基于聚类的可重用构件分类(IJISA-V7-N10-7)
聚类分析AI技术的数据分类方法
聚类分析AI技术的数据分类方法随着人工智能技术的不断发展，聚类分析已经成为数据分类和模式识别领域中的一种重要方法。
聚类分析AI技术能够将大量的数据按照其相似性进行分组，从而实现有效的数据分类和特征提取。
本文将介绍聚类分析AI技术的数据分类方法，并探讨其在实际应用中的作用和挑战。
一、聚类分析的基本原理聚类分析是一种无监督学习方法，其目标是将数据集划分为若干个互不重叠的簇，使得同一簇内的数据相似性高，而不同簇之间的数据相似性低。
聚类分析的基本原理是通过计算数据点之间的距离或相似性，将相似性高的数据点聚集到同一簇中。
二、聚类分析AI技术的数据分类方法1. K-means算法K-means算法是一种经典的聚类分析方法，其思想是通过不断迭代的方式将数据点划分为K个簇。
该算法的步骤包括随机初始化K个簇的中心点，然后根据数据点与中心点之间的距离将数据点归类到最近的簇中，再更新每个簇的中心点，重复以上步骤直至簇中心点不再变化或达到最大迭代次数。
2. 层次聚类算法层次聚类算法将数据点逐步合并或划分，形成一个层次结构的聚类结果。
其核心思想是通过计算数据点之间的距离或相似性，不断合并或划分最近的两个簇，直到满足预定义的停止条件。
3. 密度聚类算法密度聚类算法是一种基于数据点之间的密度的聚类方法。
常用的密度聚类算法包括DBSCAN（密度聚类基于空间应用噪声的聚类）和OPTICS（对象指定聚类的簇）。
这些算法通过定义核心对象和领域，将具有足够高密度的数据点聚集到一起形成簇，而将低密度区域视为噪声或边界点。
三、聚类分析AI技术在数据分类中的应用1. 市场细分聚类分析AI技术在市场细分中起到重要作用。
通过将用户数据进行聚类分析，能够将用户划分为不同的群体，从而实现有效的市场细分和精准营销。
2. 图像识别聚类分析AI技术在图像识别中也有广泛应用。
通过将图像像素点进行聚类分析，可以将图像中具有相似颜色或纹理特征的像素点聚集到一起，从而实现图像的分类和识别。
一种基于聚类和LSA相结合的文本特征降维方法
关 键 词 特 征 聚 类 特 征 选 择
特征 抽取 文 本 分 类
Ｌ Ａ／ ＶＤ Ｓ Ｓ
ｌ 引 言
文本 自动 分 类 （ ｘ ａｅｏｉａｉｎ Ｔｅ ｔ ｔｇ ｒ ｔ ，ＴＣ） 一个 有监 督 的 机 Ｃ ｚ ｏ 是 器 学 习方 法 ， 在 给 定 分 类 体 系 下 。 据 待 分类 文 本 的 内 容 自 是 根
Ａ ｅ ｈ ｄ ｏ ｄ ｃ ｎ ｘ ａ ｕ ｅ ｓ ｄ ｏ ｈ ｍ ｂ ｎ ｆ Ｆｅ ｔ ｒ ｓ Ｃｌ ｓ ｅ ｉ ｇ ａ ｄ ＬＳＡ Ｍ ｔ ｏ ｆ Ｒｅ ｕ ｉ ｇ Ｔｅ ｔ Ｆｅ ｔ ｒ ｓ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅ Ｃｏ ｉ ｇ ｏ ａ ｕ ｅ ｕ ｔ ｒｎ ｎ
２ １ 特 征 降 维 对 文 本 分 类 的 意 义 文 本 表 示 常 采 用 经 典 的 ．
征 选择 方 法 因为 易于 理 解而 应 用 更 为 广 泛 ， 是 根 据 语 义 关 系 但
提取 得 到 的特 征更 接 近 文本 的 语 义 描 述 ， 此 有 很 大 的 研 究价 因 值 。各 种 特征 降 维方 法倾 向于 针 对 不 同 分类 对象 ， 多 步 骤或 而
的距 离作 为文 本相 似 性度 量 标 准 ， 量 的分 量 取 值为 文本 各 个 向
特 征项 在 文本 中 的权 重 。 中文 文本 的特 征为 中 文 的 词 或 词 组 ，
于机 器学 习 的文 本 分类 方 法更 注 重 分类 器 的模 型 研 究 、 法 及 算
分类 中降 低特 征空 间 的 维 数 并 抑 制 噪 音 的 主 要 方 法 。特 征 选
择 是 从特 征集 合 里 借助 评估 函 数 选 出 对 文 本 表 示 能 力 强 的 部
软件工程第16章软件重用
图16.2 一个强调重用的过程模型
16.3 领域工程
领域工程的目的是，标识、构造、 领域工程的目的是，标识、构造、分类和传播一 组软件成分， 组软件成分，在特定的应用领域中这些软件成分可适 用于现有的和未来的软件系统。其总体目标是，建立 用于现有的和未来的软件系统。其总体目标是， 相应的机制， 相应的机制，使得软件工程师可以在新的或现有的系 统中分享这些软件成分——重用它们。 统中分享这些软件成分 重用它们。 重用它们 领域工程包括三个主要的活动，它们是分析、 领域工程包括三个主要的活动，它们是分析、构 造和传播。 造和传播。
16.3.1
分析过程 分析过程
领域分析过程基本上由下述步骤组成。 领域分析过程基本上由下述步骤组成。 · 定义被研究的领域。 定义被研究的领域。 · 把从该领域中抽取出来的项分类。 把从该领域中抽取出来的项分类。 · 收集该领域中有代表性的应用样本。 收集该领域中有代表性的应用样本。 · 分析每个应用样本。 分析每个应用样本。 · 开发对象的分析模型。 开发对象的分析模型。
2. 类构件的重用方式 类构件的重用方式 实例重用 (1) 实例重用 继承重用 (2) 继承重用 面向对象方法特有的继承性， 面向对象方法特有的继承性，提供了一种对已有 的类构件进行裁剪的机制。 的类构件进行裁剪的机制。当已有的类构件不能通过 实例重用完全满足当前系统需求时， 实例重用完全满足当前系统需求时，继承重用提供了 一种安全地修改已有类构件， 一种安全地修改已有类构件，以便在当前系统中重用 的手段 多态重用 (3) 多态重用 利用多态性不仅可以使对象的对外接口更加一般 基类与派生类的许多对外接口是相同的) 化(基类与派生类的许多对外接口是相同的)，从而降 低了消息连接的复杂程度， 低了消息连接的复杂程度，而且还提供了一种简便可 靠的软构件组合机制，系统运行时， 靠的软构件组合机制，系统运行时，根据接收消息的 对象类型，由多态性机制启动正确的方法， 对象类型，由多态性机制启动正确的方法，去响应一 个一般化的消息，从而简化了消息界面和软构件连接 个一般化的消息， 过程。 过程。
