张晓倩
- 作品数：4 被引量：6H指数：1
- 供职机构：济南大学更多>>
- 发文基金：山东省自然科学基金国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信化学工程更多>>
- 使用DBSCAN的FCM神经网络分类器被引量：5
- 2016年
- 针对浮动质心法(FCM)在实现过程采用的K-means算法不易发现任意形状簇及对离群点敏感等缺陷,提出使用具有噪声的基于密度的聚类算法(DBSCAN)改进FCM神经网络分类器的方法.DBSCAN将离群点看作无法处理的点,并能发现任意形状的簇,将分区空间中的染色点划分成若干个更准确的分区.此外,定义优化目标函数,并用粒子群优化算法优化神经网络的各个参数,获得最优的分类模型.在UCI数据库上的对比实验表明,改进后的FCM方法在分类精度、鲁棒性和运行时间方面均优于原有FCM.
- 张晓倩杨波王琳梁志锋
- 关键词：神经网络
- 流处理网络离群数据检测与故障恢复的研究与应用
- 伴随着大数据时代的到来,物联网技术的快速发展,各行业对实时处理的要求越来越高,需求越来越大,各种实时计算系统应运而生。当前大数据处理形式有批处理和流处理两种,批处理有着悠久的历史,发展也相对成熟;流处理在近几年内也逐渐显...
- 张晓倩
- 关键词：离群数据故障恢复
- 文献传递
- 面向水泥及其基材料分类的神经网络方法与改进研究
- 随着工业的发展，人们对水泥及水泥基材料的性能有了更高的要求，而强度是评价水泥及其基材料性能的重要标准。作为一种重要的水泥基材料，混凝土的强度在一定程度上受到水泥水化过程和水泥强度的影响。传统的混凝土强度测试方法是将样本在...
- 张晓倩
- 关键词：人工神经网络水泥基材料图像处理水化过程分类器
- 基于DBSCAN聚类的FCM神经网络分类器
- 浮动质心法(FCM)是一种新的神经网络分类器算法.FCM利用K-Means算法将分区空间中的映射点划分为若干聚簇.尽管FCM算法在部分数据集上获得了较好的结果，但是由于其所采用的K-Means算法对离群点敏感，因此比较适...
- 张晓倩杨波王琳梁志锋
