星座聚类法的改进及其在有机氟农药效关系识别中的应用

星座图法对复杂模式作聚类分析的一种简便有效方法。作者提出用拉格朗日乘子法对星座路径参数进行优化改进，比较了改进前后的聚类效果，证实了改进后的星座图法不仅具有理论优势，也具有应用价值。最后将星座图法应用于有机氟农药构效关系识别，取得了良好的活性分类结果。     

基于星座图匹配的OFDM子信道调制识别改进算法

文章针对OFDM信号侦察系统中已有的子信道调制识别方法难以满足实时性要求的问题,提出了一种基于星座图匹配的子信道调制识别改进算法,该方法采用标准信号星座图的幅度和相位分布构建识别函数,消除了抽取聚类法的调制阶数估计误差,提高了识别的正确率。通过理论分析和仿真试验,验证了该改进方法的有效性和可行性。     

多维样本的星座图及其在地质上的应用

本文简介半园星座图的原理及其作图法,在此基础上,介绍了星座图在地质上的应用。文中指出:星座图具有方法简单、计算容易、图形直观等特点。在实际应用星座图时,应与Q型点群分析、相关分析配合使用,效果较好;使用整园星座图时,应与R型点群分析、相关分析配合使用,效果较好。     

一种基于云模型的PSK/QAM信号调制识别方法

通信信号调制识别技术在军事和民用领域都具有重要的应用前景，本对现有的通信信号自动调制识别技术进行了介绍，并提出了一种新的PSK/QAM信号调制识别方法，该方法将重建的接收信号星座图的形状作为调制识别的特征，首先通过聚类方法重建接收信号的星座图，并利用定性定量转换模型——云模型对重建的星座图进行建模，最后利用基于云模型的不确定性推理得到接收信号的调制方式。实验证明该方法是可行的。     

一种基于差分星座图的调制体制识别算法

针对π/4QPSK和8PSK信号调制体制识别,提出了一种基于相位差分信号星座图的调制体制识别算法.算法利用两种相位差分信号的星座图点数作为识别特征.对单级减法聚类算法不能很好地适应多种调制方式识别的问题,采用一种改进的多级聚类算法得到星座图点数,并通过计算机仿真获得了最佳聚类参数.仿真结果表明,改进后的算法在200个码元下的识别性能至少提高1dB,低信噪比下的性能得到了很大改善.12dB以上时,π/4QPSK和8SK信号的正确识别率达到了100%.     

基于星座图的数字信号调制方法综述

近年来, 数字信号调制识别以其良好的信息保密性和抗噪声性, 逐渐成为了无线通信领域的一个重要研究方向. 星座图作为调制识别的重要特征之一, 由于在特征提取过程中不需要接收信号的先验信息, 因此在特征提取方面具有明显的优势. 根据上述原因, 本文提出了基于星座图的数字信号调制方法综述. 具体而言, 本文将首先分析星座图的基本原理; 其次通过总结现有的基于星座图的数字信号调制识别方案, 分析了星座图在各个研究方向的特点. 最后, 本文给出了基于星座图方法的数字调制识别方案的发展趋势以及未来期望.     

VFF^＋：改进的虚拟力场移动机器人避障算法

分析了虚拟力场法采用全局栅格表示环境信息具有累积误差大、信息存储量大的缺点，设计了动态栅格法表示环境信息，使用跟随机器人移动的扇形栅格表示环境信息，使用栅格中心坐标投影的方法存储多次超声测量数据信息，与势场法相结合对机器人进行导航控制。经仿真和实验验证，改进后的虚拟力场法取得了良好的应用效果。     

一种改进泊最小互熵门限法

针对Ｌｉ＆Ｌｅｅ法存在的缺陷，本文提出了一种改进的最小互熵门限法，理论分析和实验结果表明改进算法具有更好的有效性。     

OFDM多载波系统中子载波调制识别新方法

针对OFDM （Orthogonal Frequency Division Multiplexing）信号在非合作通信系统中,具有多种子载波调制类型且有些子载波调制类型难以被调制识别的问题,提出了一种对其子载波分类识别的新方法.此方法结合并改进了星座图聚类投影法和对数似然函数（Logarithmic Likelihood Function,LLF）算法,先对不同子载波调制信号进行星座图聚类投影从而识别出常规子载波调制类型,再进一步通过对数似然函数对常规子载波调制类型和偏移正交（Offset QAM,OQAM）调制类型进行分类识别,并在此基础上推导出子载波组的对数似然函数使其计算结果值更容易被判决门限分类.理论推导和计算机仿真结果表明这种方法能在信噪比高于15 dB的情况下完全识别子载波的调制方式.     

