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基于C4.5决策树算法的SMT焊接锡珠产生影响因子研究 认领 引用
1
作者 鲍军云 王高垒 管宁 《机电工程技术》 2026年第11期71-75,105,共5页
为解决表面贴装技术(SMT)制程中焊接锡珠影响因子诊断过程复杂、效率低的问题,采用C4.5决策树算法对焊接锡珠问题进行数据挖掘和分类分析。系统梳理了影响锡珠形成的多种因素及其相互作用关系,构建了锡珠现象与各影响因子的关联逻辑模... 为解决表面贴装技术(SMT)制程中焊接锡珠影响因子诊断过程复杂、效率低的问题,采用C4.5决策树算法对焊接锡珠问题进行数据挖掘和分类分析。系统梳理了影响锡珠形成的多种因素及其相互作用关系,构建了锡珠现象与各影响因子的关联逻辑模型作为分析基础。利用C4.5算法处理焊接过程中的相关数据,以其在信息增益计算和剪枝处理上的能力优势处理高维特征,对锡珠成因进行分类诊断。研究结果表明,该方法可高效处理焊接锡珠相关数据集,其计算速度快、分类准确率高,能有效识别出导致锡珠产生的关键影响因素及相互作用路径。应用该方法,显著缩短了锡珠问题诊断周期,提高了诊断的精准度和可靠性,为优化工艺参数、减少锡珠缺陷、提升焊接质量和生产效率提供了有效的技术支持和决策依据。 展开更多
关键词 C4.5决策树 焊接锡珠 影响因子 表面贴装
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基于C4.5决策树算法的调度规则挖掘与应用 认领 引用
2
作者 姜宏广 周谧 杨溢 《红水河》 2026年第1期1-5,共5页
针对水库群优化调度因模型“黑箱”特性导致决策逻辑不透明、实际采纳困难的问题,笔者提出一种“先优化、后挖掘”的数据驱动范式。以岷江—大渡河流域水库群为例,首先基于57年长系列多目标优化调度结果,构建包含水位、入库流量及预见... 针对水库群优化调度因模型“黑箱”特性导致决策逻辑不透明、实际采纳困难的问题,笔者提出一种“先优化、后挖掘”的数据驱动范式。以岷江—大渡河流域水库群为例,首先基于57年长系列多目标优化调度结果,构建包含水位、入库流量及预见期流量等特征的样本集;进而采用C4.5决策树算法,按月训练并提取出直观的“if-then”形式调度规则。结果表明:所提取规则能有效捕捉系统的主要调度逻辑;在枯水期可显著提升发电量,多数电站枯水期发电量增幅达0.39%~15.34%,全年发电量亦保持稳定或略有提高;同时,规则调度使下游高场站在90%、95%和98%保证率下的枯水期最小日流量虽略低于原优化结果,但差距极小。研究表明,基于C4.5决策树的规则挖掘方法,能够将复杂的数值优化方案转化为可理解、可验证、可执行的调度知识,在保障综合效益的前提下,显著提升了调度决策的可解释性与工程可信度,为水库群智能调度提供了具有实用价值的技术途径。 展开更多
关键词 水库调度 决策树 C4.5算法 调度规则挖掘 可解释性 岷江—大渡河流域
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基于加权熵与秃鹰-天鹰混合优化FCM的桥梁裂缝提取 认领 引用 被引量：3
3
作者 温夏露 黄鹤 +1 位作者 王会峰 高涛 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期751-761,共11页
针对传统聚类算法处理桥梁裂缝提取问题时,由于阴影和光线不均匀导致识别精度低、易丢失特征信息,提出了一种基于混合秃鹰-天鹰优化器(HBAO)交叉迭代改进模糊C-均值(FCM)聚类的桥梁裂缝提取方法.首先,引入耦合混沌映射初始化,并融合折... 针对传统聚类算法处理桥梁裂缝提取问题时,由于阴影和光线不均匀导致识别精度低、易丢失特征信息,提出了一种基于混合秃鹰-天鹰优化器(HBAO)交叉迭代改进模糊C-均值(FCM)聚类的桥梁裂缝提取方法.首先,引入耦合混沌映射初始化,并融合折射学习思路,增加了种群多样性;其次,为增强秃鹰算法全局搜索阶段的性能,将该阶段替换为天鹰优化的扩展和缩小搜索策略,显著提升了秃鹰算法的收敛趋势和全局寻优能力,提高了FCM寻找最优聚类中心的成功率;然后,利用HBAO与加权熵法对FCM聚类算法进行联合优化,提高鲁棒性的同时还增强了搜索精度,获得较好的聚类结果;最后,在加州大学欧文分校(UCI)标准数据集上与6种对比算法进行聚类性能评估实验,验证了本文算法综合性能优越.进一步地,在4种不同裂缝形态上测试该算法的性能,结果表明,相比于其他同类算法,所提算法的裂缝提取效果最优. 展开更多
关键词 模糊C-均值聚类 秃鹰搜索算法 桥梁裂缝提取 信息熵
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基于多数据流并行传输的C-V2X资源调度协议的优化及性能分析 认领 引用 被引量：2
