基于PAT-array和模糊聚类的文本聚类方法

阐述了基于后缀树的文本聚类（STC)算法,对其所存在的缺陷进行了分析,并在此基础上提出了采用PAT-array和模糊聚类相结合的方法对其进行的改进,以提高聚类的质量。     

基于概率典型性和聚类排斥的无噪声模糊聚类方法

提出了建立在概率典型性和聚类排斥基础上的一个新型无噪声模糊聚类方法RTCM，给出了它的迭代算法过程，并验证了它的收敛性．首先引述了一般的聚类方法，它们主要分为两种：噪声聚类，如模糊c均值（FCM）、可能模糊c均值（FPCM）；无噪声聚类，如NC、PCM等，然后给出了RTCM算法模型和过程，并验证了它的局部收敛性．该算法解决噪声环境下的数据聚类问题，避免了重叠聚类．对比试验表明，该算法改善了噪声环境下FCM，NC、PCM、FPCM的聚类中心质量，有效地解决了PCM在近邻聚类数据中的聚类重叠问题．     

基于改进型模糊聚类的模糊系统建模方法

结合减法聚类和模糊C均值聚类,提出了一种改进型聚类算法,加快了收敛速度．利用改进后的算法对模糊系统输入或输出的样本集聚类,对聚类结果采用Trust-Region法拟合高斯型和S型函数,以实现模糊系统输入、输出空间的划分和隶属度函数参数的确定．结合MATLAB的模糊和曲线拟合工具箱,详述了如何在标准算法上进行改进和模糊系统建模．通过对IRIS标准数据聚类实验以及在解决机械加工误差复映问题上的应用,验证了改进后算法和建模方法的有效性．     

基于模糊聚类的图像分割方法

本文分析了模糊聚类在图像分割领域的应用,介绍了模糊集和聚类分析的作用,最后引出了模糊C均值聚类图像分割算法。     

基于模糊聚类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识*

本文提出一种通用的基于模糊聚类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识方法。模糊聚类方法在给定的广义目标下按线性簇对被辨识的样本数据进行聚类，这样使得被辨识模型可用基干局部线性模型表示，然后，利用卡尔曼滤波方法拟合这些线性模型。本文给出了详细的模糊辨识算法。为了验证该辨识方法的有效性，本文最后给出了熟知的Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ数据的辨识结果。     

新模糊聚类有效性指标

模糊聚类是模式识别、机器学习和图像处理等领域的重要研究内容。模糊C-均值聚类算法是最常用的模糊聚类实现算法,该算法需要预先给定聚类数才能对数据集进行聚类。提出了一种新的聚类有效性指标,对聚类结果进行有效性验证。该指标从划分熵、隶属度、几何结构角度,定义了紧凑度、分离度、重叠度三个重要特征测量。在此基础上,提出了一种最佳聚类数确定方法。将新聚类有效性指标和传统有效性指标在6个人工数据集和3个真实数据集进行实验验证。实验结果表明,所提出的指标和方法能够有效地对聚类结果进行评估,适合确定样本的最佳聚类数。     

基于模糊聚类的神经网络故障诊断方法

提出基于模糊聚类的BP神经网络（Fuzzy Clustering BP Neural Network,简称FCBPNN）故障诊断的理论和方法,即利用模糊聚类准则对样本数据进行预处理.通过仿真比较FCBPNN与简单BPNN两种方法在抽风机组的故障诊断中的应用,证明了该方法的有效性.     

快速模糊C均值聚类彩色图像分割方法

模糊C均值(FCM)聚类用于彩色图像分割具有简单直观、易于实现的特点，但存在聚类性能受中心点初始化影响且计算量大等问题，为此，提出了一种快速模糊聚类方法(FFCM)。这种方法利用分层减法聚类把图像数据分成一定数量的色彩相近的子集，一方面，子集中心用于初始化聚类中心点；另一方面，利用子集中心点和分布密度进行模糊聚类，由于聚类样本数量显著减少以及分层减法聚类计算量小，故可以大幅提高模糊C均值算法的计算速度，进而可以利用聚类有效性分析指标快速确定聚类数目。实验表明，这种方法不需事先确定聚类数目并且在优化聚类性能不变的前提下，可以使模糊聚类的速度得到明显提高，实现彩色图像的快速分割。     

