JOURNAL OF LIGHT INDUSTRY

CN 41-1437/TS  ISSN 2096-1553

基于可调整邻域阈值的DBSCAN算法在应急预案分类管理中的应用

金保华 ,  林青 ,  赵家明

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金保华, 林青, 赵家明. 基于可调整邻域阈值的DBSCAN算法在应急预案分类管理中的应用[J]. 轻工学报, 2012, 27(6): 9-13. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2012.06.003
引用本文: 金保华, 林青, 赵家明. 基于可调整邻域阈值的DBSCAN算法在应急预案分类管理中的应用[J]. 轻工学报, 2012, 27(6): 9-13. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2012.06.003
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JIN Bao-hua, LIN Qing and ZHAO Jia-ming. Application of DBSCAN algorithm based on adjustable threshold in the emergency plan classification management[J]. Journal of Light Industry, 2012, 27(6): 9-13. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2012.06.003
Citation: JIN Bao-hua, LIN Qing and ZHAO Jia-ming. Application of DBSCAN algorithm based on adjustable threshold in the emergency plan classification management[J]. Journal of Light Industry, 2012, 27(6): 9-13. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2012.06.003
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基于可调整邻域阈值的DBSCAN算法在应急预案分类管理中的应用

  • 郑州轻工业学院 计算机与通信工程学院, 河南 郑州 450002

  • 中图分类号: TP391

Application of DBSCAN algorithm based on adjustable threshold in the emergency plan classification management

  • College of Computer and Communication Engineering, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450002, China

  • Received Date: 2012-06-29
    Available Online: 2012-09-16

    CLC number: TP391

  • 摘要: 针对庞大的预案文本资源分类难的问题,将可调整的邻域阈值Eps取代原有的全局Eps,得到了改进的DBSCAN密度聚类算法.以预案文本间的相似度作为聚类基本的度量属性,将改进的DBSCAN算法应用于应急预案分类管理,以去除边界.仿真结果证明该方法不仅不影响预案本来的基础分类方式,而且更易于实现,在一定程度上能够缓解噪音点误识别问题,对提高预案文本的重用性和分类的准确率有一定的参考意义.
    Abstract: Aiming at large plan texts resource classification problems, adjustable threshold Eps replaced the original global threshold Eps.An improved DBSCAN clustering algorithm based on density was put forward.The similarity between plan texts was taken as measurement attribute. Improved DBSCAN was applied in the field of plan classification to remove the boundary identification error. The simulation results showed that this method not only does not affect the result in basis classification way, but also have certain reference significance to improve accuracy and reusability of classification.
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  • 收稿日期:  2012-06-29
  • 刊出日期:  2012-09-16
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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金保华, 林青, 赵家明. 基于可调整邻域阈值的DBSCAN算法在应急预案分类管理中的应用[J]. 轻工学报, 2012, 27(6): 9-13. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2012.06.003
引用本文: 金保华, 林青, 赵家明. 基于可调整邻域阈值的DBSCAN算法在应急预案分类管理中的应用[J]. 轻工学报, 2012, 27(6): 9-13. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2012.06.003
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JIN Bao-hua, LIN Qing and ZHAO Jia-ming. Application of DBSCAN algorithm based on adjustable threshold in the emergency plan classification management[J]. Journal of Light Industry, 2012, 27(6): 9-13. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2012.06.003
Citation: JIN Bao-hua, LIN Qing and ZHAO Jia-ming. Application of DBSCAN algorithm based on adjustable threshold in the emergency plan classification management[J]. Journal of Light Industry, 2012, 27(6): 9-13. doi: 10.3969/j.issn.2095-476X.2012.06.003
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基于可调整邻域阈值的DBSCAN算法在应急预案分类管理中的应用

  • 郑州轻工业学院 计算机与通信工程学院, 河南 郑州 450002
  • 收稿日期: 2012-06-29
  • 网络出版日期: 2012-09-16

摘要: 针对庞大的预案文本资源分类难的问题,将可调整的邻域阈值Eps取代原有的全局Eps,得到了改进的DBSCAN密度聚类算法.以预案文本间的相似度作为聚类基本的度量属性,将改进的DBSCAN算法应用于应急预案分类管理,以去除边界.仿真结果证明该方法不仅不影响预案本来的基础分类方式,而且更易于实现,在一定程度上能够缓解噪音点误识别问题,对提高预案文本的重用性和分类的准确率有一定的参考意义.

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