4
作者 窦祖芳 王亚龙 +2 位作者 葛磊蛟 杨乔礼 李泰国 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2026年第2期376-387,477,共12页
车联网通信技术通过支持并行数据流的方式,有效提升了服务质量(QoS)。然而,现有C-V2X技术在传输过程中未能充分考虑多数据流特征的差异性,导致通信资源调度不均衡及严重浪费。因此,本文首先提出基于多数据流并行的S-SPS资源调度协议,依... 车联网通信技术通过支持并行数据流的方式,有效提升了服务质量(QoS)。然而,现有C-V2X技术在传输过程中未能充分考虑多数据流特征的差异性,导致通信资源调度不均衡及严重浪费。因此,本文首先提出基于多数据流并行的S-SPS资源调度协议,依据各类数据流生成频率及服务需求优化资源重选计数器(RC)窗口参数,旨在提高系统资源利用率并降低碰撞概率;其次,对所提协议建立离散时间马尔可夫链(DTMC)模型,获得平均时延、冲突概率和平均信道利用率等系统性能指标,并通过多目标模型优化RC窗口参数,实现系统时延和利用率的均衡;最后,通过数值仿真分析并验证该协议。仿真结果表明,与现有协议相比,所提协议在单流和多流传输时均能获得更低的平均时延、更高的信道利用率和吞吐量。 展开更多
关键词 C-V2X Mode 4 S-SPS算法 多优先级数据流 离散时间马尔可夫链
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基于WOA-BP-LSTM自编码器的CFRP薄壁C柱轴压响应预测 认领 引用 被引量：1
5
作者 牟浩蕾 张贾 +1 位作者 冯振宇 白春玉 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期112-124,共13页
针对航空器货舱下部碳纤维增强复合材料(CFRP)薄壁C柱在准静态轴压下的力-位移响应预测问题,提出了一种融合鲸鱼优化算法(WOA)、反向传播(BP)神经网络和长短期记忆(LSTM)自编码器的智能预测模型(WOA-BPLSTM自编码器模型)。通过CFRP薄壁... 针对航空器货舱下部碳纤维增强复合材料(CFRP)薄壁C柱在准静态轴压下的力-位移响应预测问题,提出了一种融合鲸鱼优化算法(WOA)、反向传播(BP)神经网络和长短期记忆(LSTM)自编码器的智能预测模型(WOA-BPLSTM自编码器模型)。通过CFRP薄壁C柱准静态轴压试验验证了有限元模型可靠性,其轴压响应评价指标误差均小于10%,基于该模型构建了包含700组变截面几何参数的力-位移响应数据集。采用LSTM自编码器实现力-位移响应特征降维与重建,随后采用BP神经网络对力-位移响应进行预测,并采用WOA进行神经网络参数优化。结果表明,LSTM自编码器实现了力-位移响应的高精度重建,测试集初始峰值压溃力和能量吸收的重建误差均小于3%,80%样本误差小于1%;优化后预测模型的力-位移响应预测精度显著提升,测试集平均绝对误差(MAE)降低17.55%,均方误差(MSE)降低31.77%,均方根误差(RMSE)降低17.47%,初始峰值压溃力和能量吸收的预测误差均小于8%,80%样本误差小于5%。该智能预测模型实现了变截面CFRP薄壁C柱轴压响应的快速精准预测并降低了计算成本,为其轴压响应研究提供了一种高效的参数-性能映射工具。 展开更多
关键词 CFRP薄壁C柱 轴压响应 LSTM自编码器 鲸鱼优化算法 BP神经网络
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Investigation on the interaction of dispersed and elongated bubbles based on laser-induced fluorescence 认领 引用
6
作者 Ting XUE Ruini SHI +1 位作者 Haixia WANG Yan WU 《Optoelectronics Letters》 EI 2026年第2期124-128,共5页
The purpose of this paper is to investigate the interaction between dispersed and elongated bubbles in horizontal slug flow utilizing the laser-induced fluorescence method. A segmentation method based on the fuzzy C-m... The purpose of this paper is to investigate the interaction between dispersed and elongated bubbles in