《表2 基于熵权法的参数权值Tab.2 Parameterweightbasedonentropyweightmethod》
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《基于权值优化的FCM-MSVM算法及其在高速公路状态判别中的应用》
在数据预处理过程中由于本文需要利用熵权法对参数赋值，再得到划分结果后需要将数据输入SVM中进行再次训练，而数据的归一化在熵权法中是必要的步骤，且能够提升FCM聚类的准确性及SVM分类的精确性.因此，本文在数据预处理时，将经过数据修复和平滑的19739组数据进行标准化，再利用熵权法计算参数权值，结果如表2所示.
| 图表编号 | XD00188790300 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2018.08.01 |
| 作者 | 李晓璐、于昕明、杜崇、张溪、张彭、朱广宇 |
| 绘制单位 | 北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室、北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室、北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室、北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室、北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室、北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室、北京市交通发展研究院城市交通运行仿真与决策支持北京市重点实验室、北京市交通发展研究院城市交通运行仿真与决策支持北京市重点实验室、北京交通大学城市交通复杂系统 |
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