汪庆淼
- 作品数：14 被引量：39H指数：4
- 供职机构：苏州大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于预测状态表示的多变量概率系统预测被引量：2
- 2012年
- 针对由于多变量概率系统预测高复杂度而导致的建模困难问题,提出了一种基于预测状态表示(PSR)的系统建模新方法,首先介绍一种通用多变量过程概念,并进一步用此概念描述多变量系统。在此基础上,引入了针对多变量系统的预测模型MV-PSR,模型基于可观测信息,可在有限维实现对多变量的预测。实验结果表明,该近似模型有效降低了系统预测的复杂度。
- 汪庆淼鞠时光
- 关键词：多变量
- 均衡模糊C均值聚类算法被引量：13
- 2014年
- 模糊C均值聚类算法没有考虑各类样本容量因素,当各类样本容量差异较大时,其聚类判决将向小样本类倾斜。提出一种新的聚类算法——均衡模糊C均值聚类,对模糊C均值聚类算法最小化目标函数进行修正,使得改进的目标函数包含了样本容量因素,利用粒子群算法并以样本模糊隶属度为编码对象求解参数优解。从理论上分析了该算法的性质,通过仿真实验验证了所提算法对平衡、不平衡数据集的有效性。
- 文传军汪庆淼詹永照
- 关键词：模糊C均值聚类均衡化粒子群
- 广义多变量模糊C均值聚类算法被引量：4
- 2017年
- 模糊聚类算法为了保证算法的收敛性,要求模糊指标m取值大于1,这限制了算法的普适性。提出广义多变量模糊C均值聚类算法(GMFCM),在多变量模糊C均值聚类算法(MFCM)的基础上,利用粒子群优化算法对分量模糊隶属度进行优化估计,进而将模糊指标拓展到m>0的情况,同时采用梯度法得到算法聚类中心迭代公式。GMFCM理论分析了模糊指标m扩展的原理,研究了模糊指标m在不同取值情况下的性质,解释了模糊指标m的实际意义,讨论了GMFCM算法的收敛性。GMFCM继承了MFCM算法的样本分量区分性能,弥补了MFCM算法聚类中心分量与样本分量重合时的不完备性,突破了模糊聚类算法对参数m的约束,提高了模糊聚类算法的普适性。基于gauss数据集和UCI数据集的仿真测试验证了所提算法的有效性。
- 文传军汪庆淼
- 关键词：模糊聚类粒子群优化算法
- 反一致可能性C均值聚类算法被引量：1
- 2015年
- 可能性C均值聚类(PCM)因存在聚类中心一致性问题而导致PCM算法聚类失效。提出了反一致可能性C均值聚类算法(ACPCM),它将各聚类中心间距离的倒数之和构造为反一致性项,将反一致性项和PCM目标函数之和构成ACPCM目标函数,利用粒子群算法估计聚类中心,利用梯度法建立模糊隶属度迭代公式。理论分析和仿真实验验证了所提算法的聚类有效性及反一致性。
- 文传军汪庆淼詹永照
- 关键词：一致性聚类中心
- 隐隶属度模糊c均值聚类算法被引量：3
- 2015年
- 针对基于粒子群的模糊聚类算法运算效率较低的问题,提出隐隶属度模糊c均值聚类算法HMFCM(hidden-membership fuzzy c-means clustering)。HMFCM算法将FCM模糊隶属度迭代公式代入FCM目标函数中约简,得到无模糊隶属度的HMFCM目标函数,并利用PSO算法对聚类中心进行编码寻优,最后利用样本与聚类中心距离进行类别判决。HMFCM算法无需计算样本模糊隶属度,降低了聚类算法复杂度,提高了算法的计算效率及精度,而且该方法可以推广到其他基于生物寻优的聚类算法。通过仿真实验验证了所提出算法的有效性和时效性。
- 文传军汪庆淼詹永照
- 关键词：模糊C均值聚类粒子群算法目标函数算法复杂度
- 均衡模糊C均值聚类算法
- 模糊C均值聚类算法没有考虑各类样本容量因素,当各类样本容量差异较大时,其聚类判决将向小样本类倾斜.提出一种新的聚类算法——均衡模糊C均值聚类,对模糊C均值聚类算法最小化目标函数进行修正,使得改进的目标函数包含了样本容量因...
- 文传军汪庆淼詹永照
- 关键词：数据挖掘模糊C均值聚类目标函数粒子群算法
- 文献传递
- 中小型流通企业资源管理系统的设计与实现
- 随着信息经济时代全球化竞争格局的日益加剧，国内中小型流通企业面临更加严峻的全球化竞争的挑战。由于经营管理理念滞后，目前的中小型流通企业的信息化建设水平普遍不高，这一局限性严重影响了企业发展，迫切需要引入先进的管理思想和手...
- 汪庆淼
- 关键词：资源管理系统中小企业供应链管理
- 文献传递
- 多路径高斯核模糊C均值聚类算法被引量：4
- 2018年
- 聚类算法单一迭代路径限制了参数优值的搜索。提出一种多路径高斯核模糊C均值聚类算法(MGKFCMs),MGKFCMs算法首先取核目标函数及模糊隶属度函数中的核函数为高斯核函数;然后利用梯度法得到聚类中心迭代公式,并基于该迭代公式和粒子群算法作聚类中心的并行参数迭代,在每一次聚类迭代时,选择聚类目标函数值小的路径作为参数迭代最终路径。对比分析了MGKFCMs算法的相关性质,通过仿真实验验证了所提算法的有效性。
- 文传军汪庆淼
- 关键词：核方法模糊聚类高斯核聚类中心
- GNS3在计算机网络实验教学中的应用被引量：9
- 2012年
- 针对计算机网络课程的实训需求,将GNS3引入到计算机网络仿真实验教学中,GNS3可图形化搭建各类网络拓扑,提高学生实验效率,加深对网络相关知识的理解。通过网络高级路由的实验实例描述GNS3进行网络实验教学的过程。
- 汪庆淼
- 关键词：GNS3计算机网络实验教学
- 基于改进蚁群算法的HMM参数估计被引量：1
- 2009年
- 针对隐马尔可夫模型(HMM)的传统参数估计方法容易陷入局部最优,对初始参数值要求较高且会出现过耦合现象,为了提高模型的鲁棒性和识别性能,提出一种基于改进蚁群算法的HMM参数训练估算法(HMM-ACO)。该算法根据信息素的变化实现全局搜索,较好地解决了迭代算法易发生的局部陷阱问题。与其他全局优化算法相比,该算法识别精度有较大提高。实验表明,利用HMM-ACO算法训练的隐马尔可夫模型具有较好的分类识别性能。
- 汪庆淼鞠时光秦剑锋
- 关键词：隐马尔可夫模型参数估计改进蚁群算法信息素
