择也直接决定了寻径结果的优劣。现有最优路径算法通常以通行能力为道路权重,其可能导致不合理的寻径结果,同时也不具有全局负载均衡的能力。因此本文以Dijkstra算法为例,引入可达性概念作为道路权重,从而弥补以通行能力为道路权重的缺陷。
白尘
关键词：DIJKSTRA算法通行能力可达性
基于简单Petri网和gSpan算法的业务流程频繁结构挖掘
2013年
针对业务流程的结构特性,提出了将图结构数据挖掘算法应用于业务流程模型的思想,具体将gSpan算法应用于简单Petri网模型,提出简单Petri网有向图化和d-gSpan算法的可实践方法,实现了业务流程频繁子结构挖掘。论文最后以某列车入段检修业务流程进行实验。
白尘吴玲玉
分类属性高维数据基于集合差异度的聚类算法
2010年
提出基于集合差异度的聚类算法.算法通过定义的集合差异度和集合精简表示,直接进行一个集合内所有对象总体差异程度的计算,而不必计算两两对象间的距离,并且在不影响计算精确度的情况下对分类属性高维数据进行高度压缩,只需一次数据扫描即得到聚类结果.算法计算时间复杂度接近线性.实例表明该算法是有效的.
武森魏桂英白尘张桂琼
关键词：聚类高维空间差异度数据挖掘
兼顾属性距离及关系强度的密度聚类算法被引量：2
2013年
传统属性空间的密度聚类算法仅考虑对象属性取值相似度,网络空间密度聚类算法仅关注对象间关系紧密度。针对两类算法的不足,提出一种兼顾属性距离及关系强度的密度聚类算法。在构建兼顾属性距离及关系强度的网络之后,完善了近邻对象及核心对象的概念,并给出了相应的聚类策略。理论分析和实验结果表明,由于综合考虑了属性、关系及关系强度信息,算法规避了对象属性值分布对聚类过程的影响,改善了聚类效果,并能有效识别枢纽点和孤立点。
吴玲玉白尘
关键词：聚类加权网络
马尔可夫决策问题的关键状态优先学习算法被引量：1
2016年
针对传统强化学习算法的维数灾难问题,首先提出了用于识别关键状态的"决策收益率"概念及其估算方法,然后借鉴学习范围扩展的思想,以经典Q-Learning学习算法为基础,提出了关键状态优先学习算法(Critical States Prioritized Learning,CSPL)。最后本文实现了机器人寻径实验,并比较了CSPL算法与Q-Learning算法的实验结果。
白尘
考虑物流配送路网结构及配送量约束的客户聚类算法被引量：16
2012年
物流配送客户聚类问题是物流配送研究领域的基本问题,实际问题要求考虑客户分布的地理特性、客户配送量(即需求量)及配送车辆负载量等因素.针对配送中心未知的客户聚类问题,提出了一种考虑配送路网结构和配送量约束的聚类算法.利用所提出的"最短主干道距离",克服传统欧式距离不考虑配送道路信息的缺陷,在此基础上,利用约束聚类思想对传统k中心划分聚类算法CLARANS进行改进,使其在考虑地理信息的同时,能满足客户配送量和车辆负载量约束.最后对提出的算法进行了数值实验.
高学东谷淑娟白尘武森
关键词：物流配送客户聚类
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