钱丽
- 作品数：3 被引量：8H指数：1
- 供职机构：北京化工大学信息科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划北京市优秀人才培养资助国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于EGK' M-RBF网络的顺丁橡胶门尼黏度预测被引量：1
- 2011年
- 提出一种基于增强的全局K’-means算法(EGK’M)-RBF网络的建模方法,该方法采用作者提出的EGK’M来确定RBF网络隐含层的结构,包括隐含层中心个数、中心位置以及隐含层扩展常数,采用KPCA提取非线性特征信息,实现辅助变量的二次选择。并与基于PCA和EGK’M-RBF网络模型、基于KPCA和K-means算法的RBF网络模型进行比较,模型验证结果证明本文所提出的模型具有更好的预测能力,更小的泛化绝对误差和均方误差。
- 李大字钱丽王淑红靳其兵
- 关键词：门尼黏度RBF网络
- 基于EGK’M-RBF神经网络的软测量建模与强化学习控制算法的研究
- 论文一方面从解决顺丁橡胶聚合过程中门尼粘度在线测量问题出发,提出采用软测量技术来建立门尼粘度软仪表。通过对顺丁橡胶聚合过程中的工艺流程进行分析研究后,提出一种基于EGK'M-RBF网络的软测量建模方法,并利用顺丁橡胶聚合...
- 钱丽
- 关键词：门尼粘度RBF网络
- 文献传递
- 改进的全局K′-means算法及其在数据分类中的应用被引量：6
- 2011年
- 为了解决初始聚类中心的选择、簇个数的确定以及孤立点的避免等问题,提出了一种改进的全局K′-means算法.改进的算法不仅能够利用辅助聚类函数来计算初始点,而且能够利用目标函数在没有预定义聚类个数的前提下,找到实际的聚类中心个数,同时避免了孤立点问题.将改进的算法应用到实际数据集的分类中,并与改进的全局K-means算法以及K′-means算法进行了比较,实验结果证明所提出的算法能获得更好的聚类结果.
- 李大字钱丽靳其兵谭天伟
- 关键词：聚类算法