horizontal slug flow utilizing the laser-induced fluorescence method. A segmentation method based on the fuzzy C-mean(FCM) algorithm is proposed to effectively separate elongated bubbles from the liquid phase, and an extreme value extraction method is developed to calculate the number of dispersed bubbles in front of the nose of elongated bubbles. Moreover, the velocity offsets of elongated bubbles with and without dispersed bubbles are calculated separately based on contour extraction. In addition, the effects of dispersed bubbles on the fluctuating offsets of the nose tip position and velocity of elongated bubbles are statistically investigated under different flow velocities. The experimental results show that the increase of the gas-liquid flow velocity exacerbates the radial deviation of the nose tip and the fluctuation of axial velocity. 展开更多
关键词 fuzzy c mean algorithm elongated bubbles laser induced fluorescence segmentation method dispersed elongated bubbles horizontal slug flow dispersed bubbles extreme value extraction method
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CRP/ALB比值联合ROMA指数对晚期高级别浆液性卵巢癌患者生存的预测效能 认领 引用 被引量：1
7
作者 刘晨曦 唐婷 陈观香 《中国妇产科临床杂志》 CSCD 北大核心 2026年第3期250-253,共4页
目的探讨C反应蛋白(CRP)/白蛋白(Alb)比值(CAR)联合卵巢恶性肿瘤风险算法(ROMA)指数对晚期高级别浆液性卵巢癌(HGSOC)患者的生存预测效能。方法选取2019年1月至2023年11月赣州市人民医院收治的晚期HGSOC患者68例,计算CAR及ROMA指数,根... 目的探讨C反应蛋白(CRP)/白蛋白(Alb)比值(CAR)联合卵巢恶性肿瘤风险算法(ROMA)指数对晚期高级别浆液性卵巢癌(HGSOC)患者的生存预测效能。方法选取2019年1月至2023年11月赣州市人民医院收治的晚期HGSOC患者68例,计算CAR及ROMA指数,根据平均值分为低CAR组、高CAR组和低ROMA指数组、高ROMA指数组。对患者进行为期1年的随访,绘制ROC曲线分析CAR联合ROMA指数对患者的生存预测效能。结果高CAR组和低CAR组在FIGO分期、淋巴结转移、诊断时血清CA125水平方面存在差异(P<0.05),高ROMA指数组和低ROMA指数组在月经状态、FIGO分期、淋巴结转移和诊断时血清CA125水平方面存在差异(P<0.05)。随访1年,50例(73.53%)患者存活。高CAR组生存率低于低CAR组(P<0.05);高ROMA指数组生存率低于低ROMA指数组(P<0.05)。死亡组CAR、ROMA指数均高于存活组,且两组在FIGO分期、淋巴结转移和诊断时血清CA125水平方面存在差异(P<0.05)。CAR、ROMA指数、FIGO分期、淋巴结转移及诊断时血清CA125水平均是影响晚期HGSOC患者生存的独立危险因素(P<0.05)。CAR、ROMA指数及二者联合预测晚期HGSOC患者生存的AUC分别为0.806、0.819、0.920。结论治疗前高CAR和高ROMA指数是影响晚期HGSOC患者生存的独立危险因素,二者联合对患者1年生存期有较高的预测价值。 展开更多
关键词 高级别浆液性卵巢癌 C反应蛋白/白蛋白比值 卵巢恶性肿瘤风险算法指数 生存分析 预测效能