基于机器视觉的作物多姿态害虫特征提取与分类方法_李文勇
(( I R (i, j ) I MRGB (i, j ))2 ( I G (i, j ) I MRGB (i, j ))2 ( I B (i, j ) I MRGB (i, j )) 2 )
15 N PW
( i , j )PW
虫中 23 只个体大小、姿态进行标准化处理以增强 特征提取效果，然后利用数字识别系统对活飞蛾进 Wang 等在目级昆虫开发了一个 行自动识别研究[5]。 昆虫图像自动识别系统，收集了来自 9 目 225 种昆 虫图像，人工将昆虫位置放好，将不完整的、粘连 在一块昆虫进行剔除，方便特征的自动提取[6]。邱 道尹等设计了一种基于机器视觉的害虫检测系统， 通过自动诱集并调整害虫姿态，以提取出的周长、 不变矩等特征，运用神经网络分类器对常见的 9 种 害虫进行分类[7]。 Wen 等[8-9]利用基于图像的方法对果树害虫进行 了基于全局特征和局部特征的害虫识别， 并指出害虫 存在多姿态，增加了害虫识别的难度。吕军等[10-11] 针对害虫正面和反面 2 种姿态进行了基于模板匹配 的多目标水稻灯诱害虫识别方法研究，但是野外害 虫还存在其他姿态样式 （躯干正反、 翅膀伸缩各异、 倾斜） 。在模式识别方面，近年来支持向量机 （support vector machine，SVM）在农业图像分析 和处理中得到了很广泛的应用[12-15]，尤其是针对样 本 集 较 小 的情 况 下 ， 分类 效 果 比 人工 神 经 网 络 （artificial neural network，ANN）更加有效[16-17]。 而且针对多类识别问题，可以在标准二分类支持向 量机的基础上构建多分类支持向量机（ multi-class support vector machine，MSVM）进行多类目标的 分类。 综上所述，目前大部分研究都是基于害虫标本
《软件体系结构实用教程》课件第1章
·可修改的构件。可修改的构件可以进行版本替换。如果 对原构件修改错误、增加新功能，可以利用重新“包装”或 写接口来实现构件的替换。这种构件在应用系统开发中使用 的比较多。
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第1章 软件重用与构件技术
图1-1 重用驱动的软件开发过程
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第1章 软件重用与构件技术
应用者重用关心利用可重用构件来建立新系统，它包括 以下几个步骤：
(1) 寻找候选的可重用的构件，由它们来产生软件生命周 期每一阶段的交付。
(2) 对候选构件进行评价，选择那些适合于在本系统内重 用的构件。
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第1章 软件重用与构件技术
1.1.3 重用驱动的软件过程 1．软件重用失败的原因 尽管软件产业从本质上是支持重用的，但到目前为止，
很少有成功实施重用的公司。主要原因有以下几点： (1) 缺乏对为什么要实施重用的了解。 (2) 认为重用没有创造性。 (3) 管理者没有对重用承担长期的责任和提供相应的支持。 (4) 没有支持重用的方法学。
(4) 根据构件重用时的形态，分为动态构件和静态构件。 动态构件是运行时可动态嵌入、链接的构件，如对象链接和 嵌入、动态链接库等；静态构件如源代码构件、系统分析构 件、设计构件和文档构件等。
23
第1章 软件重用与构件技术
(5) 根据构件的外部形态，将构成一个系统的构件分为以 下5类：
·独立而成熟的构件。独立而成熟的构件得到了实际运行 环境的多次检验，该类构件隐藏了所有接口，用户只需用规 定好的命令使用即可，例如数据库管理系统和操作系统等。
科研岗位招聘笔试题及解答(某世界500强集团)
招聘科研岗位笔试题及解答(某世界500强集团)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下哪种算法是非监督学习的一种典型应用？A、决策树B、线性回归C、K-means聚类D、逻辑回归2、以下哪一项不是科研项目管理中的关键要素？A、项目的时间管理B、预算的制定与控制C、团队协作与人员管理D、营销策略3、在模型训练过程中，过拟合的现象通常发生在：A、训练初期B、训练中期C、训练后期D、训练结束时4、关于深度学习中的反向传播算法，下列描述正确的是：A、反向传播算法仅适用于浅层网络B、反向传播算法是用来优化模型参数的基本算法C、反向传播算法是用来正向传播信号的基本算法D、反向传播算法无法与梯度下降法结合使用5、科研项目管理的核心是什么？A、技术开发效率B、团队协作能力C、项目目标达成D、创新思维能力6、在实验设计中，什么是确保研究结果可重复性的关键？A、采取随机抽样B、使用复杂实验设备C、严格的实验操作规程D、确保数据收集的全面性7、在团队项目中，哪种沟通方式能够确保信息得到准确传递和理解？A、电子邮件B、口头报告C、面对面会议D、即时消息8、科学研究中，对于实验数据的处理和分析，哪种统计方法能够用于检测两组数据是否存在显著差异？A、卡方检验B、T检验C、方差分析D、回归分析9、在材料科学中，以下哪种材料被广泛用于电子元件中的绝缘层和防腐蚀保护？(A)铝 (B) 玻璃 (C) 聚四氟乙烯 (D) 钢 10、半导体材料在电子学中起着决定性作用，以下哪种半导体材料在其价带和导带之间具有最大的能量隙？