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基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识

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电力系统自动化 2021年第4期45卷 20-28页

作者：金伟超张旭刘晟源黄荣国潘柏良林振智浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027 国网浙江省电力有限公司营销部浙江省杭州市310007 国网浙江省电力有限公司营销服务中心浙江省杭州市311121 浙江华云信息科技有限公司浙江省杭州市310008

辨识不同行业的典型负荷曲线对于配售电公司的运行调度、售电决策和风险管理均有重要意义。鉴于此,提出了一种基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识方法。首先,提出了衡量负荷曲线位移变化后相似性程度的快速动态时间扭曲(... 详细信息

辨识不同行业的典型负荷曲线对于配售电公司的运行调度、售电决策和风险管理均有重要意义。鉴于此,提出了一种基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识方法。首先,提出了衡量负荷曲线位移变化后相似性程度的快速动态时间扭曲(FDTW)距离指标,进而提出了一种搜索FDTW距离的剪枝策略,以实现对负荷曲线间形态差异的精准高效量度。接着,提出了基于加权密度峰值快速搜索聚类算法的行业负荷用电类型划分方法以及用户行业信息错误识别方法。然后,以最小化负荷曲线簇内FDTW距离为目标,提出了基于重心平均算法的行业典型负荷曲线辨识方法。最后,以浙江省某市工商业用户为例进行验证分析,算例结果表明所提方法可以准确量度负荷曲线形态相似性,快速划分行业用电类型并有效辨识具有共同形态特征的典型负荷曲线。

关键词：工商业用户负荷曲线快速动态时间扭曲剪枝策略密度峰值快速搜索聚类

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基于剪枝策略的知识增强方面级情感分析

华中科技大学学报(自然科学版) 2024年

作者：韩虎孔博何勇禧徐学锋兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃省人工智能与图形图像工程研究中心

为了克服在方面级情感分析模型中因外部知识引入而造成的信息冗余与噪声干扰，提出一种基于剪枝策略的知识增强双通道图卷积网络模型。通道一构造一个语法图卷积模块，面向特定方面重构依赖树，利用剪枝策略去除与特定方面语法距离较远... 详细信息

为了克服在方面级情感分析模型中因外部知识引入而造成的信息冗余与噪声干扰，提出一种基于剪枝策略的知识增强双通道图卷积网络模型。通道一构造一个语法图卷积模块，面向特定方面重构依赖树，利用剪枝策略去除与特定方面语法距离较远以及无关的分支，使用情感知识进行补充，得到降噪后以特定方面为根节点的情感依赖树。通道二构造一个语义图卷积模块，通过门控注意力机制构建注意力权重矩阵，挖掘语义信息。最后，利用图卷积网络捕获语法信息和语义信息，并通过交互机制进行信息的共享与融合。在4个公开数据集Twitter，Rest14，Rest15，Rest16上的实验结果表明，该模型在克服噪声干扰方面是有效的，与其他基线模型相比，均取得了优异的分类效果。

关键词：方面级情感分析图卷积网络知识增强剪枝策略情感知识注意力机制

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基于剪枝策略的骨干粒子群算法

控制与决策 2015年第9期30卷 1591-1596页

作者：张震潘再平潘晓弘浙江大学工学部杭州310000

为了优化算法的全局探索能力和局部开发能力,提出一种基于两方面改进的骨干粒子群算法.提出一种进化方程,通过即时搜索域的分析说明该方程可以改善粒子多样性.提出粒子群"剪枝"策略:每当粒子搜索到新的群体最优位置时,剪去该粒子,同时... 详细信息

为了优化算法的全局探索能力和局部开发能力,提出一种基于两方面改进的骨干粒子群算法.提出一种进化方程,通过即时搜索域的分析说明该方程可以改善粒子多样性.提出粒子群"剪枝"策略:每当粒子搜索到新的群体最优位置时,剪去该粒子,同时初始化一个新位置以安插该粒子.理论分析指出,在增强全局探索能力的同时,合适的剪枝策略能增加局部开发能力.实验结果表明,所提出算法的性能较几种经典PSO算法有显著的提升.