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基于H-C方法的地震发震断层快速识别——以2017年12月19日辽宁海城M4.4地震为例 认领 引用
8
作者 戴盈磊 张文静 +2 位作者 惠杨 王承伟 程应伟 《华南地震》 2026年第1期33-42,共10页
应用“先粗后细”的网格划分方案和CAP方法反演2017年12月19日辽宁海城M4.4地震震源机制解。基于震源—质心(H-C)方法快速测定其发震断层面。利用改进的DBSCAN算法自动识别海城、岫岩地区主要断层的几何参数,并结合该地区构造应力场给... 应用“先粗后细”的网格划分方案和CAP方法反演2017年12月19日辽宁海城M4.4地震震源机制解。基于震源—质心(H-C)方法快速测定其发震断层面。利用改进的DBSCAN算法自动识别海城、岫岩地区主要断层的几何参数,并结合该地区构造应力场给出它们的滑动性质。结果表明:海城M4.4地震最优质心位置为(40.4672°N,123.1494°E)。震源机制解走向288°,标准差5.80°,倾角81°,标准差5.69°,滑动角-13°,标准差5.71°,矩震级MW4.34,质心深度11 km,标准差0.38 km。联合P波初动解走向34.10°,倾角67.48°,滑动角-159.64°,及其他学者的资料得到该地震震源机制中心解为走向287.51°,倾角78.66°,滑动角-22.90°。以各机构给出的震源参数和不同震源机制进行的全部25次快速识别检验均显示震源机制解NWW走向的节面II是本次海城M4.4地震的主断层面。自动识别得到3个走滑断层和1个正断层。其中断层A和断层C分别是1975年海城MS7.3地震和1999年岫岩MS5.4地震的发震构造,断层B和断层D的参数特征也与前人的认识相符。 展开更多
关键词 海城M4.4地震 H-C方法 CAP方法 震源机制解 发震断层 改进的DBSCAN
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基于改进动麦优化模糊C-均值的WSN分簇信誉路由算法 认领 引用
9
作者 韩冰青 温锦笑 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2026年第1期240-246,共7页
针对无线传感器网络中分簇不均、节点能耗高及路由安全性低等问题,提出一种基于改进动麦优化模糊C-means的WSN分簇信誉路由算法(IFCAOR)。首先利用改进的动麦算法优化模糊C-means算法的初始聚类中心,提高网络分簇效果。其次,在簇首选举... 针对无线传感器网络中分簇不均、节点能耗高及路由安全性低等问题,提出一种基于改进动麦优化模糊C-means的WSN分簇信誉路由算法(IFCAOR)。首先利用改进的动麦算法优化模糊C-means算法的初始聚类中心,提高网络分簇效果。其次,在簇首选举阶段,综合节点能量、距离等因素,动态选择簇首,实现负载均衡。最后,在数据传输阶段,采用单多跳轮询机制,并结合中继节点的负载、信誉值和路径衰减等构建路由适应度函数,利用改进动麦算法规划高效安全的传输路由,降低节点能耗并提高路由安全性。仿真结果表明,IFCAOR算法的网络生命周期较LEACH、IFCRA和HMABFOA分别提升93%、49.6%和34.3%,IFCAOR算法能有效平衡网络负载,延长网络生命周期。 展开更多
关键词 无线传感器网络 模糊C-均值 动麦优化算法 分簇路由 能耗均衡
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A 3-Dimensional Cargo Loading Algorithm for the Conveyor-Type Loading System 认领 引用
10
作者 Hyeonbin Jeong Young Tae Ryu +1 位作者 Byung Duk Song Sang-Duck Lee 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2025年第3期2739-2769,共31页
This paper proposes a novel cargo loading algorithm applicable to automated conveyor-type loading systems.The algorithm offers improvements in computational efficiency and robustness by utilizing the concept of discre... This paper proposes a novel cargo loading algorithm applicable to automated conveyor-type loading systems.The algorithm offers