(B)砷化镓 (B) 硅 (C) 锗 (D) 碳二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、科研岗位员工在进行项目设计时，应遵循的原则有哪些？A. 创新性B. 科学性C. 可行性D. 经济性E. 规范性2、科研人员进行学术论文写作时，应注意以下哪些方面？A. 明确研究目的和意义B. 深入研究背景和现状C. 展示实验设计与方法D. 论述结果分析与讨论E. 清晰引文引用标注3、(多项选择题)在进行实验数据处理时，常用的统计方法包括哪些？A. 方差分析B. 偏差计算C. 回归分析D. 相关性分析E. 方差计算4、(多项选择题)以下哪些技术被广泛应用于现代科学研究中？A. 基因编辑技术B. 3D打印技术C. 云计算D. 物联网技术E. 深度学习5、在机器学习领域，以下哪些算法属于无监督学习？( ) A) k-means聚类B) 决策树 C) 支持向量机 D) 随机森林 E) 线性回归 F) 主成分分析6、在深度学习中，常用的卷积神经网络（CNN）结构有哪些常见的架构？( ) A) LeNet B) AlexNet C) VGG D) Inception E) LSTM F) Transformer7、以下关于科研项目管理的说法中，哪些是正确的？（）（2分）A、科研项目管理主要强调的是项目进度的控制。
聚类分析介绍
聚类分析介绍聚类分析聚类分析是⼀种数据归约技术，旨在揭露⼀个数据集中观测值的⼦集。
它可以把⼤量的观测值归约为若⼲个类。
最常⽤的两种聚类⽅法是层次聚类（hierarchical agglomerative clustering）和划分聚类（partitioning clustering）。
在层次聚类中，每⼀个观测值⾃成⼀类，这些类每次两两合并，直到所有的类被聚成⼀类为⽌。
在划分聚类中，⾸先指定类的个数K，然后观测值被随机分成K类，再重新形成聚合的类。
对于层次聚类来说，最常⽤的算法是单联动（single linkage）、全联动（complete linkage ）、平均联动（average linkage）、质⼼（centroid）和Ward⽅法。
对于划分聚类来说，最常⽤的算法是K均值（K-means）和围绕中⼼点的划分（PAM）。
在机器学习中，聚类分析是⼀种⽆监督学习，分类分析是⼀种有监督学习有层次聚类和划分聚类，层次聚类适合⼩样本，⽐如100到200个，划分聚类是⼤样本。
1 聚类分析的⼀般步骤像因⼦分析⼀样，有效的聚类分析是⼀个多步骤的过程，这其中每⼀次决策都可能影响聚类结果的质量和有效性。
这⾥聚类分析有11个典型步骤。
(1) 选择合适的变量。
第⼀（并且可能是最重要的）步是选择你感觉可能对识别和理解数据中不同观测值分组有重要影响的变量。
(2) 缩放数据。
如果我们在分析中选择的变量变化范围很⼤，那么该变量对结果的影响也是最⼤的。
这往往是不可取的，分析师往往在分析之前缩放数据。
最常⽤的⽅法是将每个变量标准化为均值为0和标准差为1的变量。
其他的替代⽅法包括每个变量被其最⼤值相除或该变量减去它的平均值并除以变量的平均绝对偏差。
这三种⽅法能⽤下⾯的代码来解释：df1 <- apply(mydata, 2, function(x){(x-mean(x))/sd(x)})#也可以使⽤scale()函数来将变量标准化到均值为0和标准差为1的变量。
基于构件行为聚类的软件工程知识分类
Ｓ ｆｗａ ｅＥｎｇ ｎｅ ｒｎｇ Ｋｎｏ ｅ ｅＣｌ ｓ ｉ ｃ ｔｏ ｏｔ ｒ ｉ ｅｉ ｗｌｄｇ ａ ｓｆ ａ ｉ ｎ ｉ
Ｂａ ｅ ｎ Ｃｏ ｐ ｎ ｎ ｈ ｖ ｏ ｕ ｔ ｒ ｎ ｓ ｄ０ ｍ ｏ ｅ ｔ Ｂｅ ａ ｉ ｒＣｌ ｓｅ ｉ ｇ
Ｉ ｙｗｏｄ ］Ｓ ｆ ｒｅ ｎｉｅｒ ｇＢ ｄ ｎ ｗｌ ｇ （ＷＥ ＯＫ）Ｉｔｒ ｃ ｕｏ ｔ（ ；ｏ ｏ ｅｔ ｅａ ｉ ｕｔ ｎ ；ｌｓ ｒ ｇ ｏｓ ｕｔｒ ｇｅ ｒｓ ｏｔ ｇｎｅ ｎ ｏｙＯｆ ｏ ｅ ｅＳ Ｂ ｗａ Ｅ ｉ Ｋ ｄ ；ｎｅｆ ｅ ｔｍａａＩ ｃｍｐ ｎｎ ｈ ｖ ｒ ｌｓ ｒ ｇｃｕｔ ｎ ｎｔ ｃ ａ Ａ Ａ） ｂ ｏｃ ｅ ｉ ｅ ｃ ｒ ｏ ｉ ＤｏＩ ０３ ６０ｉ ｎ１０ －４ ８２ １．９０ ７ ：１．９ ９ ．ｓ ． ０３ ２ ． ０ ３ ｓ ０ ０１
ａ ｉ ｒ ｖ ｄ ｓ ｆｗａ ｅ ｅ ｇ ｎ ｅ ｎ ｋ ｗｌｄ ｅ ｃ ａ ｓｆｃ ｔｏ ｍｅ ｈ ｄ Ｒｅ ａ ｄｉ ｔ ｅ ａ ｃ ｉｅ ｔ ｒ ｏ Ｓ ｆｗａ ｅ Ｅｎ ｉ ｅ ｒ ｇ Ｂｏ ｙ Ｏｆ ｎ ｍｐ ｏ ｅ ｏ ｔ ｒ ｎ ｉ ｅ ｒ ｇ ｎｏ ｅ ｇ ｌｓ ｉ ａｉ ｎ ｉ ｉ ｔｏ ｇ ｒ ｎｇ ｈ ｒ ｈ ｔｃ ｕ ｅ ｆ ｏ ｔ ｒ ｇｎ ｅ统软件工程知识分类方法效率低下 的问题 ， 出一种改进的软件工程知识分 类方法 。依据软件工程知识体 系（ＷＥ Ｏ ） 提 Ｓ Ｂ Ｋ 对
构件行为进行聚类 ，确定关联系数、最佳聚类数和模糊 关联矩阵 ，基于 Ｋ— ＮＮ算法和结构建模方法生成软件知识 分类系统 ，并根据训练先
验知识将新知识 归入到 Ｓ Ｂ Ｋ的对应类别 下。实验结果表明 ，该方法具有较好的分类效果 。 ＷＥ Ｏ
基于聚类划分和关联规则的继电保护状态评估方法
ｏ ＝ ＺＧ 。 Ｗ ｑ 。
