张慧哲
- 作品数：11 被引量：116H指数：4
- 供职机构：同济大学更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划上海市科学技术发展基金上海市科学技术委员会基础研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 基于初始聚类中心选取的改进FCM聚类算法被引量：72
- 2009年
- 针对模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法聚类效果往往受到初始聚类中心影响,收敛结果易陷入局部极小的问题,提出了一种改进的模糊C均值聚类算法。算法给出了一种简洁快速的初始聚类中心的选取规则,并根据聚类中心的分离特性改进了目标函数,从而使获得的聚类结果为全局最优。仿真结果证明新算法与传统FCM方法相比,迭代次数少,准确率高,同时也更加适用于样本数据分类不均衡的聚类问题。
- 张慧哲王坚
- 关键词：聚类FCM聚类目标函数初始聚类中心分离度
- 三角模糊数判断矩阵理论及排序方法研究被引量：14
- 2009年
- 由于三角模糊数运算的复杂性和特殊性,许多经典判断矩阵的理论并非完全适用于三角模糊数判断矩阵。首先指出目前文献中三角模糊数判断矩阵排序向量研究中存在的问题,并对经典判断矩阵的理论和性质在三角模糊数中是否完全适用进行了证明,然后基于已经证明在三角模糊数判断矩阵所适用的性质,分别建立了最小二乘法的三角模糊数互反互补判断矩阵目标优化模型,通过求解其模型可得到矩阵的权重向量,最后利用已有的三角模糊数排序公式求得决策结果。算例分析验证了该方法的正确性和有效性。
- 张慧哲王坚任子晖
- 关键词：三角模糊数互反判断矩阵互补判断矩阵排序最小二乘法
- 基于数据挖掘算法的交通状态辨识方法研究
- 2009年
- 在分析现有交通状态辨识理论的局限性的基础上,提出了一种新的交通状态辨识模型。此模型针对每种交通状态样本数据都具有一定的相似性,不同状态之间的样本具有相异性的性质,采用数据挖掘方法中的聚类算法对不同状态的交通流数据进行聚类。所提出的模型避免了目前模型中只采用单个交通流参数进行状态识别的缺点,为交通状态的辨识提供了一种新的思路。
- 蒋延辉王坚张慧哲
- 关键词：FCM数据仓库数据挖掘
- 数据挖掘在短时交通流预测模型中的应用研究被引量：10
- 2008年
- 为准确地对交通流进行短时预测,提出了一种新的基于数据挖掘技术的预测模型。该模型综合了改进遗传算法、粗糙集理论和小波神经网络三种数据挖掘技术。建模阶段分为离散化、属性约简和训练三个步骤。在离散化的过程中,采用了改进的遗传算法,保证了系统分类能力,且使断点数目最少;属性约简中采用了粗糙集理论,选择对交通流预测密切相关的属性,加速了小波神经网络的预测速度并使其结构简化;训练中利用了小波变换非线性特性,采用经过属性约简后的数据对小波神经网络进行训练,从而获得短时预测模型。为验证模型的有效性,进行了对比测试,分析结果证实了该预测模型比传统方法具有更高的精度和速度,为交通流的准确实时预测提供了一种新的思路。
- 张慧哲王坚
- 关键词：数据挖掘粗糙集遗传算法小波神经网络
- 一种基于重要度的实值粗糙集模型及其在交通状态辨识中的应用被引量：1
- 2009年
- 在分析现有粗糙集理论和算法在处理实值决策系统问题的局限性的基础上,提出了一种新的实值属性重要度定义,并在此定义基础上提出了实值粗糙集扩展模型及其属性快速约简算法,避免了经典粗糙集理论必须离散化数据的弊端.最后将所提出的算法和其它算法应用于区域交通状态辨识中,对比测试结果验证了所提出的方法具有较高的分类准确率.