improvements in computational efficiency and robustness by utilizing the concept of discrete derivatives and introducing logistics-related constraints.Optional consideration of the rotation of the cargoes was made to further enhance the optimality of the solutions,if possible to be physically implemented.Evaluation metrics were developed for accurate evaluation and enhancement of the algorithm’s ability to efficiently utilize the loading space and provide a high level of dynamic stability.Experimental results demonstrate the extensive robustness of the proposed algorithm to the diversity of cargoes present in Business-to-Consumer environments.This study contributes practical advancements in both cargo loading optimization and automation of the logistics industry,with potential applications in last-mile delivery services,warehousing,and supply chain management. 展开更多
关键词 3-dimensional loading automated loading system B2C logistics cargo loading algorithm conveyortype loading
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改进型C4.5算法在多波束点云自动消噪中的应用 认领 引用
11
作者 史俊明 卢清国 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2025年第1期21-24,30,共4页
传统C4.5算法广泛应用于多波束测深系统中水深点与噪声点的自动分离,但是该算法中存在过拟合和属性相关性问题。为解决传统C4.5算法的缺陷,引入改进型C4.5算法,提出了通过计算属性依赖度更新数据集合的方法。首先通过点云之间的点特征... 传统C4.5算法广泛应用于多波束测深系统中水深点与噪声点的自动分离,但是该算法中存在过拟合和属性相关性问题。为解决传统C4.5算法的缺陷,引入改进型C4.5算法,提出了通过计算属性依赖度更新数据集合的方法。首先通过点云之间的点特征、区域特征、窗口特征等建立数据集合,并对连续特征属性进行离散化处理。然后构建决策树,利用信息增益率判断根节点(即确定最优属性划分),迭代更新,完成数据集合的分类,并对整体数据进行后剪枝处理。采用多种地形对本文算法训练效果进行交叉评定,证明本文算法的泛化能力和准确度较高。 展开更多
关键词 海洋测绘 多波束测深系统 改进型C4.5算法 信息增益率 属性依赖度 后剪枝
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基于SSA算法的C语言程序多核可扩展并行计算优化方法 认领 引用
12
作者 元尼东珠 《西安文理学院学报（自然科学版）》 2026年第2期49-54,共6页
C语言程序在多核可扩展并行计算过程中,增加线程数可以显著提高程序的并行度,使更多的计算任务可以同时进行.但随着线程数的增加,线程间的同步和资源竞争问题会变得更加复杂,降低并行计算效果.对此,提出基于SSA算法的C语言程序多核可扩... C语言程序在多核可扩展并行计算过程中,增加线程数可以显著提高程序的并行度,使更多的计算任务可以同时进行.但随着线程数的增加,线程间的同步和资源竞争问题会变得更加复杂,降低并行计算效果.对此,提出基于SSA算法的C语言程序多核可扩展并行计算优化方法.通过综合考虑平衡执行时间、资源利用率、负载均衡等多个方面,将C语言程序多核可扩展并行计算优化问题建模为一个多目标优化问题.对线程数、任务划分以及负载均衡等目标进行约束,保证C语言程序的并行计算性能.结合SSA算法对约束目标进行求解,通过不断调整线程分配与任务划分策略,优化C语言程序在多核环境下的并行计算结果.在实验中,对提出的方法进行了代码运行质量的检验,测试结果表明,采用提出的方法对C语言程序进行优化后,代码覆盖率在高线程条件下依然保持较高水平,具备较为理想的优化效果. 展开更多
