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[2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 柔性不锈钢衬底上的钙钛矿太阳能电池器件

DOI：10.1109/PVSC40753.2019.8980558 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要： 混合型类别与数值数据在许多应用中都构成挑战。这类混合数据属于前沿研究领域，相较于生物体的能力，计算智能方法往往表现脆弱。本文将无监督特征学习（UFL）应用于混合数据以实现稀疏表示，从而便于聚类算法区分数据。与处理图像视频等同质数据的其他UFL方法不同，本方法采用模糊自适应共振理论（ART）处理混合数据。通过消除类别特征与数值特征处理的差异，基于模糊ART的无监督特征学习（UFLA）获得了更优的聚类效果。我们使用包含真实标签的心脏病、助教评估和信贷审批等多个实际数据集验证了该方法的优势，并在含噪声的石油工业混合数据上进行了演示。通过与多种替代方法的对比表明，据我们所知，这是首次将UFL扩展应用于实现混合数据类型的融合。
作者： DAO LAM，MINGZHEN WEI，DONALD WUNSCH
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

构建一个框架，能够自动处理数据集中数值型与分类型特征的差异，并将它们归类为相似的聚类组。

研究成果

基于UFL提出了一种适用于噪声、不确定及混合数据的新方法。针对混合数据应用，提出了UFLA方法。即使在数据集重要子空间数据量较少的情况下，UFLA仍能自主学习特征。该方法习得的特征表示可消除分类特征与数值特征处理的差异，从而获得更优的聚类结果。当聚类数量未知时，采用视觉评估倾向性来确定数据集的真实聚类数。将该方法应用于多个真实数据集的结果验证了该方法的有效性。

研究不足

该方法需要对数据进行预处理以处理缺失值、区间值和多值数据，这可能较为耗时。该方法的性能可能会因警觉参数ρ等参数的选择而有所不同。

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