检索结果-内蒙古大学图书馆

信息与电脑 2021年第8期33卷 56-58页

作者：王志强三亚理工职业学院海南三亚572022

局部引力模型(Local Gravitation Model,LGM)是2018年提出的用于数据聚类的方法,其区别于传统引力聚类模型之处在于计算局部中心量度的过程中同时使用了局部引力合力的模长和方向信息。近年来,研究人员针对局部引力模型进行了改进泛化,... 详细信息

局部引力模型(Local Gravitation Model,LGM)是2018年提出的用于数据聚类的方法,其区别于传统引力聚类模型之处在于计算局部中心量度的过程中同时使用了局部引力合力的模长和方向信息。近年来,研究人员针对局部引力模型进行了改进泛化,提出了一系列新型聚类算法。笔者就局部引力聚类算法的发展趋势进行综述,对相关研究方向作展望。

关键词：局部引力模型引力聚类局部引力聚类聚类算法

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基于三支决策聚类的退役电池快速分选方法

引用

电源技术 2025年第1期49卷 147-154页

作者：王珍杰刘景霞宋中浩内蒙古科技大学自动化与电气工程学院内蒙古包头014000

单体电池性能一致性对所组成电池组的安全使用有重要影响,而高效的分选方法有助于降低这种不一致性。针对获取退役电池聚类特征用时长的问题,提出了一种从4 C电流下的容量增量(IC)曲线中提取聚类特征的方法;由于高效的划分聚类算法得到... 详细信息

单体电池性能一致性对所组成电池组的安全使用有重要影响,而高效的分选方法有助于降低这种不一致性。针对获取退役电池聚类特征用时长的问题,提出了一种从4 C电流下的容量增量(IC)曲线中提取聚类特征的方法;由于高效的划分聚类算法得到的二支决策聚类结果通常不利于分选电池的一致性,故采用由三支决策改进的K-means聚类算法,同时提出一种结合局部引力模型的网格划分矫正策略以准确划定三支决策中的核心对象。结果表明,该方法在筛选效率和分选电池一致性方面具有良好效果。

关键词：退役电池快速分选容量增量分析三支决策网格划分局部引力模型

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基于局部引力和距离的聚类算法

引用

计算机应用 2022年第5期42卷 1472-1479页

作者：杜洁马燕黄慧上海师范大学信息与机电工程学院上海201418

密度峰值聚类(DPC)算法对于密度多样、形状复杂的数据集不能准确选择聚类中心,同时基于局部引力的聚类(LGC)算法参数较多且需要手动调参。针对这些问题,提出了一种基于局部引力和距离的聚类算法(LGDC)。首先,利用局部引力模型计算数据... 详细信息

密度峰值聚类(DPC)算法对于密度多样、形状复杂的数据集不能准确选择聚类中心,同时基于局部引力的聚类(LGC)算法参数较多且需要手动调参。针对这些问题,提出了一种基于局部引力和距离的聚类算法(LGDC)。首先,利用局部引力模型计算数据点的集中度(CE),根据集中度确定每个数据点与高集中度的点之间的距离;然后,选取具有高集中度值和高距离值的数据点作为聚类中心;最后,基于簇的内部点集中度远高于边界点的集中度的思想,分配其余数据点,并且利用平衡k近邻实现参数的自动调整。实验结果表明,LGDC在4个合成数据集上取得了更好的聚类效果;且在Wine、SCADI、Soybean等真实数据集上,LGDC的调整兰德系数(ARI)指标相较DPC、LGC等算法平均提高了0.1447。

关键词：密度峰值聚类引力聚类局部引力模型集中度距离

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