关键词 SSA算法 C语言程序 多核可扩展 并行计算 程序优化
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基于知识图谱与改进FCM算法的电力用户数据聚类分析方法 认领 引用
13
作者 黄闻而达 郑斌青 《电工技术》 2026年第1期73-75,共3页
针对电力用户数据聚类分析中存在的特征关联性弱、业务解释性差等问题,提出了一种融合知识图谱与改进FCM算法的方法。首先构建电力领域知识图谱,实现用户用电特征的语义关联建模;其次设计多目标优化策略改进FCM算法,增强聚类性能;最终... 针对电力用户数据聚类分析中存在的特征关联性弱、业务解释性差等问题,提出了一种融合知识图谱与改进FCM算法的方法。首先构建电力领域知识图谱,实现用户用电特征的语义关联建模;其次设计多目标优化策略改进FCM算法,增强聚类性能;最终建立完整的电力用户画像模型。实验结果表明,该方法在聚类精度、算法鲁棒性、业务一致性等方面均显著优于传统方法,为电力企业开展精准营销、需求响应等业务提供了可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 知识图谱 模糊C均值算法 电力用户画像 电力大数据 智能用电分析
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基于遗传算法的Ta-C涂层刀具钻削Al-50wt%Si合金多目标参数优化 认领 引用
14
作者 邹继胤 金成哲 +1 位作者 王晓亮 周浩淳 《工具技术》 北大核心 2026年第5期67-76,共10页
为优化Al-50wt%Si合金钻削加工时钻削力、表面粗糙度和加工效率,通过Box-Behnken响应曲面设计,建立钻削过程的钻削力和表面粗糙度的数学预测模型。研究结果表明,钻削轴向力随钻头直径和进给量的增大而显著增大,而表面粗糙度在主轴转速... 为优化Al-50wt%Si合金钻削加工时钻削力、表面粗糙度和加工效率,通过Box-Behnken响应曲面设计,建立钻削过程的钻削力和表面粗糙度的数学预测模型。研究结果表明,钻削轴向力随钻头直径和进给量的增大而显著增大,而表面粗糙度在主轴转速增大时明显改善。针对Ta-C涂层硬质合金刀具钻削Al-50wt%Si合金的多参量优化问题,以钻削轴向力(Fz)、孔内表面粗糙度(Ra)和加工效率(Q)为多目标,基于NSGA-Ⅱ遗传算法,针对4~8 mm孔径的差异化制孔需求,优化得到多目标平衡的最优参数组合。采用AHP层次分析法选取验证试验参数为:钻削转速n=4236 r⋅min−1,进给量f=0.122 mm⋅r−1,钻头直径d=6 mm。针对该参数进行验证实验,实验结果为Fz=178.32 N,Ra=0.684μm,Q=17.156 mm3⋅s−1,与预测值Fz=179.6 N,Ra=0.66μm,Q=17.8 mm3⋅s−1的相对误差均控制在5%以内(轴向力为−0.71%、粗糙度为+3.64%、效率为−3.62%),表明模型具有较高可信度。本研究为Al-50wt%Si合金的高质量钻削提供了兼具理论深度与工程实用性的参数优化方案。 展开更多
关键词 Al-50wt%Si合金 Ta-C涂层 多目标优化 NSGA-Ⅱ遗传算法
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基于模糊C均值算法和深度特征的电力客户异常用电行为检测方法 认领 引用
15
作者 陈晓云 王鹤森 +2 位作者 杨展懿 董雪 邢思宇 《微型电脑应用》 2026年第6期331-334,共4页
受到数据量以及异常用电样本比值易变化的影响,电力客户异常用电行为检测效果较差。对此,提出一种基于模糊C均值(FCM))算法和深度特征的电力客户异常用电行为检测方法。增强电力客户异常用电数据,采用数据欠采样和数据过采样,获取新的... 受到数据量以及异常用电样本比值易变化的影响,电力客户异常用电行为检测效果较差。对此,提出一种基于模糊C均值(FCM))算法和深度特征的电力客户异常用电行为检测方法。增强电力客户异常用电数据,采用数据欠采样和数据过采样,获取新的电力客户用电行为数据集。通过分析用户侧电压、电流不平衡度,将样本数据按时间和空间划分为多个样本集,建立用电不平衡深度特征矩阵。整合各样本集的隶属度,判断电力客户样本信息中是否存在异常样本集,将异常样本集从正常样本集中有效地区分出来,实现电力客户异常用电行为检测。实验结果表明,得到的ROC曲线更接近于1,AUC值达到了0.96,整体电力客户异常用电行为检测效果较好。 展开更多
关键词 电力客户 异常用电行为 模糊C均值算法 深度特征 模型优化
