牛家洋
- 作品数:4 被引量:23H指数:3
- 供职机构:山东省分布式计算机软件新技术重点实验室更多>>
- 发文基金:山东省科技发展计划项目山东省自然科学基金山东省高等学校科技计划项目更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- BP人工神经网络算法在鸟情时间序列预测的应用被引量:3
- 2013年
- 本文介绍了BP神经网络算法在鸟情时间序列预测中的应用,利用时间序列的自相关系数确定时间序列的变动周期从而确定网络的拓扑结构,进而实现鸟情时间序列的有效预测。实验结果表明该方法在鸟情预测的应用方面较基于统计的方法具有更好的非线性拟合能力,预测精度更好。
- 牛家洋王洪国邵增珍宋超超
- 关键词:神经网络时间序列
- 基于神经网络的非线性系统时间序列的预测方法研究
- 时间序列预测技术诞生于20世纪70年代,是利用被观察到的以时间为序排列的数据对事物未来发展的状态进行预测和评估的一种预测技术,即由已知推测未知、由过去推测未来。这一技术发展迅速,取得了丰硕的科研成果,并被应用于众多领域,...
- 牛家洋
- 关键词:神经网络组合预测时间序列非线性系统
- 基于认知模式的企业集群知识传播演化仿真被引量:2
- 2012年
- 针对现有研究无法很好描述企业知识结构的情况,构建了基于认知模式的集群企业知识传播模型(CEKTM)。该模型通过对集群知识传播机制的分析,提出了企业染色体的定义;并借鉴蚁群路径选择策略,给出了学习策略及知识互动机制。仿真结果表明,集群内部的知识传播具有认知邻近的原则,知识结构相似的企业间知识传播的概率更高;过高或过低的企业染色体规模都不利于企业集群平均知识水平的提高;在集群发展初期,小规模的市场环境更有利于企业间的合作和知识传播。
- 牛家洋王洪国邵增珍宋超超
- 关键词:知识传播仿真
- 基于聚类划分的两阶段离群点检测算法被引量:13
- 2013年
- 针对基于距离的离群点检测算法受全局阈值的限制,只能检测全局离群点,提出了基于聚类划分的两阶段离群点检测算法挖掘局部离群点。首先基于凝聚层次聚类迭代出K-means所需的k值,然后再利用K-means的方法将数据集划分成若干个微聚类;其次为了提高挖掘效率,提出基于信息熵的聚类过滤机制,判定微聚类中是否包含离群点;最后从包含离群点的微聚类中利用基于距离的方法挖掘出相应的局部离群点。实验结果表明,该算法效率高、检测精度高、时间复杂度低。
- 杨福萍王洪国董树霞牛家洋丁艳辉
- 关键词:层次聚类K-均值信息熵离群点检测