论文研究基于模糊聚类分析的客户分类算法研究.pdf

随机优化的粒子群算法（PSO）在解决待优化问题时，仅利用适应度函数对单个粒子所找到解的优劣进行判断，缺乏对种群总体状态的评估，导致算法经过一定次数的迭代后陷入局部收敛。改进算法BPPSO利用BP神经网

模糊决策树在数据模糊化时，需要确定每个数量型属性的模糊语言项个数。另一方面，集成分类算法已成为提高模型准确率和稳定性的有效策略。提出了一种基于混沌布谷鸟（CCS）优化的FDT集成分类算法，首先用CCS

基于项目分类的个性化推荐算法研究，张明坤，张洪刚，为解决个性化推荐的协同过滤算法中出现的稀疏性问题和可扩展性问题，提高推荐质量，在传统协同过滤算法的基础上，引入改进的项目

学习向量量化（LVQ）和泛化学习向量量化（GLVQ）算法都是采用欧氏距离作为相似性度量函数,忽视了向量各维属性的数据取值范围，从而不能区分各维属性在分类中的不同作用。针对该问题，使用一种面向特征取值范

Zero-shot learning（ZSL）是针对没有训练样本的类别进行分类的问题。传统回归方法的核心是将视觉特征投影到语义空间，没有充分利用视觉特征自身包含的样本信息，同时训练计算量大。提出基于反

基于不平衡的银行破产分类算法研究,钟文寿,杨晓伟,银行破产预测问题,其实是个风险管理问题,本文通过应用分析基于不平衡数据的SVM及代价敏感方法,对大量银行财务指标数据进行分析

研究了原有的基于模糊推理的边缘检测算法。在分析原有算法存在问题的基础上，提出了一种新的模糊化规则，利用方向灰度对比度去确定边缘隶属度值，增加了去除伪边缘的规则，使得边缘细化。对原有算法和新算法进行了品

模糊C均值是一种重要的软聚类算法，针对模糊C均值的随着数据量的增加，时间复杂度过高的缺点，提出了一种基于MapReduce的并行模糊C均值算法。算法重新设计模糊C均值，使其符合MapReduce的基于

基于模糊控制的无功补偿研究，史志明，，目前低压电网无功不平衡的现象日趋严重，这不仅影响了用电设备的运行效率，而且还影响其安全运行。而现有的低压无功补偿控制器存

基于模糊技术的图像增强研究,彭青青,李德华,图像增强是数字图象处理的预处理过程中的一个重要步骤,由于数字图像本身中存在一定的不确定性,也即是模糊性,使用原有的直方图