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结合紧密度和分散度的近邻亲和相似度函数

西安电子科技大学学报 2014年第3期41卷 123-130页

作者：李娟王宇平西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071 陕西师范大学远程教育学院陕西西安710062

针对传统距离或相似度度量未考虑个体样本对整体样本集影响的情况,对K近邻算法提出了一种相似度改进策略.首先提出了一种新的亲和距离函数,以样本对整体样本集的紧密度和分散度为关注点;其次在亲和距离函数的基础上,提出了一种新的基于... 详细信息

针对传统距离或相似度度量未考虑个体样本对整体样本集影响的情况,对K近邻算法提出了一种相似度改进策略.首先提出了一种新的亲和距离函数,以样本对整体样本集的紧密度和分散度为关注点;其次在亲和距离函数的基础上,提出了一种新的基于紧密度和分散度的亲和相似度函数,并将其作为K近邻算法相似度度量函数;最后通过理论分析及18个数值类型UCI数据集,以5交叉验证模式对所提出亲和相似度函数与传统距离和相似度函数进行验证对比.实验表明,所提出方法是一种有效的相似度策略,且与高效索引算法相结合,可降低在大规模数据集的分类时间.

关键词：机器学习近邻亲和相似度分散度紧密度

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软件网络中结构洞与紧密度的研究

东北大学学报（自然科学版） 2010年第11期31卷 1562-1565页

作者：徐久强刘红赵海于双东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004

针对传统的软件度量方法已不能对大型软件进行有效度量的问题,以学科交叉融合为背景、以量化软件度量为目标,主要研究了复杂网络中的结构洞、紧密度.通过对这两个特征量的计算、统计,与软件网络中的度进行关系拟合,可查看在软件网络中,... 详细信息

针对传统的软件度量方法已不能对大型软件进行有效度量的问题,以学科交叉融合为背景、以量化软件度量为目标,主要研究了复杂网络中的结构洞、紧密度.通过对这两个特征量的计算、统计,与软件网络中的度进行关系拟合,可查看在软件网络中,度与结构洞之间的相关性呈幂函数曲线,度与紧密度的相关性呈梯形分布.因此将其作为参考特征量引入到软件网络中,对软件网络中的节点依赖程度和中心化程度进行量化.

关键词：软件度量特征量度结构洞紧密度

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基于样本之间紧密度的模糊支持向量机方法

软件学报 2006年第5期17卷 951-958页

作者：张翔肖小玲徐光祐清华大学计算机科学与技术系长江大学地球物理与石油资源学院湖北荆州434023 武汉理工大学计算机科学与技术学院

针对传统支持向量机方法中存在对噪声或野值敏感的问题,提出了一种基于紧密度的模糊支持向量机方法.在确定样本的隶属度时,不仅考虑了样本与类中心之间的关系,还考虑了类中各个样本之间的关系.通过样本之间的紧密度来描述类中各个样本... 详细信息

针对传统支持向量机方法中存在对噪声或野值敏感的问题,提出了一种基于紧密度的模糊支持向量机方法.在确定样本的隶属度时,不仅考虑了样本与类中心之间的关系,还考虑了类中各个样本之间的关系.通过样本之间的紧密度来描述类中各个样本之间的关系,利用包围同一类中样本的最小球半径大小来度量样本之间的紧密度.样本的隶属度依据样本在球中的位置,按照不同的规律确定.与基于样本与类中心之间关系构建的模糊支持向量机方法相比,该方法有利于将野值或含噪声样本与有效样本进行区分.实验结果表明,与传统支持向量机方法及基于样本与类中心之间关系的模糊支持向量机方法相比,基于紧密度的模糊支持向量机方法具有更好的抗噪性能及分类能力.

关键词：模糊支持向量机紧密度分类

基于紧密度FSVM新算法及在故障检测中的应用

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振动工程学报 2009年第4期22卷 418-424页

作者：陶新民徐晶杜宝祥徐勇哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 黑龙江科技学院数力系黑龙江哈尔滨150027

针对传统的模糊支持向量机(FSVM)算法对边缘噪声敏感的不足,提出一种基于非线性紧密度和K最近邻方法(KNN)相结合的FSVM算法。该方法在计算样本隶属度大小时既考虑样本与类中心的距离,类中样本的紧密度,同时还考虑与其他类样本间的关系,... 详细信息

针对传统的模糊支持向量机(FSVM)算法对边缘噪声敏感的不足,提出一种基于非线性紧密度和K最近邻方法(KNN)相结合的FSVM算法。该方法在计算样本隶属度大小时既考虑样本与类中心的距离,类中样本的紧密度,同时还考虑与其他类样本间的关系,其中紧密度的计算采用非线性数据分布描述方法进而使计算的隶属度更精确。实验结果同传统FSVM及其他改进的FSVM算法进行比较,对于国际标准测试数据及轴承故障检测问题,结果验证了建议算法具有很强的鲁棒性及高效的检测性能。

