高斯混合模型聚类相关论文
为挖掘用户侧节能减排潜力，对用户用电行为进行精细化分析和管理，提升电能利用效率，提出了一种基于高斯混合模型聚类和深度神经网络相......
从概率统计方法出发,提出一种基于高斯混合模型聚类与递推最小二乘算法的非均匀采样系统的多模型建模方法.首先,采用高斯混合模型......
为了合理科学的选择误差最小的智能电表供给用电客户,设计了基于高斯混合模型的智能电表误差数据挖掘与分析方法.首先,分析了高斯......
针对传统的基于振动信号的机械故障诊断技术过于复杂、诊断时间过长等问题,提出了结合K-means和高斯混合模型聚类方法的齿轮箱轴承......
随着现代战争武器的发展以及现代战争环境的日益复杂,多目标跟踪技术受到广泛关注。其中数据关联算法是多目标跟踪问题的核心,数据......
对任意来流条件下的风电场发电功率进行准确预测,是提高电网对风电接纳能力的有效措施.针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外......
针对传统聚类方法存在聚类“硬分配”的局限性,及其面对海量数据集难以同时满足聚类效率与聚类精度要求的问题,文章提出一种基于高......
为了处理大量分布式存储的农业环境数据，提高农业生产效率，对高斯混合模型聚类算法进行了改进，提出了一种基于分布式聚类的农业环境数......
为进一步提升电力系统客户的用户体验,针对现有聚类算法寻优能力差、紧凑性不足以及较难求解聚类数目最优值的问题,提出一种联合手......
在时间序列符号化基础上,本文引入概率后缀树PST模型,构建基于时间序列符号化和概率后缀树相结合的股票预测模型.本文选择在沪深30......
网络入侵方式已日趋多样化,其隐蔽性强且变异性快,开发灵活度高、适应性强的实时网络安全监测系统面临严峻挑战.对此,提出一种基于......