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基于优化算法改进的C&W算法的超参数选取研究 认领 引用
16
作者 王文江 高大鹏 张昊东 《舰船电子工程》 2026年第3期104-108,共5页
随着机器学习模型的广泛应用,模型自身的安全被愈发重视,对抗样本攻击是机器学习模型遭受的严重安全威胁之一,因此开发高效的对抗样本生成算法,并在之后用于对抗训练,从而提升模型自身的鲁棒性一直是研究热点。其中Carlini&Wagner(C... 随着机器学习模型的广泛应用,模型自身的安全被愈发重视,对抗样本攻击是机器学习模型遭受的严重安全威胁之一,因此开发高效的对抗样本生成算法,并在之后用于对抗训练,从而提升模型自身的鲁棒性一直是研究热点。其中Carlini&Wagner(C&W)算法是一种基于优化的对抗样本生成算法,能够生成高质量的对抗样本。C&W算法中存在一个关键的超参数c,它平衡了对抗扰动的强度和生成样本的有效性,合理选择c的值对C&W算法的性能有重要影响。在对超参数c进行了深入研究后,提出了一种基于优化算法的方法来自动优化c的取值,以实现对抗样本生成的性能更优。所提出的方法有助于提高C&W算法的实用性和可靠性,为构建安全可靠的机器学习系统提供重要支撑。 展开更多
关键词 机器学习 对抗样本 C&W 优化算法
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基于改进模糊C均值聚类的雷达信号分选算法 认领 引用
17
作者 张振宇 陈碟 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2026年第5期621-628,共8页
在雷达信号分选中,针对模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法需预先指定聚类数目、对初值敏感以及数据数量分布不均时分选效果不佳等问题,文章提出一种基于数据场和类中心约束的改进FCM算法。该算法首先利用数据场理论确定势心,再将这... 在雷达信号分选中,针对模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法需预先指定聚类数目、对初值敏感以及数据数量分布不均时分选效果不佳等问题,文章提出一种基于数据场和类中心约束的改进FCM算法。该算法首先利用数据场理论确定势心,再将这些势心作为约束点进行聚类分选;改进后的算法无需指定聚类数目,对初值不敏感,且在数据数量分布不均时仍能取得很好的分选效果。仿真实验结果表明,改进算法的分选准确率高达95%以上,与传统的聚类算法相比,改进算法的分选准确率更高,结果更稳定。 展开更多
关键词 雷达信号分选 模糊C均值(FCM)聚类算法 数据场 脉冲描述字
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基于改进PSO优化PFCM的电力用户窃电行为数据异常检测方法 认领 引用
18
作者 张元波 杨桢 +2 位作者 赵军愉 裴兴 景戈星 《微型电脑应用》 2026年第3期189-191,196,共3页
为了进一步提高电力用户窃电行为数据异常检测精度,设计一种基于改进粒子群优化(PSO)算法优化可能性模糊C均值(PFCM)算法的电力用户窃电行为数据异常检测方法。使用改进PSO算法优化PFCM算法的初始中心和数目,以提高算法的聚类能力,应用... 为了进一步提高电力用户窃电行为数据异常检测精度,设计一种基于改进粒子群优化(PSO)算法优化可能性模糊C均值(PFCM)算法的电力用户窃电行为数据异常检测方法。使用改进PSO算法优化PFCM算法的初始中心和数目,以提高算法的聚类能力,应用于电力用户窃电行为数据异常检测,并采用模型仿真方式对PSO-PFCM算法的聚类性能进行验证。仿真结果表明,相比其他算法,改进PSO-PFCM聚类算法获得了更准确的异常负荷数据检测结果,提高了聚类可靠度,获得了更低的误检率。采用改进PSO-PFCM聚类算法能够实现电力负荷参数的高效聚类,达到了较高的异常负荷参数检测准确性,有助于提高电力数据异常检测能力,为后续的电力成本维护奠定一定的理论基础。 展开更多
关键词 电力系统 数据异常 粒子群优化算法 可能性模糊C均值 窃电行为检测
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基于多层次模糊C-均值算法的个性化大数据分析服务 认领 引用
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作者 吴淑英 《自动化与仪器仪表》 2026年第2期25-29,共5页