定义 继电保护状态评 价因素集 为 Ａ ＝ ｛ Ａ ， Ａ ： ， …， Ａ Ｋ １ ， 评 价集 包 煦继黾保 设 备状态 的综 合评价得 分 由高到 低将状 态分 为 含继 电保护状态评估依据 的设备信息和状态参数数据 ， 定义状态评 良好 、 正常 、 注意 、 异常和严重异常几个状态 。并依据状态评价 的结 价结果属性为｛ Ｄ ｝ 。根据继电保护状态评价 因素集 ， 选择典型继电保 果制定相应 的动态维修策 略 ： 延长周期 、 正常周期 、 缩短周期 、 限期 护状态参数数据 ， 形成状态样本矩 阵 ｘ为 ： 检修 、 立即检修 策略。 对于状态评分较高 ， 状态评价结果 为正常状态 的设 备 ， 其个别 运行及监测数据小 幅度变化 ， 不存在运行安全隐患 ， ｘ ＝ 这些状态 的设备执行正常周期维修策略 ， 按 既定周期检修 。对 于状 态评分很高 ， 状态评价结果 为 良好 状态的设备 ， 其运行 及各种监测 样本矩 阵可以结合电力系统行业继 电保护评 价方面专 家和检 数据正常 ， 不存在运行安全 隐患 ， 这些状 态的设 备执行 延长周期 维 修人员 的建议和经验给出， Ｌ为状态样本 向量 Ｘ ， Ｘ Ｘ …， Ｘ 数 目， 修策 略 ， 根据得分延长周期检修。 对状态评分较 低 ， 状态评 价结 果为 Ｋ为状态评价 因素集内属性数 目。 注意状态的设备 ， 其运行及各 种监 测数据接近风 险阈值 ， 目前不会 对继 电保 护状态评价 因素和状 态结果属性分 别进行基 于距 离 影响安全运行 ， 若按正 常周期 检修可能存在风 险 ， 执行 缩短周期 检 的属性聚类划分 ， 充分考虑 了区间内状 态数据间的邻近 性 ， 将 邻近 修策略 ， 根据得分缩短既定检修周期检修。 对状态评 分很低 ， 状态评 的值尽量划分到 同一个 区间 ， 同时兼顾 区间内数据 的稠 密度 ， 避免 价结 果为异常状态 的设备 ， 其运行及各种监测数据达 到或 超过风险 产生没有数据 或过 于稀 疏的划分 区间。将状态评价 因素 Ａ ． 属性 划 阈值 ， 已影响运行 质量 ， 若继续长时间运行 可能引发故障 ， 执行 限期 分为 Ａ ＇ ＿ ｆ Ａ ｉ ， Ａ ， …， Ａ ｉ Ｍ 】 ， Ｍ为状态 因素属性 划分数 目， Ａ 为 划分区 检修周期维护策略 ， 根据得分制定给出限定期 。 对状态评分极低 ， 状 间。ｘ［ Ａ Ｊ 是 Ｌ个状态样本向量 ｘ Ｉ ， Ｘ ２ ， Ｘ ３ ， …， ｘ Ｌ 在状态 因素属性 Ａ ｌ 上 态评价结果为异常状态的设备 ， 其运行及各种监测数据严重超 出风 形成 的集合 。 定 义一种距离直径度量 ｄ （ Ｘ ［ Ａ 。 ｊ 】 ） ， 计算状态向量 Ｘ Ｉ ￣ （ Ｘ Ｉ ， ， 险阈值 ， 这些状态 的设备 随时有发生事故 的风 险 ， 执行 立即检修周 Ｘ Ｉ ２ ，ｘ 一 ， 与 ｘ ｍ ＝ （ ｘ ｍ Ｉ ， Ｘ ｍ ２ ，Ｘ ｎ ｄ ， …， ｘ 之 间在 Ａ 。 上 距离 Ｉ ｘ — ｘ ａ ， Ｉ ， Ｘ 期策略 ， 建议立即停役检修 ， 避免故障或事故 的发生 。 检修计划制定 】 的直径是集合的向量两两距离的平均值 ， Ｘ ［ Ａ ｓ ］ 的直径越小 ， 其内 人员兼顾设备风险 因素和设 备状态评 估结果 ， 制定状态检修计 划方 向量在状态评价 因素属性 Ａ 上越接近 。当状态评价因素属性的平 案 ， 合理安排检修 工作 ， 实现继电保护设备的科 学状态检修 ， 降低 工 作人 员的检修强度 ， 有效地进行继电保护设备检修 。 均直径 ｉ ｄ （ ｘ Ｊ ） 误差满 足最小 阈值 时 ， 聚类划分找到状态评价 因素的最 ＝ 佳 ｌ区间划分 ３ 结 论 使用继电保护状态因素属性和状态评价结果 采用基于状态评价的继 电保护状态检修思路 ， 对继 电保 护设 备 属性 ， 进行关联规则挖掘 ， 分析单 个因素与状态评价 结果 的相关度 ， 状态进行量化评分， 在保证继电保护设备可靠性的前提下 ， 根据状 按因素集类 内各 因素支持度 比 例计算类 内各因素权重 。关联规则 态制定检修策略， 提高检修工作效率， 降低检修成本。 Ａ ｉ ｊ ＝ ￣ Ｄ ｉ的支持度 表示状 态因素 Ａ 和状 态评 价结果属 性 Ｄ ｌ 之间 参考文献 的相关度 ， 计算方法为 ： 【 １ 】 许婧， 王晶， 高峰等吨 力设备状 态检修技 术研 究综述ｆ Ｊ ］ ． 电网技 术， ０ ０ ０ ， ８ （ ４ ） ： ４ ８ － ５ ２ ． 定义关联规 则 Ａ ＿ ｊ Ｄ计算状 态因素 Ａ 与状态结 果 Ｄ的关联 ２ 【 ２ 】 吴杰余 ， 张哲， 尹项根 等． 电 气二 次设备 状 态检 修研 究ｆ Ｊ １ ． 继 电器， 度， 可使用修正因子进行平衡， 计算方法为：
基于模糊聚类的构件检索方法
文 章 编 号 ： ０ ６０ ６ （ ０ ２ ０ ３ ８０ １ ０ —４ ｌ ２ １ ） ４０ ９ — ４
基 于模 糊 聚 类 的构 件 检 索方 法
董 跃 华 ， 亚 飞 马
（ 西理工大学信息工程学院 ， 西 赣 州 ３１０） 江 江 ４ ０ ０ 摘 要 ： 构件 的 检 索过 程 中 ， 往 出于 用 户 对 于构 件 的 描 述 形 式 或 者 机 制 不 是 很 理 解 ， 此 很 难 把 自己 的 需 求 以 专 业 因
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｕ ｓ ｒ ｓ ａ ｌ ｏｕ ｄｎｔｄｅ ｏ ｔ ａ ｅ ｔ ｉ ｅ ｉｅ ｎｔ ｌ ａ ｌ ｎ ａ ｔ ｃ ｃ ｌｗａ ｒ ａ ｘ ｉｉ ｘ ｓ ｒ ｃ ： ｅ ｓ ｕ ｕ ｌｙ ｃ ｌ ＇ ｍ ｎｓ ｒ ｔ ｈｅｒ ｒ ｑｕ ｒ ｍｅ ｓ ｃｅ ｒｙ ｉ ｅ ｈｎｉａ ｙ ｏ ｎ ｅ ｐｌ ｔｅ — ｃ ｐｒ ｓ ｉ ｅ ｓｏｎ， ｅ ａ ｅ ｏ ｈｅ ｌ ｗ ｉ ｔ ｌｉ ｎｔ ｏｆ ｃ ｍ ｐ ｎｅ ｔ ｄ ｓ ｒｐ ｉ ｎ ｆ ｒ ｏｒ ｍｅ ｈ ｎｉｍ ｉ ｈ ｐ ｏｃ ｓ ｂ ｃ ｕｓ ｆ ｔ ｏ ｎ ｅｌ ｇｅ ｏ ｏ ｎ ｓ ｅ ｃ ｉ ｔｏ ｏ ｍ ｃ ａ ｓ ｎ ｔ ｅ ｒ ｅ ｓ ｏｆ ｃ ｍ ｐ ｎｅ ｔ ｒ ｔ ｉ ｖ １ ｏ ｏ ｎ ｅ ｒｅ ａ ． Ｆｈｉ ｗｏｕ ｄ ｉ ｌ ｅ ｅ ｈｅ ｅ ｆｃｅ ｃ ｅ ｒｅ ａ ．