- 张慧哲王坚任子晖
- 关键词：粗糙集属性重要度属性约简
- 城市快速路交通流分形预测算法的研究被引量：4
- 2009年
- 根据城市快速路交通网络几何结构及交通流的混沌性,在分析交通流分形特性的基础上,应用小波系数方差法求解Hurst系数,同时建立了城市快速路交通流分形预测模型。利用实测数据,运用分形预测模型对上海市高架路的交通流进行了预测及误差分析,探讨了交流量不同状态下,即不同时段相同时间尺度,同一时段不同时间尺度;同一时段同一时间尺度下不等长数据序列的交通流分形特性及预测结果,并与传统方法进行比较,验证了模型的有效性及正确性。
- 梅宏标王坚张慧哲
- 关键词：交通工程分形小波城市快速路自相似性交通流
- HLA时间管理中死锁的研究被引量：3
- 2011年
- 时间管理服务是高层体系结构HLA(High Level Architecture)的重要组成部分,而考虑不全面的时间推进机制和算法会导致死锁,进而导致整个仿真系统无法向前推进。从零前瞻量、时间管理策略、时间管理算法以及死锁的解除等方面对分布式仿真中的死锁问题进行了多方面的研究,探讨了死锁发生时系统所具有的一系列现象,论证了发生死锁和不可能发生死锁时的各类情形.讨论了死锁出现的原因,对Frederick算法及身高测量法存在的不足之处进行了修正,提出了一种严格序算法,并证明了这种方法不会产生死锁现象。在设计一个联邦时可考虑使盟员灵活地使用保守和乐观两种时间推进机制,并在对保守盟员计算GALT时使用序算法,这样就可以在仿真过程中有效地避免死锁的产生。
- 梅宏标王坚张慧哲
- 关键词：分布式仿真时间管理死锁
- 多重最小支持度频繁项集挖掘算法研究被引量：4
- 2007年
- 某些情况下提取关联规则挖掘时需要根据项目的特点设置不同的最小支持度,针对此问题进行了多重最小支持度的频繁项集挖掘算法研究。在FP-growth的基础上提出了多重最小支持度树(MS-tree)的新方法,并设计了MS-growth算法对MS-tree进行频繁模式集的挖掘。该算法只需扫描一次数据库,克服了MSapriori算法在生成关联规则时需要重新扫描数据库的缺点。实验表明,新算法的性能可以和FP-growth算法相比,而且可以处理多重最小支持度的问题。
- 张慧哲王坚
- 关键词：数据挖掘关联规则FP-GROWTH
- 一种变相似度的模糊粗糙集属性约简被引量：5
- 2009年
- 将模糊粗糙集作为经典粗糙集的一种模糊推广,把模糊集合相似度引入模糊粗糙集模型中,提出一种基于变相似度的模糊粗糙集模型.通过定义模糊相似矩阵和不一致程度矩阵,给出知识约简的相关概念,即属性约简、核以及属性约简的算法,并证明模糊最小约简和核之间的关系.通过实例证实,对相似精度进行调节,在获得多个层次上的属性归约集的同时保证分类准确性,增加对信息的灵活掌握.最后对本文算法和紧计算域的模糊粗糙集算法进行对比测试,结果验证采用本文算法的约简结果具有较高的分类准确率,为解决粗糙集中连续属性的属性约简问题提供一个有效的方法.
- 张慧哲王坚梅宏标
- 关键词：模糊粗糙集属性约简模糊相似度模糊相似关系
- 基于FCM与模糊粗糙集理论的交通事件检测模型被引量：3
- 2008年
- 为准确及时地发现高速公路上的事故隐患,有效地减少交通延误,保障道路安全,提出了一种新的基于模糊C均值(FCM)聚类和模糊粗糙集的交通事件自动检测模型。模型分为离散化、推理规则建立和模糊推理三个步骤。在属性离散化时,提出用常用的隶属度函数来拟合FCM聚类后的结果,并用此函数和参数来实现属性数据的离散化,避免了每次输入数据都必须通过聚类操作来进行离散化;采用了粗糙集理论建立推理规则,选择和交通事件密切相关属性并进行规则的约简,加速了模糊推理的速度;最后采用Max-Min模糊推理方法对交通事件进行检测。通过多种检测方法对比测试,结果表明了此模型在总体性能上优于传统的检测方法,验证了此模型的有效性,为交通事件的检测提供了一种新的思路。
- 张慧哲王坚梅宏标
- 关键词：模糊C均值聚类粗糙集模糊推理属性离散化