随着信息技术的飞速发展,海量大数据的分析和处理已成为各行各业的重要需求。为了应对这一挑战,研究基于多层次模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法对云储存平台进行个性化大数据分析服务,利用模糊聚类技术处理大规模数据集中的模糊性和... 随着信息技术的飞速发展,海量大数据的分析和处理已成为各行各业的重要需求。为了应对这一挑战,研究基于多层次模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法对云储存平台进行个性化大数据分析服务,利用模糊聚类技术处理大规模数据集中的模糊性和不确定性,并通过多层次的分析框架来提供定制化的数据分析结果。结果显示,在消费用户和免费用户的数据分析中,研究方法的最大误差分别为0.18和0.15。最大平均响应时间和最大平均分析时间分别为2.89 ms和2.75 ms。综上所述,研究方法在保持数据准确性的同时,有效处理了大数据中的异质性和复杂性,提高了数据处理效率,为大数据时代的智能分析提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 大数据分析 模糊C-均值算法 多层次分析 聚类分析 个性化
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A New Speculative Execution Algorithm Based on C4.5 Decision Tree for Hadoop 认领 引用
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作者 Yuanzhen Li Qun Yang +1 位作者 Shangqi Lai Bohan Li 《国际计算机前沿大会会议论文集》 EI 2015年第1期83-84,共2页
As a distributed computing platform, Hadoop provides an effective way to handle big data. In Hadoop, the completion time of job will be delayed by a straggler. Although the definitive cause of the straggler is hard to... As a distributed computing platform, Hadoop provides an effective way to handle big data. In Hadoop, the completion time of job will be delayed by a straggler. Although the definitive cause of the straggler is hard to detect, speculative execution is usually used for dealing with this problem, by simply backing up those stragglers on alternative nodes. In this paper, we design a new Speculative Execution algorithm based on C4.5 Decision Tree, SECDT, for Hadoop. In SECDT, we speculate completion time of stragglers and also of backup tasks, based on a kind of decision tree method: C4.5 decision tree. After we speculate the completion time, we compare the completion time of stragglers and of the backup tasks, calculating their differential value, and selecting the straggler with the maximum differential value to start the backup task.Experiment result shows that the SECDT can predict execution time more accurately than other speculative execution methods, hence reduce the job completion time. 展开更多
关键词 speculative execution C4.5 decision tree Hadoop
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