Ｔｈｉ ｐ ｒ ｉ ｒ ｕｃ ｄ ｓ ｍ ｅ ｒ ｌ ｔ ｄ ｓ ｌ ｎｆｕ ｎｃ ｔ ｆｉｉ ｎ ｙ ｏｆ ｒ ｔｉ ｖ １ ｓ ｐａ ｅ ｎｔｏｄ ｅ ｏ ｅ ａ ｅ ｃ ｎｃ ｐｔｏ ａ ｅ ｅ ｌｓ ｉｉａ ｉ ｎ ｓ ｈｅ ａ ａ ｈ ｅ ｉ ｔｏ ｆｆ ｃ ｔｗｅ ｇ ｔ ｔ ｕａ ｔｚ ｓ ｒ ｒ ｑｕ ｒ ｍｅ ｔ ． ｏ ｅ ｆｆ ｃ ｔ ｄ ｃａ ｓｆｃ ｔｏ ｃ ｍ ｎｄ ｔ ｅ ｄ ｆｎｉｉ ｎ ｏ ａ ｅ — ｉ ｈ ｏ ｑ ｎ ｉｅ ｕ ｅ ｓ ｅ ｉｅ ｎ ｓ Ｗ ｅ ｐｒ ｐ ｅ ｅ ｃ ｏ ｏｓ ｄ ａ ｎ ｗ ｏｍｐ ｅ ｅ ｒｅ ａ ｏ ｅ ｔ ｕｚ ｙ ｃ ｕ ｔ ｒａ ａｌ ｉ．Ｔｈｅ ｓ ｈ ｍａ ｉ ｐ ｏｖ ｄ ｔ ｕｅ ｙ ｏｎ ｎｔｒ ｔ ｉ ｖ ｌｍ ｄ ｌｗｉｈ ｆ ｚ ｌ ｓ ｅ ｎ ｙｓｓ ｃ ｅ ｍ ｒ ｅ ｈｅ ｑ ｒ ｅ ｆｃ ｅ ｙ ｂｙ ｒ ｄｕ ｉ ｈｅ ｓ ａ ｅ ｏ ｏ ｆ ｉｉｎｃ ｅ ｃｎｇ ｔ ｅ ｌ ｆｃ ｍｐｏ ｎｔｒ ｔ ｉ ｖ ｌｗｉｈ ｃ ｒ ａｎ ｃ ｕ ｔ ｒｎ ｒｔ ｒａ， ｓ ｅ ｉ ｌｙ ｔ ｅ ｒｅ — ｎｅ ｅ ｒｅ ａ ｔ ｅ ｔ ｉ ｌ ｓ ｅ ｉ ｇ ｃ ｉｅ ｉ ｅ ｐ ｃａ ｌ ｈｅｒ ｔ ｉ ｖ
机器学习题集
机器学习题集一、选择题1.机器学习的主要目标是什么？A. 使机器具备人类的智能B. 使机器能够自动学习和改进C. 使机器能够模拟人类的思维过程D. 使机器能够按照给定的规则执行任务答案：B2.下列哪项不是机器学习算法的分类？A. 监督学习B. 无监督学习C. 半监督学习D. 完全手动学习答案：D3.在机器学习中，以下哪项是指学习算法在给定训练集上的表现能力？A. 泛化能力B. 训练误差C. 过拟合D. 欠拟合答案：B4.哪种机器学习算法通常用于处理回归问题？A. 支持向量机（SVM）B. K-近邻（K-NN）C. 线性回归D. 决策树答案：C5.深度学习是机器学习的哪个子领域？A. 弱学习B. 表示学习C. 概率学习D. 规则学习答案：B6.在监督学习中，算法尝试从训练数据中学习什么？A. 数据的分布B. 数据的模式C. 输入到输出的映射D. 数据的统计特性答案：C7.以下哪项是机器学习模型评估中常用的交叉验证方法？A. 留出法B. 梯度下降C. 决策树剪枝D. K-均值聚类答案：A8.在机器学习中，正则化通常用于解决什么问题？A. 数据不足B. 过拟合C. 欠拟合D. 维度灾难答案：B9.以下哪项是深度学习中常用的激活函数？A. 线性函数B. Sigmoid函数C. 逻辑回归D. 梯度提升答案：B10.在机器学习中，特征工程主要关注什么？A. 数据的收集B. 数据的清洗C. 从原始数据中提取有意义的特征D. 模型的部署答案：C11.下列哪个算法通常用于分类问题中的特征选择？A. 决策树B. PCA（主成分分析）C. K-均值聚类D. 线性回归答案：A12.集成学习通过结合多个学习器的预测结果来提高整体性能，这种方法属于哪种策略？A. 监督学习B. 弱学习C. 规则学习D. 模型融合答案：D13.在深度学习中，卷积神经网络（CNN）主要用于处理哪种类型的数据？A. 文本数据B. 图像数据C. 时间序列数据D. 语音数据答案：B14.以下哪个指标用于评估分类模型的性能时，考虑到了类别不平衡的问题？A. 准确率B. 精确率C. 召回率D. F1分数答案：D15.在强化学习中，智能体通过什么来优化其行为？A. 奖励函数B. 损失函数C. 梯度下降D. 决策树答案：A16.以下哪项是机器学习中的无监督学习任务？A. 图像分类B. 聚类分析C. 情感分析D. 回归分析答案：B17.在机器学习中，梯度下降算法主要用于什么？A. 数据的收集B. 模型的训练C. 数据的清洗D. 模型的评估答案：B18.以下哪项是机器学习中常用的正则化技术之一？A. L1正则化B. 决策边界C. 梯度提升D. 逻辑回归答案：A19.在机器学习中，过拟合通常发生在什么情况？A. 模型太复杂，训练数据太少B. 模型太简单，训练数据太多C. 数据集完全随机D. 使用了不合适的激活函数答案：A20.以下哪个算法是基于树的集成学习算法之一？A. 随机森林B. 线性回归C. K-近邻D. 神经网络答案：A21.在机器学习中，确保数据质量的关键步骤之一是：A. 初始化模型参数B. 提取新特征C. 数据清洗D. 损失函数最小化答案：C22.监督学习中，数据通常被分为哪两部分？A. 训练集和验证集B. 输入特征和输出标签C. 验证集和测试集D. 数据集和标签集答案：B23.数据标注在机器学习的哪个阶段尤为重要？A. 模型评估B. 特征工程C. 数据预处理D. 模型训练答案：C24.下列哪项不是数据清洗的常用方法？A. 处理缺失值B. 转换数据类型C. 去除异常值D. 初始化模型参数答案：D25.数据分割时，以下哪个集合通常用于评估模型的最终性能？A. 训练集B. 验证集C. 测试集D. 验证集和测试集答案：C26.在数据标注过程中，为每个样本分配的输出值被称为：A. 特征B. 权重C. 损失D. 标签答案：D27.数据代表性不足可能导致的问题是：A. 过拟合B. 欠拟合C. 收敛速度过慢D. 模型复杂度过高答案：B28.下列哪项不是数据收集时应考虑的因素？A. 数据源的可靠性B. 数据的隐私保护C. 模型的复杂度D. 数据的完整性答案：C29.数据清洗中，处理缺失值的一种常用方法是：A. 删除包含缺失值的行或列B. 使用均值、中位数或众数填充C. 将缺失值视为新特征D. 停止模型训练答案：A, B（多选，但此处只选一个最直接的答案）A30.数据的泛化能力主要取决于：A. 模型的复杂度B. 数据的多样性C. 算法的先进性D. 损失函数的选择答案：B31.监督学习中，输入特征与输出标签之间的关系是通过什么来学习的？A. 损失函数B. 决策树C. 神经网络D. 训练过程答案：D32.