任丽娜
- 作品数：2 被引量：10H指数：2
- 供职机构：贵州大学计算机科学与信息学院更多>>
- 发文基金：贵州省科学技术基金国家自然科学基金贵州省社会发展科技攻关计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程更多>>
- 基于自适应权重模糊C-均值聚类的瓦斯突出预测被引量：2
- 2012年
- 传统的模糊C-均值聚类在处理煤与瓦斯突出的预测时,由于其对初始聚类中心的过度依赖而导致预测结果准确率的降低。为了准确预测煤与瓦斯突出,提出了一种基于自适应权重模糊C-均值聚类的煤与瓦斯突出预测方法。该方法将瓦斯浓度相关影响因素作为特征空间中的样本,利用高斯距离比例来表示权重,并动态计算每个样本对于类的权重,对特征空间中的样本进行聚类分析预测,降低了算法对初始聚类中心的依赖。
- 姚茂宣任丽娜
- 关键词：煤与瓦斯突出模糊C-均值聚类自适应权重
- 基于自适应权重的模糊C-均值聚类算法被引量：8
- 2012年
- 针对模糊C-均值聚类算法过度依赖初始聚类中心的选取,从而易受孤立点和样本分布不均衡的影响而陷入局部最优状态的不足,提出一种基于自适应权重的模糊C-均值聚类算法。该算法采用高斯距离比例表示权重,在每一次迭代过程中,根据当前数据的聚类划分情况,动态计算每个样本对于类的权重,降低了算法对初始聚类中心的依赖,减弱了孤立点和样本分布不均衡的影响。实验结果表明,该算法是一种较优的聚类算法,具有更好的健壮性和聚类效果。
- 任丽娜秦永彬许道云
- 关键词：模糊C-均值聚类算法自适应权重