关键词：骨干粒子群剪枝策略粒子多样性全局探索能力局部开发能力

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基于ESCS剪枝策略的闭频繁项集挖掘算法

吉林大学学报（信息科学版） 2023年第2期41卷 329-337页

作者：刘文杰杨海军兰州财经大学信息工程学院兰州730020

由于在现有的闭频繁项集挖掘算法中,剪枝策略相对单一,大都是针对1-项集进行剪枝,对2-项集和n-项集(n≥3)的剪枝策略相对匮乏,而有效的剪枝策略可以提前发现并剪掉大量没有希望的项集,因此改进闭频繁项集的剪枝策略对此类算法效率的提... 详细信息

由于在现有的闭频繁项集挖掘算法中,剪枝策略相对单一,大都是针对1-项集进行剪枝,对2-项集和n-项集(n≥3)的剪枝策略相对匮乏,而有效的剪枝策略可以提前发现并剪掉大量没有希望的项集,因此改进闭频繁项集的剪枝策略对此类算法效率的提升具有很大的帮助。为此在ESCS(Estimated Support Co-occurrence Structure)结构基础上,提出针对2-项集的ESCS剪枝策略,并应用其将经典闭频繁项集挖掘算法DCI_Closed(Direct Count Intersect Closed)改进为DCI_ESCS(Direct Count Intersect Estimated Support Co-occurrence Structure)算法,同时对ESCS剪枝策略的效果加以验证。在多个公开数据集上、不同最小支持度阈值下,对改进前后算法时间性能进行比较实验。实验结果表明,改进的DCI_ESCS算法在事务和项集较长的、较稠密的数据集上表现良好,时间效率均有一定程度的提高。

关键词：闭频繁项集剪枝策略数据挖掘

面向月面遥操作任务规划系统的搜索剪枝策略研究

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航天控制 2017年第4期35卷 73-78页

作者：高薇蔡敦波北京航空航天大学宇航学院北京100083 北京航天飞行控制中心北京100094 武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室武汉430205

针对月面巡视器任务规划涉及资源变量的特点,从理论上分析了经典的"有利动作"剪枝策略的不足,提出了一种适用于时态规划模型的"资源分析增强型有利动作"剪枝策略。此剪枝策略通过分析"资源变量"与动作效果的关系,计算出被"有利动作"策... 详细信息

针对月面巡视器任务规划涉及资源变量的特点,从理论上分析了经典的"有利动作"剪枝策略的不足,提出了一种适用于时态规划模型的"资源分析增强型有利动作"剪枝策略。此剪枝策略通过分析"资源变量"与动作效果的关系,计算出被"有利动作"策略忽视的动作,能在裁剪问题空间的同时,提高搜索算法的求解能力。试验结果表明了本文剪枝策略的有效性。

关键词：月面遥操作任务规划剪枝策略

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基于剪枝策略的改进TDCALT算法

同济大学学报（自然科学版） 2012年第8期40卷 1197-1203页

作者：钟慧玲章梦石永强蔡文学华南理工大学经济与贸易学院广东广州510006

针对大规模路网中求解最短路问题的低效性与非实时性,通过时间依赖性路网来刻画路网和交通状况信息,构造时间依赖性路网下的高效最短路算法.以目前效率较高的TDCALT(time dependent core-based A*landmarks triangleinequality)算法为基... 详细信息

针对大规模路网中求解最短路问题的低效性与非实时性,通过时间依赖性路网来刻画路网和交通状况信息,构造时间依赖性路网下的高效最短路算法.以目前效率较高的TDCALT(time dependent core-based A*landmarks triangleinequality)算法为基础,提出动态优化上限值的改进措施,并首次引入和改进静态路网下最短路算法中的剪枝策略,形成ITDCALT(improved TDCALT)算法.在广州市路网上的试验表明:ITDCALT算法在算法运行时间和搜索空间上均优于TDCALT算法和TDIJKSTRA(time-dependent DIJKSTRA)算法;ITDCALT算法具有计算效率高、搜索空间小、性能稳定的优点.

关键词：路网最短路算法剪枝策略时间依赖性加速策略

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基于剪枝策略的物流配送网络最短路径求解

基于剪枝策略的物流配送网络最短路径求解

作者：张红岩河北工业大学

学位级别：硕士

物流配送行业的发展,使得物流配送网络的规模增加,配送路径越来越复杂。最短路径问题作为物流配送运输网络的基本问题,受到极大重视。传统的最短路径问题主要用于求解物流配送网络中顶点间距离最短的路径,然而,应用到实际物流配送网络中... 详细信息