数据标注的准确性对模型的什么能力影响最大？A. 泛化能力B. 收敛速度C. 预测精度D. 特征提取答案：C33.在数据预处理阶段，处理噪声数据的主要目的是：A. 提高模型训练速度B. 降低模型的复杂度C. 提高模型的预测准确性D. 减少数据存储空间答案：C34.下列哪项不属于数据清洗的范畴？A. 缺失值处理B. 异常值检测C. 特征选择D. 噪声处理答案：C35.数据标注的自动化程度受什么因素影响最大？A. 数据集的大小B. 数据的复杂性C. 标注工具的效率D. 模型的训练时间答案：B36.在数据分割时，为什么需要设置验证集？A. 仅用于训练模型B. 评估模型在未见过的数据上的表现C. 替代测试集进行最终评估D. 加速模型训练过程答案：B37.数据的标签化在哪些类型的机器学习任务中尤为重要？A. 无监督学习B. 半监督学习C. 监督学习D. 强化学习答案：C38.数据质量对模型性能的影响主要体现在哪些方面？A. 模型的收敛速度B. 模型的复杂度C. 模型的预测精度D. 模型的泛化能力答案：C, D（多选，但此处只选一个最直接的答案）D39.下列哪项不是数据清洗和预处理阶段需要完成的任务？A. 数据标注B. 缺失值处理C. 噪声处理D. 模型评估答案：D40.数据多样性对防止哪种问题有重要作用？A. 欠拟合B. 过拟合C. 收敛速度过慢D. 损失函数波动答案：B41.机器学习的基本要素不包括以下哪一项？A. 模型B. 特征C. 规则D. 算法答案：C42.哪种机器学习算法常用于分类任务，并可以输出样本属于各类的概率？A. 线性回归B. 支持向量机C. 逻辑回归D. 决策树答案：C43.模型的假设空间是指什么？A. 模型能够表示的所有可能函数的集合B. 数据的特征向量集合C. 算法的复杂度D. 损失函数的种类答案：A44.下列哪个是评估模型好坏的常用准则？A. 准确率B. 损失函数C. 数据集大小D. 算法执行时间答案：B45.哪种算法特别适合于处理非线性关系和高维数据？A. 朴素贝叶斯B. 神经网络C. 决策树D. 线性回归答案：B46.在机器学习中，特征选择的主要目的是什么？A. 减少计算量B. 提高模型的可解释性C. 提高模型的泛化能力D. 以上都是答案：D47.结构风险最小化是通过什么方式实现的？A. 增加训练数据量B. 引入正则化项C. 减小模型复杂度D. 改进损失函数答案：B48.哪种算法常用于处理时间序列数据并预测未来值？A. 朴素贝叶斯B. 随机森林C. ARIMAD. 逻辑回归答案：C49.在决策树算法中，分割数据集的标准通常基于什么？A. 损失函数B. 信息增益C. 数据的分布D. 模型的复杂度答案：B50.哪种策略常用于处理类别不平衡的数据集？A. 采样B. 特征缩放C. 交叉验证D. 正则化答案：A51.监督学习的主要任务是什么？A. 从无标签数据中学习规律B. 预测新数据的标签C. 自动发现数据中的模式D. 生成新的数据样本答案：B52.下列哪个是监督学习算法？A. K-means聚类B. 线性回归C. PCA（主成分分析）D. Apriori算法（关联规则学习）答案：B53.在监督学习中，标签（label）通常指的是什么？A. 数据的索引B. 数据的特征C. 数据的类别或目标值D. 数据的分布答案：C54.监督学习中的损失函数主要用于什么？A. 评估模型的复杂度B. 衡量模型预测值与真实值之间的差异C. 生成新的数据样本D. 划分数据集为训练集和测试集答案：B55.下列哪种方法常用于处理分类问题中的多类分类？A. 二元逻辑回归B. 一对多（One-vs-All）策略C. 层次聚类D. PCA降维答案：B56.在监督学习中，过拟合通常指的是什么？A. 模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳B. 模型在训练集和测试集上表现都很好C. 模型在训练集上表现很差D. 模型无法学习到任何有用的信息答案：A57.下列哪个技术常用于防止过拟合？A. 增加数据集的大小B. 引入正则化项C. 减少模型的特征数量D. 以上都是答案：D58.交叉验证的主要目的是什么？A. 评估模型的性能B. 划分数据集C. 选择最优的模型参数D. 以上都是答案：D59.在监督学习中，准确率（Accuracy）的计算公式是什么？A. 正确预测的样本数 / 总样本数B. 误分类的样本数 / 总样本数C. 真正例（TP）的数量D. 真正例（TP）与假负例（FN）之和答案：A60.下列哪个指标在分类问题中考虑了类别的不平衡性？A. 准确率（Accuracy）B. 精确率（Precision）C. 召回率（Recall）D. F1分数（F1 Score）（注意：虽然F1分数不完全等同于解决类别不平衡，但在此选项中，它相比其他三个更全面地考虑了精确率和召回率）答案：D（但请注意，严格来说，没有一个指标是专为解决类别不平衡设计的，F1分数是精确率和召回率的调和平均，对两者都给予了重视）61.监督学习中的训练集包含什么？A. 无标签数据B. 有标签数据C. 噪声数据D. 无关数据答案：B62.下列哪个不是监督学习的步骤？A. 数据预处理B. 模型训练C. 模型评估D. 数据聚类答案：D63.逻辑回归适用于哪种类型的问题？A. 回归问题B. 分类问题C. 聚类问题D. 降维问题答案：B64.监督学习中的泛化能力指的是什么？A. 模型在训练集上的表现B. 模型在测试集上的表现C. 模型的复杂度D. 模型的训练时间答案：B65.梯度下降算法在监督学习中常用于什么？A. 特征选择B. 损失函数最小化C. 数据划分D. 类别预测答案：B66.在处理多标签分类问题时，每个样本可能属于多少个类别？A. 0个B. 1个C. 1个或多个D. 唯一确定的1个答案：C67.下列哪个不是监督学习常用的评估指标？A. 准确率B. 精确率C. 召回率D. 信息增益答案：D68.监督学习中的偏差（Bias）和方差（Variance）分别指的是什么？A. 模型的复杂度B. 模型在训练集上的表现C. 模型预测值的平均误差D. 模型预测值的变化程度答案：C（偏差），D（方差）69.ROC曲线和AUC值主要用于评估什么？A. 回归模型的性能B. 分类模型的性能C. 聚类模型的性能D. 降维模型的性能答案：B70.在处理不平衡数据集时，哪种策略可能不是首选？A. 重采样技术B. 引入代价敏感学习C. 使用集成学习方法D. 忽略不平衡性直接训练模型答案：D二、简答题1.问题：什么是无监督学习？答案：无监督学习是一种机器学习方法，它使用没有标签的数据集进行训练，目标是发现数据中的内在结构或模式，如聚类、降维等。
