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聚类混合型数据,通常是依据样本属性类别的不同分别进行评价。但这种将样本属性划分到不同子空间中分别度量的方式,割裂了样本属性原有的统一性;导致对样本个体的相似性评价产生了非一致的度量偏差。针对这一问题,提出以二进制编码样本属性,再由海明差异对属性编码施行统一度量的新的聚类算法。新算法通过在统一的框架内对混合型数据实施相似性度量,避免了对样本属性的切割,在此基础上又根据不同属性的性质赋予其不同的权重,并以此评价样本个体之间的相似程度。实验结果表明,新算法能够有效地聚类混合型数据;与已有的其他聚类算法相比较,表现出更好的聚类准确率及稳定性。 相似文献
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针对包含高渗透率分布式电源的配电网母线负荷预测问题,不同于传统的点预测方法,提出了一种基于模糊信息粒化支持向量机的区间预测方法。采用支持向量机作为基本算法,在一定时间窗口内采用信息粒化的模型将历史数据进行粒化,将指定时间窗口内的数据采用支持向量机进行训练,并得到给定区间内的包含高渗透率分布式电源的配电网母线负荷区间预测结果。以某省会城市某110 kV母线负荷作为算例进行分析,结果表明,所提方法可以准确跟踪母线负荷在预测区间内的变化情况,对包含高渗透率分布式电源的母线负荷变化区间和趋势可以做较为精准的预测。 相似文献
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摘要:针对水下无线传感网络中运动节点定位精度低的问题,提出了一种新的基于双层修正无迹卡尔曼的水下节点定位算法(DLMUKF)。该算法利用下层无迹卡尔曼滤波算法对节点状态进行预测,根据各信标节点的测距传播时延对预测的节点状态进行修正。运用上层无迹卡尔曼滤波算法对修正后的状态进行新的预测与修正。仿真实验中,DLMUKF算法的平均定位误差约为传统多边定位算法的15%,约为基于无迹卡尔曼滤波(UKF)定位算法的16%,受节点运动时间与速度的影响最小。通过实验证明DLMUKF算法能更充分利用实际距离值,可以有效减小运动节点的定位误差。 .txt 相似文献