中国民航总局科技基金(MHRD201130)
- 作品数：6 被引量：26H指数：3
- 相关作者：冯霞卢敏曹卫东潘玲玲徐涛更多>>
- 相关机构：中国民航大学南京航空航天大学中国民航信息网络股份有限公司更多>>
- 发文基金：中国民航总局科技基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于GATS贝叶斯网络结构学习的航班延误模型被引量：1
- 2012年
- 对遗传算法(GA)贝叶斯网络(BN)结构学习和禁忌搜索算法(TS)进行分析,提出遗传禁忌搜索贝叶斯网络结构学习算法GATS_BNSL。把禁忌搜索思想引入到遗传算法BN结构学习由父代种群产生后代种群的演化过程中,以禁忌搜索交叉和禁忌搜索变异改进传统的遗传算子,对比实验分析表明了GATS_BNSL的学习优势。应用此方法,基于真实数据,建立了大型枢纽机场航班离港延误模型。该模型切实反映了导致航班延误的多因素之间的因果关系,而且建模时间少,学习正确率高。
- 曹卫东丁建立
- 关键词：贝叶斯网络
- 基于多层次灰色关联分析的复杂网络节点排序模型被引量：1
- 2014年
- 复杂网络节点重要性是研究复杂网络特性的重要方面之一,被广泛应用于数据挖掘、Web搜索、社会网络分析等众多研究领域。在选取评估节点重要性指标时,考虑到普通聚类系数仅能衡量网络节点聚类的疏密度,不能衡量聚类的规模,提出了修正的聚类系数;同时,选取了Erdos数和介数两个指标来综合衡量网络节点重要性,建立多层次-灰色关联分析模型,确定出各个节点与理想节点的关联度,实现对复杂网络节点的排序。模型不仅考虑到度、路径距离对节点排序的影响,而且也考虑到每个节点聚类程度对节点排序的影响。通过与实际网络和其他方法的排序结果对比,模型能够准确找到复杂网络的核心节点,并且排序结果真实反映了节点依次的重要程度。
- 曹卫东刘红霞
- 关键词：复杂网络介数
- 基于模糊神经网络的机场噪声烦恼度模型学习被引量：3
- 2015年
- 鉴于机场噪声烦恼度模型的模糊规则量较大,采用传统的基于梯度的模糊神经学习算法存在计算量大、收敛速度慢、学习效率低的问题,提出一种基于模糊神经网络的机场噪声烦恼度模型混合学习方法。基于聚类思想,重新对模糊集合进行分组,采用先粗学习后细学习的间接学习方法;改进传统的基于梯度的模糊神经学习算法,将该算法应用到间接学习过程中,即混合学习方法。实验结果表明,该混合学习方法可以快速收敛,缩短学习时间,减少误差求解过程中的计算量,提高模型的学习效率。
- 冯霞张聪颖卢敏
- 关键词：模糊神经网络
- 核DBSCAN算法在民航客户细分中的应用被引量：12
- 2012年
- 针对民航客户行为数据的复杂性,运用数据挖掘中的DBSCAN聚类技术,结合核映射机理,提出一种基于核的DBSCAN算法,用于实现民航客户的细分。实验结果表明,该方法能突出客户之间的行为特征差异,降低聚类结果的混乱性,且其聚类纯度比原DBSCAN算法约提升30%。
- 潘玲玲张育平徐涛
- 关键词：客户关系管理数据挖掘
- 一种民航旅客社会网络关系分类算法被引量：2
- 2013年
- 针对民航领域对旅客关系分类的需求,以旅客社会网络为背景,在当前存在的社会网络关系分类算法的基础之上,结合民航社会网络数据特征,提出了一种基于网络的关系类型迭代修正分类模型,设计了一个适用于民航领域的两阶段旅客关系分类算法.通过在真实的民航旅客社会网络数据集上进行的对比实验,验证了算法的有效性.
- 贾旭光周元炜林友芳
- 关键词：社会网络分析
- 民航旅客订票行为细分及群体特征分析被引量：9
- 2015年
- 针对目前航空公司旅客细分工作不够精细的问题,在分析传统RFM模型的基础上,提出一种TCSDG模型来描述旅客行为偏好。根据旅客的行为偏好对旅客进行细分,将具有相同行为偏好的旅客聚成一簇,为航空公司针对不同行为偏好的旅客提供个性化服务提供基础;结合Hadoop并行化计算平台,将算法并行化,以处理海量订票数据。在中国民航订座系统数据上的实验结果表明,该算法在保证细分结果的基础上提高了执行速度和处理能力,根据旅客行为偏好高效地将旅客分为不同的簇,使行为偏好相同的旅客聚成一簇。
- 冯霞徐冰宇卢敏
- 关键词：客户细分行为偏好并行聚类