基于聚类的本体块匹配方法
基于聚类的本体块匹配方法张鹏;杨峰;吕帅;刘磊【期刊名称】《吉林大学学报（理学版）》【年(卷),期】2011(49)3【摘要】A new approach to deal with n： m mappings was proposed, which translates the ontology matching problem into a clustering issue. It uses the information in Hownet to make the entities in ontologies cluster based on semantic relationship. The formulae of precision and recall were redefined. We used Hownet and its related tools to carry out experiments on a pair of ontologies provided by OAEI, and the experimental results demonstrate that our approach is feasible on block matching problem.%提出一种新的处理n:m映射的方法,该方法将n:m映射问题转化为聚类问题,利用Hownet中的资源使本体中的实体基于语义关系聚合,并重新给出了查全率和查准率的计算公式.使用Hownet及其相关工具对OAEI组织给出的一组本体对进行实验,实验结果表明,该方法对块匹配问题效果较好.【总页数】5页(P493-497)【作者】张鹏;杨峰;吕帅;刘磊【作者单位】吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.人工免疫系统的方法在基于本体的语义Web中的聚类应用 [J], 吴强2.基于百科词条的本体概念聚类方法研究 [J], 于娟;曹晓3.基于主成分分析和K-Modes蚁群聚类的本体映射方法 [J], 叶霞;许飞翔;曹军博;王馨4.基于领域本体的科技资源聚类方法研究 [J], 葛胤池;张辉;宋文燕;王轩5.基于领域本体的科技资源聚类方法研究 [J], 葛胤池;张辉;宋文燕;王轩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于聚类的航天器多余物粒径特征识别方法
基于聚类的航天器多余物粒径特征识别方法
刘海江;张恒;汪乾;刘劲松
【期刊名称】《航天器环境工程》
【年(卷),期】2022(39)1
【摘要】针对焊锡粒多余物粒径特征识别过程中,粒径区分度不足和粒径特征参数类间交叉对分类准确率的不利影响,提出基于聚类的高精密航天器多余物粒径特征识别方法。
从信号时域与频域分析技术出发,选取多个特征参数构建多余物粒径初始特征参数向量;采用Fisher比量化各个特征参数对粒径的区分能力并削除贡献率较低的特征参数,从而构建最终多余物粒径特征识别模型;用K均值聚类算法对无标记的不同粒径等级训练样本进行学习后揭示不同粒径等级下输入特征参数的分布规律,实现混合粒径的识别。
验证试验表明,在含单个和2个多余物的情况下,多余物粒径的总体识别准确率达81.8%,满足实际要求。
【总页数】8页(P111-118)
【作者】刘海江;张恒;汪乾;刘劲松
【作者单位】同济大学机械与能源工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TB52.9;V416.6
【相关文献】
1.基于聚类分析的航天继电器多余物检测方法研究
2.基于PIND声音脉冲分类的航天继电器多余物特征识别方法的研究
3.基于模糊C均值聚类的空中目标运动特征
识别方法4.基于点对特征及分层全连接聚类的三维目标识别方法5.基于电压波动特征聚类的配电网拓扑识别方法
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聚类标注和多粒度特征融合的基金新闻分类
聚类标注和多粒度特征融合的基金新闻分类
胡菊香;吕学强;游新冬;周建设
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2024(45)2
【摘要】针对人工标注类别耗时耗力、效率低,以及现有文本分类方法忽略词语、句子之间关系,未对文本分类关键特征赋予更高权重等问题,提出了一种基于聚类加权标注和多粒度特征融合的基金新闻分类方法.基于聚类加权的类别标注算法将K-Means和DBSCAN的聚类结果进行加权计算并自动标注基金文本数据,辅以少量人工校对,为后续基金新闻分类提供数据支撑.多粒度特征融合的分类算法首先从词粒度出发构建停用词表、扩展词典;其次从句粒度出发抽取新闻摘要,捕捉更具有语义关联的文本信息;最后将多头注意力机制嵌入BERT模型,对关键特征赋予更高权重,以提高分类的准确性.本文从多个角度进行了充分地实验,该方法具有高效的处理能力和有效性,其分类精确率可达到95.21%,优于现有方法.
