《自动化学报》投稿→录用过程 教学 投稿 录用证书

自动化学报投稿→录用过程

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外审外审专家2009-11-222010-01-212010-01-25

1审稿人对该文研究领域:熟悉

2创新性:较强

3学术价值:较高

4文字质量:优

5选题意义:热门

6应用价值:较高

7文章摘要:完备

8文献引用:较全

9英文水平:良

10综合水平:优

11能否发表:可以发表

本文提出了一种新的模糊聚类模型AFCM。该模型考虑了数据集中全体数据的内在关联性,通过引入自适应度向量和自适应度指数,实现各异地处理各个数据,从而提高聚类结果和离群点挖掘上的能力。本文有着较强的创新价值和理论研究意义,语言表达清晰、简明。但文中也存在着少量的错误,如:

文中第5页第3行中“见式(12)”,应该描述的是“公式(5)”。AFCM的约束优化问题求解时引入的拉格朗日因子,在公式中是“Fita1,Fita2(注:此处,无法找到对应的特殊字符,用读音表示相应符号)”,但在文字描述部分是“φ1,φ2”。

同意发表

外审外审专家2009-11-222010-01-212009-12-14

1审稿人对该文研究领域:熟悉

2创新性:较强

3学术价值:较高

4文字质量:良

5选题意义:热门

6应用价值:较高

7文章摘要:完备

8文献引用:较全

9英文水平:良

10综合水平:良

11能否发表:修改后发表

这篇文章提出了一种自适应模糊聚类,简称AFCM.其特点是:AFCM考虑了数据集中全体数据的内在关联性,模型中引入了自适应度向量W和自适应指数p.其中,W在迭代过程中是自适应的,p是个给定参数.W和p共同作用调控聚类过程.AFCM同时输出三组参数:模糊隶属度集U,自适应度向量W,以及聚类原型集V.

文章通过实验表明:

1.AFCM可以得到更好的聚类质量,而且通过合理选择自适应指数p,AFCM和FCM在时间复杂性上保持同一水平.

2.AFCM的离群点挖掘性能具有极大的计算效率优势,且AFCM得到的离群点是全局的,反应的是离群点和整个数据集的关系,离群点涵盖的信息也更丰富,对挖掘离群点的应用方面具有一定的优势.

这篇文章主题思路清晰,有一定创新思想,全文推理及论证无误,排版格式比较规范。获得的结论真实,有一定的理论价值,对研究模糊聚类理论一定的参考价值。

但有下面几个方面需要修改:

1、“2.1模糊均值聚类”一节这一部分内容冗长,建议删减后,合并入“前言”部分;

2、建议作者将EVA,CMP和SPT的定义分别列出(原文放在一段),并详细给出定义它们的具体意义。

综上所述,本人认为该文基本达到了贵刊录用论文的标准,可修改后在贵刊上发表。

复审外审专家2010-02-012010-03-032010-04-21

已经按要求修改好,可以发表.

复审外审专家2010-02-012010-03-032010-02-20

1创新性:一般

2学术价值:一般

3文字质量:良

4选题意义:热门

5应用价值:较高

6文章摘要:完备

7文献引用:较全

《自动化学报》投稿→录用过程 教学 投稿 录用证书

8英文水平:良

9综合水平:良

10能否发表:可以发表

11发表栏目:论文与报告

作者已经针对提出的修改意见,进行了修改。可以在贵刊发表。

终审编委专家2010-04-212010-05-052010-05-25

1能否发表:录用

2综合水平:良

3发表栏目:论文与报告

4是否优先发表:否

5发表语种:中文

根据外审专家的意见,建议以论文发表。

  

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