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江南

作品数:5 被引量:19H指数:4
供职机构:江南大学数字媒体学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 4篇模糊聚类
  • 4篇聚类
  • 3篇聚类算法
  • 2篇模式识别
  • 2篇均值
  • 2篇核聚类
  • 2篇核聚类算法
  • 1篇用户
  • 1篇用户组
  • 1篇属性加权
  • 1篇模糊核
  • 1篇模糊核聚类
  • 1篇模糊核聚类算...
  • 1篇模糊聚类算法
  • 1篇可能性聚类
  • 1篇加权
  • 1篇核参数
  • 1篇访问控制
  • 1篇半监督聚类
  • 1篇RBAC模型

机构

  • 5篇江南大学

作者

  • 5篇贺杨成
  • 5篇王士同
  • 5篇江南

传媒

  • 2篇计算机工程与...
  • 1篇计算机应用
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇微计算机信息

年份

  • 4篇2011
  • 1篇2010
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
核参数优化选取的混合C均值核模糊聚类算法被引量:4
2011年
为了减小噪声点对聚类中心的影响,可能性聚类算法(PCM)把可能隶属关系引入到聚类的过程中,但是其往往趋向找到相同的集群。PFCM算法同时利用隶属度与可能性把数据点划分到不同的集群中,提高了算法的抗噪能力,但PFCM算法对发现大小不相等的集群并不十分理想。针对上述问题,提出了一种核参数优化选取的混合C均值核模糊聚类算法,该算法通过利用优化选取核参数的核函数把在原始空间中非线性可分的群体转化成高维空间中同质集群。实验结果表明,该算法能更好地发现融入噪音数据集的聚类中心,获得数据集质量更好的划分。
江南王士同贺杨成
关键词:模糊聚类模式识别
特征空间属性加权混合C均值模糊核聚类算法被引量:4
2011年
可能性聚类算法(PCM)通过引入可能隶属关系来提高聚类中心免于噪声干扰的能力,但是其往往趋向找到相同的集群。为了克服PCM算法的缺陷,PFCM算法同时利用隶属度与可能性把数据点划分到不同的集群中。提高了算法的抗噪能力。但PFCM算法对发现大小不相等的集群并不十分理想。因此提出了一种特征空间属性加权混合C均值模糊核聚类算法WKFM,该方法充分考虑了属性间的不平衡性,通过利用优化选取核参数的核函数把在原始空间中非线性可分的集群转化为高维空间中同质集群。实验结果表明,该算法能更好地发现含有噪音数据集的聚类中心,获得数据集质量更好的划分。
贺杨成王士同江南
关键词:模糊聚类模式识别可能性聚类
关于改进的RBAC模型研究及应用实现被引量:6
2011年
通过对基于角色的访问控制模型分析,结合无锡市政协数字化平台的工作需要,提出了一种基于用户组的RBAC模型。把具有相同职责的用户组成一个用户组,由原来的给每个用户分配角色,改进为给用户组分配角色,减小了授权的工作量。系统采用J2EE技术,集成Struts,Spring,Hibernate开源框架,论述了权限管理模块的实现方法。
江南王士同贺杨成
关键词:访问控制用户组J2EE
关系数据的中心权重模糊聚类算法
2010年
k中心点算法仅仅用一个点去代表整个类显然是不足的,这必然会影响聚类结果的准确性。因此提出了一种关系数据的中心权重模糊聚类算法,在该算法中给每一个属于这个类的对象赋予一个中心权重以此来表示其作为这个类的代表对象的可能性程度,这种机制使类中的多个对象来代表整个类而不是利用类中的一个对象来代表整个类。实验结果表明,该算法能更好地发现数据集中潜在的内部结构及对象之间的关系,得到每个聚类结果更加准确的描述。
贺杨成王士同江南
成对约束的属性加权半监督模糊核聚类算法被引量:5
2011年
在机器学习和数据挖掘中,带约束的半监督聚类是一个活跃的研究领域。为了利用约束条件获得表现更优异的聚类效果,提出了一种成对约束的属性加权半监督聚类算法,该方法充分考虑了属性间的不平衡性,在传统模糊聚类算法中融合半监督学习机制并通过Mercer核把原始的观察空间映射到高维特征空间。实验结果表明,该算法优于相似的成对约束的竞争群算法(PCCA)。
贺杨成王士同江南
关键词:半监督聚类模糊聚类
共1页<1>
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