【总页数】8页(P257-264)
【作者】胡菊香;吕学强;游新冬;周建设
【作者单位】首都师范大学中国语言智能研究中心;北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.融合细粒度词特征的老挝语词性标注研究
2.基于多粒度特征选择和模型融合的复合电能质量扰动分类特征优化
3.融合多粒度特征的细粒度图像分类网络
4.融合多粒度特征的老挝语词性标注研究
5.融合多粒度特征的低资源语言词性标注和依存分析联合模型
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基于核聚类的SVM多类分类方法
基于核聚类的SVM多类分类方法陈增照;杨扬;何秀玲;喻莹;董才林【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2007(27)1【摘要】对支持向量机的多类分类问题进行研究,提出了一种基于核聚类的多类分类方法.利用核聚类方法将原始样本特征映射到高维特征进行聚类分组,对每一组使用一个支持向量机二值分类器进行分类,并用这些二值分类器组成决策树的节点,构成了一个决策分类树.给出决策树的生成算法,提出了利用交叠系数来控制交叠,从而克服错分积累,提高分类准确率.实验结果表明,采用该方法,手写体汉字识别速度和正确率都达到了实用的要求.【总页数】3页(P47-49)【作者】陈增照;杨扬;何秀玲;喻莹;董才林【作者单位】北京科技大学,信息工程学院,北京,100083;华中师范大学,最优控制与离散数学重点实验室,湖北,武汉,430079;北京科技大学,信息工程学院,北京,100083;北京科技大学,信息工程学院,北京,100083;华中师范大学,最优控制与离散数学重点实验室,湖北,武汉,430079;北京科技大学,信息工程学院,北京,100083;华中师范大学,最优控制与离散数学重点实验室,湖北,武汉,430079;华中师范大学,最优控制与离散数学重点实验室,湖北,武汉,430079【正文语种】中文【中图分类】TP391.4;TP181【相关文献】1.基于仿射聚类的主动SVM多类分类方法 [J], 张建朋;陈福才2.一种基于聚类思想的SVM多类分类方法 [J], 赵志刚;吕慧显;李玉景;李京3.基于模糊核聚类的SVM多类分类方法 [J], 赵晖;荣莉莉4.基于DAG-SVMS的SVM多类分类方法 [J], 刘勇;全廷伟5.基于半模糊核聚类的模糊超球支持向量机多类分类方法 [J], 郭雪松;孙林岩;刘哲因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于等级策略的构件聚类研究
基于等级策略的构件聚类研究
王春红;任姚鹏;徐学洲
【期刊名称】《计算机工程与科学》
【年(卷),期】2010(32)5
【摘要】构件库系统需解决两个核心问题:构件的分类表示与构件的检索,其中对构件的合理分类是实现构件高效检索的基础和前提.针对目前常用的刻面分类表示法存在的人为主观因素,采用了刻面分类表示与正文检索相结合的方法对构件进行描述,并依据用户的需求对刻面分类方案中的主刻面赋予不同的等级.提出了一种基于等级策略的构件聚类方法对构件进行聚类分析,并通过实验验证了该方法是有效的,实现了对构件更合理的分类,提高了构件检索的效率和准确性.
【总页数】4页(P118-120,158)
【作者】王春红;任姚鹏;徐学洲
【作者单位】运城学院计算机科学与技术系,山西,运城,044000;运城学院计算机科学与技术系,山西,运城,044000;西安电子科技大学软件工程研究所,陕西,西
安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于计算可靠度的现有RC结构构件的安全等级划分研究 [J], 肖南;张俊芝
2.基于熵投影寻踪动态聚类的混凝土构件耐久性等级评估 [J], 袁尧;王小勇;陆明志;
王寿云
3.基于扩展的构件依赖关系图聚类的体系结构重构策略研究 [J], 钟林辉;姚昕凡;徐静;李晖
4.基于分级策略和聚类索引树的构件检索方法 [J], 王文霞
5.基于本体的软构件聚类算法研究 [J], 韦丽红
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基于SOM聚类的软构件分类方法
基于SOM聚类的软构件分类方法
王卓;刘大昕;冯晓宁
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2005(032)010
【摘要】软构件刻面分类法是一种被各大软构件库系统广泛采用的分类方法,但是传统的刻面分类法需要人工建立和维护庞大的术语空间,增大了软构件建库和入库的工作量.利用基于SOM神经网络的聚类技术可实现无需建立术语空间的软构件自动分类,同时针对软构件的特点和SOM聚类的需要预先确定拓扑结构和聚类结果与输入样本的次序有关等缺点,对SOM聚类的训练过程进行改进以满足软构件聚类的要求.
【总页数】4页(P222-225)
【作者】王卓;刘大昕;冯晓宁
【作者单位】哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP31
【相关文献】
1.基于PCA和SOM神经网络的植物叶片分类方法 [J], 夏晶晶
2.基于SOM神经网络的民用机场分类方法 [J], 孙进进;王苗苗
3.决策树分类方法在软构件检索中的辅助决策支持研究 [J], 徐建民;邵艳华;王静红;刘进坡
4.基于监督双限制连接Isomap算法的带钢表面缺陷图像分类方法 [J], 王典洪;甘
胜丰;张伟民;雷维新
5.基于本体的软构件聚类算法研究 [J], 韦丽红
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基于类别信息的分类器集成方法Cagging
基于类别信息的分类器集成方法Cagging
刘风;王正群;陈广花
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2008(028)0z2
【摘要】提出一种基于类别信息的分类器集成方法Cagging.基于类别信息重复选择样本生成基本分类器的训练集,增强了基本分类器之间的差异性;利用基本分类器对不同模式类的分类能力为每个基本分类器设置一组权重.使用权重对各分类器输出结果进行加权决策,较好地利用了各个基本分类器之间的差异性.在人脸图像库ORL上的实验验证了Cagging的有效性.此外,Cagging方法的基本分类器生成方式适合于通过增量学习生成集成分类器,扩展Cagging设计了基于增量学习的分类器集成方法Cagging-Ⅰ,实验验证了它的有效性.
【总页数】4页(P74-76,82)
【作者】刘风;王正群;陈广花
【作者单位】扬州大学信息工程学院,江苏,扬州,225009;扬州大学信息工程学院,江苏,扬州,225009;扬州大学信息工程学院,江苏,扬州,225009
【正文语种】中文
【中图分类】TP182
【相关文献】
1.基于信息熵的类别变量的数值化方法 [J], 余芳;曹布阳
2.一种基于主题类别信息问句检索的新方法 [J], 杨海天;王健;林鸿飞
3.基于全信息矩阵的多分类器集成方法 [J], 唐春生;金以慧
4.一种基于多分类器集成的地表覆盖信息提取方法 [J], 瞿珊珊;康顺
5.一种基于多分类器集成的地表覆盖信息提取方法 [J], 瞿珊珊;康顺
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