关键词：故障检测模糊支持向量机 K近邻方法紧密度

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考虑串行工序紧密度的择时综合调度算法

机械工程学报 2018年第6期54卷 191-202页

作者：谢志强张晓欢高一龙辛宇哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院

针对目前综合调度算法在处理一般综合调度问题时为了兼顾加工工艺树中工序的并行处理,忽略串行工序之间紧密度,影响调度结果的问题,提出考虑串行工序紧密度的择时综合调度算法。该算法提出工序序列排序策略,从工艺树的整体结构出发,将... 详细信息

针对目前综合调度算法在处理一般综合调度问题时为了兼顾加工工艺树中工序的并行处理,忽略串行工序之间紧密度,影响调度结果的问题,提出考虑串行工序紧密度的择时综合调度算法。该算法提出工序序列排序策略,从工艺树的整体结构出发,将其划分成内部工序只具有串行关系的工序序列,根据工序序列的长短确定其调度顺序;提出择时调度策略,结合工艺树自身特点,为调度工序选择若干合法加工时间点,分别在每个时间点调度工序,得到该工序的试调度方案集合,从其中选择加工总用时最小的方案作为工序调度方案,若不唯一,则选择工序加工时间最早的方案。实例表明,该算法既保证并行工序的并行处理,又有效提高串行工序的紧密度,优化了综合调度的结果。

关键词：工序序列排序择时串行工序紧密度综合调度算法

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软件宏观拓扑结构紧密度的演化分析

东北大学学报（自然科学版） 2013年第5期34卷 646-649页

作者：徐久强桂敬文赵海黄晨洋东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 哈尔滨工业大学航天学院黑龙江哈尔滨150001

选取大量开源软件的多个版本作为样本,以复杂网络作为研究工具,分析了软件结构的平均紧密度的演化趋势、平均紧密度稳定值、紧密度的分布、新增节点紧密度的分布、紧密度最高的前10个节点的演化.分析结果表明,软件网络的平均紧密度最终... 详细信息

选取大量开源软件的多个版本作为样本,以复杂网络作为研究工具,分析了软件结构的平均紧密度的演化趋势、平均紧密度稳定值、紧密度的分布、新增节点紧密度的分布、紧密度最高的前10个节点的演化.分析结果表明,软件网络的平均紧密度最终会趋向于一个稳定值;紧密度分布整体上呈现明显的单峰特性,说明软件中存在少数紧密度大的模块,这些节点处于软件网络的核心,是研究的重点.由此可知,软件网络的紧密度是度量软件的一个有效参数,对指导软件开发有重要作用.

关键词：软件网络软件演化紧密度中心化复杂网络

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基于紧密度的模糊加权kNN数据分类方法

应用科学学报 2018年第4期36卷 679-688页

作者：刘诚诚姜瑛云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500

模糊k-最近邻(fuzzy k-nearest neighbor,FkNN)及其改进的分类方法忽略了样本存在分布不均匀以及噪声样本的情况,不能充分体现每个类样本特征的差异性,影响了分类的准确率.为此,提出了一种基于紧密度的模糊加权kNN数据分类方法.首先基... 详细信息

模糊k-最近邻(fuzzy k-nearest neighbor,FkNN)及其改进的分类方法忽略了样本存在分布不均匀以及噪声样本的情况,不能充分体现每个类样本特征的差异性,影响了分类的准确率.为此,提出了一种基于紧密度的模糊加权kNN数据分类方法.首先基于样本间紧密度计算样本的隶属度;然后根据特征的模糊熵值分别计算每个类样本特征的权重,并使用加权欧氏距离确定近邻训练样本;最后根据待分类样本所属的每个类别的隶属度确定其类别.对UCI多个数据集的实验结果表明该方法是有效的.

关键词：数据分类加权kNN 紧密度模糊隶属度模糊熵

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一种基于紧密度的半监督文本分类方法

中文信息学报 2007年第3期21卷 54-60页

作者：郑海清林琛牛军钰复旦大学计算机科学与工程系上海200433

自动的文本分类已经成为一个重要的研究课题。在实际的应用情况下,很多训练语料都只有一个数目有限的正例集合,同时语料中的正例和未标注文档在数量上的分布通常也是不均衡的。因此这种文本分类任务有着不同于传统的文本分类任务的特点... 详细信息

自动的文本分类已经成为一个重要的研究课题。在实际的应用情况下,很多训练语料都只有一个数目有限的正例集合,同时语料中的正例和未标注文档在数量上的分布通常也是不均衡的。因此这种文本分类任务有着不同于传统的文本分类任务的特点,传统的文本分类器如果直接应用到这类问题上,也难以取得令人满意的效果。因此,本文提出了一种基于紧密度衡量的方法来解决这一类问题。由于没有标注出来的负例文档,所以,本文先提取出一些可信的负例,然后再根据紧密度衡量对提取出的负例集合进行扩展,进而得到包含正负例的训练集合,从而提高分类器的性能。该方法不需要借助特别的外部知识库来对特征提取,因此能够比较好的应用到各个不同的分类环境中。在TREC’05(国际文本检索会议)的基因项目的文本分类任务语料上的实验表明,该算法在解决半监督文本分类问题中取得了优异的成绩。

关键词：计算机应用中文信息处理文本分类半监督机器学习支持向量机紧密度