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模糊K-Prototypes算法中的加权指数研究

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计算机应用 2005年第2期25卷 348-351页

作者：汪加才朱艺华南京审计学院计算机科学与技术系江苏南京210029 浙江工业大学信息智能与决策优化研究所浙江杭州310014

模糊K Prototypes(FKP)算法融合了K Means和K Modes对数值型和符号型数据的处理方法,适合于混合类型数据的聚类分析。同时,模糊技术使得FKP适合于处理含有噪声和缺少数据的数据库。但是,在使用FCM(FuzzyC Meansalgorithm)或FKP算法时,... 详细信息

模糊K Prototypes(FKP)算法融合了K Means和K Modes对数值型和符号型数据的处理方法,适合于混合类型数据的聚类分析。同时,模糊技术使得FKP适合于处理含有噪声和缺少数据的数据库。但是,在使用FCM(FuzzyC Meansalgorithm)或FKP算法时,如何选取加权指数α仍是悬而未决的问题。许多研究者基于他们的实验结果给出FCM中的最佳加权指数可能位于区间 [1. 5,2. 5],本文则提出了一个FKP中加权指数的探寻算法。在多个实际数据集上的实验结果表明,为进行有效的聚类,FKP中加权指数应该小于 1. 5。

关键词：加权指数 FKP算法聚类有效性

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基于FCM快速路交通状态判别加权指数研究

科学技术与工程 2017年第6期17卷 289-295页

作者：吴启顺蔡晓禹蔡明重庆交通大学交通运输学院重庆400074

加权指数m是影响模糊C名)值聚类(fuzzy Cleans,FCM)的一个关键参数,为提高快速路交通状态模糊判別性能,针对m取值的问题提出了一种兼顾算法判別精度和聚类效果的优选方法。该方法以流量、速度为交通状态评价参数在不同加权指数m和样本量... 详细信息

加权指数m是影响模糊C名)值聚类(fuzzy Cleans,FCM)的一个关键参数,为提高快速路交通状态模糊判別性能,针对m取值的问题提出了一种兼顾算法判別精度和聚类效果的优选方法。该方法以流量、速度为交通状态评价参数在不同加权指数m和样本量n下进行聚类分析,从算法判別精度、类内间距、类间间距、目标函数收敛性四个方面对m的最优取值进行了深入研究。以某市快速路为例別用MATLAB模糊逻辑工具箱分析实验数据的隶属度和聚类中心,以上四个方面在n×m种组合情形下综合分析,得出快速路交通状态模糊判別m的最优取值,并进一步验证了该方法的可行性。实验结果表明,以流量、速度为状态评价参数的快速路交通状态模糊判別加权指数m的最佳取值为2.25。

关键词：交通工程加权指数模糊C-均值聚类交通状态判别快速路

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波动率加权指数系列即将发布

现代商业银行 2012年第1期 10-10页

上海证券交易所和中证指数有限公司，于2012年1月9日正式发布4条波动率加权指数系列和3条基本面加权指数系列，具体分别是：上证180、上证380、沪深300、中证500波动率加权指数和上证50、180、380基本面加权指数。

关键词：加权指数波动率上海证券交易所基本面公司

关于“加权平均指数”评价初级卫生保健的探讨

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中国初级卫生保健 1988年第7期 7-9页

作者：张福元王济东唐金壮黑龙江省卫生管理干部学院黑龙江省农村卫生协会

为了实现“2000年人人享有卫生保健”的全球目标,许多国家和地区都提出了各自的初级卫生保健规划及评价指标。但是这些评价指标项目繁多,加之各地区基数不同,很难对其进度加以比较。目前,尚缺乏一种综合评价初级卫生保健的统计方法。为... 详细信息

为了实现“2000年人人享有卫生保健”的全球目标,许多国家和地区都提出了各自的初级卫生保健规划及评价指标。但是这些评价指标项目繁多,加之各地区基数不同,很难对其进度加以比较。目前,尚缺乏一种综合评价初级卫生保健的统计方法。为此,我们建议采用“加权平均指数”作为评价初级卫生保健进度的综合指标。一、建立PHC评价指标体系根据世界卫生组织的建议和我国的实际情况,我们提出以下三类指标作为评价我国初级卫生保健的指标体系。具体包括: (一) 卫生保健资源的分配及卫生服务覆盖面

关键词：加权平均指数加权指数初级卫生保健个体指数权数成人识字率个体指标人均国民生产总值指标体系基期

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基于GIS的浙江杨梅种植区划

农业工程学报 2008年第8期24卷 214-218页

作者：金志凤邓睿黄敬峰浙江省气候中心杭州310017 浙江大学资源与环境学院杭州310029

杨梅(Myrica rubra Sieb et Zucc.)是浙江著名的特色水果之一,浙江的气候比较适宜杨梅种植,但由于区域布局不合理制约了杨梅的发展。根据杨梅的生物学特性,筛选出了杨梅种植的气候区划指标,并建立了各区划指标与经度、纬度和海拔高度的... 详细信息

