湖南省教育厅科研基金(07A001)
- 作品数：4 被引量：20H指数：3
- 相关作者：罗可曾颖邹瑞芝江宁馨刘琼更多>>
- 相关机构：长沙理工大学更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅科研基金国家自然科学基金湖南省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种带变异操作的粒子群聚类算法被引量：3
- 2010年
- 针对基本粒子群算法的早熟收敛和收敛较慢的问题,提出了一种带变异操作的粒子群聚类算法。算法中对出现早熟收敛的种群采取变异操作,使其能够跳出局部最优解。对Iris植物样本数据的测试结果表明:该算法具有很好的全局收敛性和较快的收敛速度。
- 刘琼罗可
- 关键词：粒子群算法聚类分析K均值算法
- 基于K-均值聚类和凝聚聚类的离群点查找方法被引量：11
- 2009年
- 离群点发现是数据挖掘研究的一个重要方面。根据数据流的特点,给出了一种基于K-均值聚类和凝聚聚类的离群点发现方法,先用K-均值聚类对数据流进行处理,生成中间聚类结果,然后用凝聚聚类对这些中间结果进行再次选择,最后找出可能存在的离群点。
- 曾颖罗可邹瑞芝
- 关键词：数据挖掘离群点K-均值聚类凝聚聚类
- 多用户检测中解相关检测和最小均方误差检测的研究被引量：3
- 2010年
- 多用户检测技术是第三代移动通信系统关键技术之一。其主要思想是充分利用所有用户的信息对接收信号做联合检测,抑制多址干扰,缓解"远-近"效应,从而有效地提高系统容量。本文对多用户检测技术进行初步的研究,尤其是两种主要的线性多用户检测技术:解相关检测和最小均方误差检测,做仔细地研究和比较,并用MATLAB在AWGN信道下和DS-CDMA系统中做仿真。
- 江宁馨李峰
- 关键词：多用户检测技术多址干扰解相关检测最小均方误差检测AWGNDS-CDMA
- 基于OC-SVM的大型数据集分类方法被引量：3
- 2011年
- 支持向量机是最有效的分类技术之一,具有很高的分类精度和良好的泛化能力,但其应用于大型数据集时的训练过程还是非常复杂。对此提出了一种基于单类支持向量机的分类方法。采用随机选择算法来约简训练集,以达到提高训练速度的目的;同时,通过恢复超球体交集中样本在原始数据中的邻域来保证支持向量机的分类精度。实验证明,该方法能在较大程度上减小计算复杂度,从而提高大型数据集中的训练速度。
- 张瑜罗可
- 关键词：单类支持向量机支持向量机分类
