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程序.rar - 针对齿轮箱故障诊断的问题,提出了一种基于BP神经网络和DS 证据理论的不确定性信息融合方法。,2018-01-18 10:17:41,下载53次
DS.rar - 基于证据体距离函数的选择和证据支持度的修正的一种改进的合成方法。首先引入明氏距离作为证据体距离函数,求出系统中证据的支持度,然后根据支持度标准差对支持度进行修正,最后利用归一化得到的证据可信度对系统的证据加权平均,再利用DS公式进行合成。实验结果表明,该方法提高了证据的有效性和可靠性。,2018-01-18 10:14:07,下载13次
wangxiaoxia.zip - 该程序主要是王肖霞的硕士论文——冲突证据合成规则的研究中例子的仿真。,2014-05-14 16:11:10,下载11次
chentianlu.zip - 本文借鉴层次分析法相对比较的思想,提出一种确定多传感器可信度的方法.该方法基于传感器提供的信息的相对可信度,对不同目标分别建立多传感器可信度判断矩阵,求得各传感器对该目标的可信度,进而求得各传感器的综合可信度。,2014-05-14 16:08:09,下载15次
guohuawei.zip - 郭华伟的DS合成公式算法提出一种新的基于局部冲突、局部分配和一致性部分进行合取规则的证据组合方法,同时利用证据的可信度来修正证据结构。在确定证据的可信度时,给出一种通用的计算模型。,2014-05-14 15:58:03,下载16次

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k_medoids.rar - 聚类算法:k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用,这样的一个medoid就标识了这个类。步骤: 1,任意选取K个对象作为medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。 以下是循环的: 2,将余下的对象分到各个类中去(根据与medoid最相近的原则); 3,对于每个类(Oi)中,顺序选取一个Or,计算用Or代替Oi后的消耗—E(Or)。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了,下面就再转到2。 4,这样循环直到K个medoids固定下来。 这种算法对于脏数据和异常数据不敏感,但计算量显然要比K均值要大,一般只适合小数据量。 这里是MAtlab源代码。
Medoidshift.zip - 中心点漂移是一种非监督聚类算法(与k-means算法相似,但应用范围更广些),可用于图像分割,基于Matlab实现的源码。 MedoidShift is a unsupervised clustering algorithm(similar to k-means algorithm, but can be used in border application fields), can be used for image segmentation. Included is the Matlab implementation source code.
spectral-clustering.rar - 外国人编写的实现谱聚类算法,执行速度较快,效果不错~
dbscan.rar - 经典浓度聚类算法DBSCAN的MATLAB实现,简单易懂,可以运行
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meanshift.rar - 一个外国人写的很好的meanshift聚类算法,有例程,可运行
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