物流配送行业的发展,使得物流配送网络的规模增加,配送路径越来越复杂。最短路径问题作为物流配送运输网络的基本问题,受到极大重视。传统的最短路径问题主要用于求解物流配送网络中顶点间距离最短的路径,然而,应用到实际物流配送网络中,更多的要考虑到配送路径中时间和费用等路径代价问题,因此需要计算特定约束条件下物流配送网络的最短路径问题。传统的最短路径算法,在求解复杂路径网络的最短路径时,存在计算量大,计算效率低下的问题,在处理大规模路径网络时,甚至会出现无法处理的状况。因此,大规模复杂物流配送网络中最短路径的快速求解问题,是当前亟待解决的问题。本文提出了基于剪枝策略的物流配送网络最短路径方法,把实际的物流配送网络图转换成有向无环图模型,对图中的顶点分别建立双区间索引及代价索引,根据索引值对顶点间的不可达性进行判断,分别提出了基于代价索引的剪枝算法LSP算法、动态剪枝算法LSP-V算法及基于两种索引区间组合的剪枝算法LSP-D算法。把剪枝算法与传统的最短路径算法相结合,形成了基于剪枝策略的最短路径算法,并通过真实路径网络数据进行实验,与传统的最短路径计算方法对比,验证了本文提出的剪枝策略的有效性。通过大规模数据网络实验,验证了本文提出算法的高效性。

关键词：物流配送网络最短路径约束索引剪枝策略

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基于决策树C4.5算法剪枝策略的改进研究

基于决策树C4.5算法剪枝策略的改进研究

作者：邱磊华中师范大学

学位级别：硕士

分类算法是数据挖掘中的一种重要技术,算法的计算速度、鲁棒性、可解释性、可扩展性以及分类模型的准确率是评价分类算法的主要指标。决策树是对数据样例集合进行分类的十分有效的方法。决策树模型下的分类规则直观容易被理解。决策者... 详细信息

分类算法是数据挖掘中的一种重要技术,算法的计算速度、鲁棒性、可解释性、可扩展性以及分类模型的准确率是评价分类算法的主要指标。决策树是对数据样例集合进行分类的十分有效的方法。决策树模型下的分类规则直观容易被理解。决策者运用决策树模型来做出准确的预测已经应用在很多领域。在决策树的各类算法中,J. R. Quinlan提出的ID3算法最具有代表性。现在运用最多的C4.5算法就是在ID3算法的基础上改进而来的。虽然C4.5在ID3的基础上进行了改进,但它在面对属性值为连续型的训练样例时计算效率低。针对计算效率低的问题,国内外的学者在如何快速计算连续型属性的最优阈值,以及计算信息增益率时消除对数运算的改进。均使算法的计算效率得到了提高。C4.5算法有很强的处理噪声数据的能力,无论训练样例中含有分类错误的样例,还是样例缺失一部分属性值。然而当训练样例集合中属性缺失率较高时,C4.5算法建立的决策树模型结点数增多,分类准确度也有一定程度的下降。本文针对这个问题,在C4.5算法的基础上改进了决策树生成算法和剪枝策略。在生成决策树时,若某一子集上的所有属性均未知,则直接返回一个叶子节点,标记为unknown。在对通过此方法得到的决策树进行剪枝时,针对某结点是否应该剪除,要考虑两个因素：一是剪除或不剪除此结点的情况下的分类错误率,二是此节点上unknown结点数与所有叶子结点数的比例。通过此剪枝策略得到的决策树,其结点数一定小于等于C4.5算法得到的决策树中的结点数,而且对属性缺失率高的训练样例有着更高的分类准确率。本文将改进后的算法分别运用在属性值为离散型和连续型的训练样例集上。与传统C4.5算法得到的决策树进行了比较。

关键词：数据挖掘决策树 C4.5算法剪枝策略

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最大频繁项集挖掘中搜索空间的剪枝策略

清华大学学报（自然科学版） 2005年第S1期45卷 1748-1752页

作者：马志新陈晓云王雪李龙杰兰州大学信息科学与工程学院兰州730000

最大频繁项集挖掘可以广泛应用在多种重要的Web挖掘工作中.为了有效地削减搜索空间,提出了一种新的最大频繁项集挖掘中的搜索空间剪枝策略.这种策略基于深度优先遍历词典序子集枚举树,利用树中子节点与父节点扩展集中相同项的扩展支持... 详细信息

最大频繁项集挖掘可以广泛应用在多种重要的Web挖掘工作中.为了有效地削减搜索空间,提出了一种新的最大频繁项集挖掘中的搜索空间剪枝策略.这种策略基于深度优先遍历词典序子集枚举树,利用树中子节点与父节点扩展集中相同项的扩展支持度相等的特性,对搜索空间进行剪枝.应用该策略,对MAFIA算法进行改进优化.实验结果表明,该剪枝策略可以有效削减搜索空间,尤其在稀疏但包含长频繁项集的数据集上,搜索空间削减掉2/3,算法的时间效率比原MAFIA算法提高3～5倍.

关键词： Web挖掘最大频繁项集剪枝策略搜索空间