一种基于集群计算技术的电子支付联机软件架构模型

为应对电子支付快速发展带来的挑战,对基于集群计算技术的电子支付联机软件架构模型进行了研究,提出了MLSNG模型。同时结合综合收单系统实例,对该模型的高性能、高可靠性、高可用性、高可扩展性、高安全性、高可管理性进行了深入分析及验证,可以看出该模型具备大尺度可伸缩性、易于部署、稳定、能够支持大规模联机交易处理等良好特性。     

基于设计模式的星载软件体系结构设计方法

星载软件是整个卫星系统设计和开发的中心,而体系结构是整个软件开发的蓝图,在软件开发中占有十分重要的位置。为了提高星载软件开发效率,降低研制成本,同时满足实时性、可重构和可维护性要求,从体系结构的前3个视图方面采用基于设计模式的方法提出了一种满足要求的星载软件体系结构。     

软件复用库的模糊表示与查询方法

软件复用库是一种珍贵的软件资源，但是若没有很好地解决可复用软件部件的表示与查询问题，就不能切实有效地支持软件复用，本文介绍了模糊关键词、模糊分类、模糊超文本三种表示查询方法，提出一种能够根据使用记录自适应调整的动态模式，以便使软件复用库的表示模式与程序员的理解模式一致起来，实验表明，模糊方法能够有效地帮助程序员检索所需的软件部件。     

软件重用技术和方法

本文讨论了软件重用的基本技术和方法，介绍了支持软件重用的面向对象方法，可视化方法及兆程序设计方法，并指出了关于软件重用的一些有待研究的问题。     

软件体系结构的描述方法研究

目前关于软件体系结构的描述已有许多工具支持,但各种工具不仅是领域相关的,而且描述方法也不尽统一,这使设计人员很难选择一种合适的工具,将体系结构的共同特征提取出来,秦为体系结构描述的核心模型,为各种工具提供了共同的基础－若要用某一种工具描述,只需增加与之相关的约束,另一方面将软件体系结构与当前主流的面向对象方法相结合,利用统一建模语言ＵＭＬ的扩充机制,从多个视图描述了软件体系结构,最后结合研究工作给     

一种基于C#的通用软件安装程序的架构设计与实现

可以说每个商业化软件都必须具备安装工具,使用系统软件自带的打包程序有时很难满足实际需求,为此提出了一种基于C#的通用软件安装程序的架构,给出了实现这一架构的设计方法和关键代码.通过该架构,可以非常容易地实现安装程序的功能扩展和代码维护.     

开放式软件体系结构描述语言设计

本文针对软件体系结构描述语言的发展趋势和研究特点,提出并实现了一种开放式的软件体系结构描述语言ＣＯＡＤＬ,ＣＯＡＤＬ不仅使得工作人员可以方便的使用其对软件系统进行软件体系结构设计和开发,而且还为有关工作人员提供了进一步利用其它现有体系结构语言的扩展接口。     

多级正交软件体系结构及其应用

软件体系结构的设计,进化和重用一直是软件工程领域的重要研究方向,本文首先提出了多级正交软件体系结构的概念,然后给出结构进化和重用的控制方法。并将其运用到实际软件的设计开发,实践证明,我们这一方法对于降低软件进化的复杂性,提高重用率是行之有效的。     

软件演化过程体系结构研究

软件过程与软件之间有着非常紧密的联系.借鉴软件体系结构SA的有关概念,提出了软件演化过程体系结构SEPA,试图用SEPA在总体上描绘出软件演化过程的蓝图.给出SEPA的相关定义、研究目的和意义,并对SEPA的描述工具以及风格进行论述,最后提出了一种基于SEPA和过程构件的软件演化过程设计方法.     

软件体系结构、应用平台及框架仓库技术

应用平台是新近提出的一种中间件（ｍｉｄｄｌｅｗａｒｅ）技术，其主旨是为应用提供更强大的支持（如提高质量、增加复用、提高生产率、降低维护）。最近几年兴起的软件体系结构研究已为应用平台的研究开发打下了必要的技术基础。ＣＡＳＥ集成工具与环境是应用平台的物理支撑，框架仓库和面向对象组织是应用平台的集成保证。应用平台不仅是新兴的技术和概念，而且具有很大的现实意义和极广阔的应用前景。本文对应用平台和应用平台的关键支撑技术及有关概念（包括：应用平台、软件体系结构和框架仓库等）进行综述，并给出作者的观点。