杨梅(Myrica rubra Sieb et Zucc.)是浙江著名的特色水果之一,浙江的气候比较适宜杨梅种植,但由于区域布局不合理制约了杨梅的发展。根据杨梅的生物学特性,筛选出了杨梅种植的气候区划指标,并建立了各区划指标与经度、纬度和海拔高度的空间分析模型。借助浙江省1︰25万地形数据、数字高程模型(DEM)和数字化土壤图,综合考虑气候因子、坡度、坡向、海拔高度、土壤类型和土壤质地等要素,采用加权指数求和法,对11个区划指标进行量化分级,建立杨梅栽培区划指标判断矩阵。将11个区划指标适宜性等级图按照权重进行叠加分析,得到综合指数分布图。同时参照浙江省土地利用现状,将不适宜杨梅种植的地块屏蔽,分析综合指数分布规律,将浙江省杨梅种植综合气候区划划分为最适宜区、适宜区和不适宜区3个等级。最适宜种植区占评价区域面积的25.15%,主要集中在宁波、台州、温州、丽水、金华、杭州和绍兴地区的低丘陵地带;适宜区占参评土地面积的46.37%,主要分布在丽水、温州、金华、杭州和衢州等海拔高度为500～700m的半高山区;不适宜区占评价区域面积的28.48%,主要在丽水市和杭州市的海拔在700m以上的高山地区。本研究以期能为浙江特色作物的规划和杨梅产业的持续发展提供科学依据。

关键词： GIS 加权指数气候适宜性综合区划杨梅浙江

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模糊c均值聚类算法中参数m的优选

模式识别与人工智能 2000年第1期13卷 7-11页

作者：高新波李洁谢维信西安电子科技大学电子工程学院西安710071 深圳大学深圳518060

本文利用模糊决策理论提出了一种模糊c均值(FCM)聚类算法中加权指数m的优选方法。文中定义了合适的模糊目标和模糊约束,通过模糊决策确定最佳的m值,以保证FCM算法获得好的聚类效果。实验结果显示了该方法的有效性,并得到实际应用中m的... 详细信息

本文利用模糊决策理论提出了一种模糊c均值(FCM)聚类算法中加权指数m的优选方法。文中定义了合适的模糊目标和模糊约束,通过模糊决策确定最佳的m值,以保证FCM算法获得好的聚类效果。实验结果显示了该方法的有效性,并得到实际应用中m的最佳取值范围为[1.5,2.5]。

关键词：模糊聚类加权指数模识别模糊决策

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谈指数公式的历史演变

税务与经济 1991年第5期 62-69页

作者：高桂清

早在5000多年以前,古埃及便已开始记录各类商品的价格。稍后不久,便开始计算价格的比值,也就是现在的个体价格指数。至于总指数的出现,则是在17世纪中叶资本主义经济上升时期。17世纪中叶,美洲新大陆发现不久,大量的黄金和白银从“新世... 详细信息

早在5000多年以前,古埃及便已开始记录各类商品的价格。稍后不久,便开始计算价格的比值,也就是现在的个体价格指数。至于总指数的出现,则是在17世纪中叶资本主义经济上升时期。17世纪中叶,美洲新大陆发现不久,大量的黄金和白银从“新世界”涌入欧洲,从而引起了欧洲金属货币交换价值的变动。同时,由于资本主义经济的发展,自由竞争日益激烈,供求关系日趋复杂,导致了各种商品的价格变动。因此,企业家要确定自己的投资方向,劳动者要衡量自己的收入水平,国家要控制社会的经济运行,都需要了解物价的变动程度。但是仅仅测定单个商品的价格变动是不能满足这种需

关键词：指数公式总水平价格变动权数加权指数加权平均指数商品统计学家物价指数价格指数指数法经济学家历史演变

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广义可能性C均值聚类算法

计算机工程与科学 2015年第5期37卷 1015-1018页

作者：文传军汪庆淼常州工学院理学院江苏常州213002 苏州大学计算机学院江苏苏州215021

可能性C均值聚类算法(PCM)中模糊加权指标m要求大于1,通过对PCM算法的分析讨论,将PCM算法中模糊加权指标m设置为多个独立变量,且将其取值范围进行了扩展,称之为广义可能性C均值聚类(GPCM)。GPCM从理论上分析了加权指标m的扩展取值范围,... 详细信息

可能性C均值聚类算法(PCM)中模糊加权指标m要求大于1,通过对PCM算法的分析讨论,将PCM算法中模糊加权指标m设置为多个独立变量,且将其取值范围进行了扩展,称之为广义可能性C均值聚类(GPCM)。GPCM从理论上分析了加权指标m的扩展取值范围,并利用粒子群算法(PSO)对样本模糊隶属度进行估计。GPCM算法突破了PCM算法对参数m的约束。仿真实验验证了所提算法的有效性。

关键词：模糊C均值聚类可能性C均值聚类加权指数模糊判决准则

一种基于信息熵约束的快速FCM聚类水下图像分割算法

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计算机科学 2010年第12期37卷 243-246,286页

作者：王士龙徐玉如万磊唐旭东哈尔滨工程大学水下机器人技术国防科技重点实验室哈尔滨150001

智能水下机器人视觉识别系统的使命是快速、准确地处理获得水下目标的相关信息并及时反馈给计算机来指导机器人进行下一步的任务。为了在保证分割质量的前提下实现快速图像分割,结合梯度算子、图像的直方图特征和采样计算,并以图像的相... 详细信息

智能水下机器人视觉识别系统的使命是快速、准确地处理获得水下目标的相关信息并及时反馈给计算机来指导机器人进行下一步的任务。为了在保证分割质量的前提下实现快速图像分割,结合梯度算子、图像的直方图特征和采样计算,并以图像的相对信息损耗为约束,提出了一种基于熵约束的快速FCM聚类水下图像分割算法,并依据水下图像分割效果和模糊划分的有效性评价指标,详尽研究了新算法中加权指数m的取值规律性。实验结果表明,这种算法能够获得较好的分割质量和时间效率,符合机器人对实时性的需求。

关键词：水下图像分割 AUV 相对信息损耗模糊划分加权指数实时性