OFDM-ROF系统中峰均比抑制及预失真技术的研究

针对OFDM-ROF链路中各器件非线性分别分析的复杂性,就OFDM-ROF系统提出了基于MATLAB的联合仿真系统分析,采用了峰值抵消法和记忆多项式预失真技术;最终的AM/AM特性、频谱、星座图和收敛误差仿真结果显示该系统较原来的系统有很大的改进,说明了对OFDM-ROF系统采用峰均比抑制以及预失真技术的可行性。     

数据挖掘中聚类算法比较研究

聚类算法是数据挖掘的核心技术，本文结合提出了评价聚类算法好坏的5个标准，基于这5个标准，对数据挖掘中常用聚类算法作了比较分析，以便于人们更容易，更快捷地找到一种适用于特定问题的聚类算法。     

Assessing the reliability of a QSAR model's predictions

Quantitative structure activity relationships (QSAR) are one of the well-developed areas in computational chemistry. In this field, many successful predictive models have been developed for various property, activity or toxicity predictions. However, the predictive power of models for new query compounds is often not well characterized. The breadth of applicability of models is often not characterized. In other words, with a given QSAR model and a specific query compound to be predicted, can the model be used reliably for the desired prediction? In this study, we assessed the reliability of QSAR models' prediction on query compounds. Our approach, employing hierarchical clustering, was developed and tested using a test dataset containing 322 organic compounds with fathead minnow acute aquatic toxicity as the activity of interest. The hypothesis of the approach was that if a query compound is more similar to the compounds used to generate the QSAR model, it should be predicted more accurately. Thus, the core of the approach is to determine the relationship between the similarity of query compounds to the training set compounds of the QSAR model and the prediction accuracy given by that model. This relationship determination was achieved by comparing the results given by the two major components of the approach: objects clustering and activity prediction. With the resultant information from the two steps, a direct relationship was shown.     

聚类分析中图像数据量化比较的研究

本文阐述了一种改进的基于图像直方图和颜色差表的图像内容检索算法。并将其运用到数据挖掘中对图像数据的聚类，降低了计算量，减少了时间开销。     

概率逻辑公式集分解的合并聚类算法

为使概率逻辑的不确定性推理方法能应用于较大规模的知识库，本文基于一个实际专家系统知识库的开发经验，在概率逻辑公式一致性区间的一般算法基础上，为概率逻辑公式集的分解设计了一种合并聚类算法．对于不同背景的概率逻辑知识库，只要公式集具有一定的分层结构性质，该算法就能保证Ｄａｎｔｚｉｇ－Ｗｏｌｆｅ分解的联合计算模型适用于概率逻辑推理．测试结果表明，该算法对于数１０个变量和子句的实例可收到很好的效果．     

组合逻辑电路的逻辑级数优化

本文讨论了基于逻辑级数极化小的布尔孙数因子分解，提出了基于Ｌａｗｌｅｒ分割算法及子逻辑结构变换的组合逻辑电路的逻辑级数优化方法。     

人工神经网络方法研究含硫芳香衍生物毒性与结构的关系

结合逐步线性回归方法与人工神经网络方法，研究了含硫芳香衍生物对发光细菌毒性的构效关系，充分表明了两个方法的互补，回归方法为网络方法提供变量的物理解释，网络方法建立精确的构效关系模型，人工神经网络方法在非线民生较强的构效关系研究中起到重要的作用，基于交叉检验，本文还提出了防止人工神经网络方法过拟合现象发生的ｒ判据，对于建立较好的预报模型，具有一定的普遍意义。     

利用FSART算法实现对时间序列数据的聚类分析

根据时间序列数据进行聚类分析的需要,提出了一人可以描述矢量间形态相似度的模糊隶属度函数表达式,实验表明该表达式除具有较好的矢量形态表达能力外,对呈球形分布的样本空是也有较好的表达能力。通过对FSART（Fuzzy Simplified Adaptive Resonance Theory)算法作进一步的改进,提高了它的计算效率,并将新的隶属度函数表达式与改进后的FSART算法相结合,实现了对非平稳时间序列数据的聚类分析,取得了良好的实验结果。     

一类模式识别方法及其在EEG分析中的应用

本文研究的一类问题可归之为波形鉴别法。研究的基本内容是模式分类,分析采用的数学方法是统计决策方法。文中侧重论述了三个问题。一是波形鉴别的特征选择,提出一种从时域抽提波形特征的方法,采用相关滤波和波形分析相结合的方法来抽提特征;二是分类器的设计,讨论如何利用自组织迭代动态聚类法对各模式进行分类,所采用的聚类准则与聚类算法;三是波形鉴别。作为一应用实例,对正常人与癫痫患者的EEG波形特征、模式分类、模式特征、模式组成、状态分析等诸问题进行了详细的讨论与分析。     

一种基于逆近邻和影响空间的DBSCAN聚类分析算法

密度聚类是数据挖掘和机器学习中最常用的分析方法之一,无须预先指定聚类数目就能够发现非球形聚类簇,但存在无法识别不同密度的相邻聚类簇等问题。采用逆近邻和影响空间的思想,提出一种密度聚类分析算法。利用欧氏距离计算数据对象的K近邻与逆近邻,依据逆近邻识别其核心对象,并确定其核心对象的影响空间;利用逆近邻和影响空间,重新定义密度聚类簇扩展条件,并通过广度优先遍历搜索核心对象的影响空间,形成密度聚类簇,有效解决了无法区分不同密度相邻聚类簇等不足,提高了密度聚类分析效果和效率。基于UCI和人工数据集实验验证了该算法的有效性。     

基于归纳化会话的网络用户的聚类

为了发掘具有相似的访问兴趣的网络用户,探讨了网络用户聚类的问题。网络用户的访问信息从服务器日志文件中抽取出来,组织成会话向量的形式,会话描述为一段时间内用户向服务器发出一系列访问请求。为了减少会话向量的维度,根据网页的层次性,采用面向属性的推理方法,对这些会话进行了归纳,并且定义了一个新的距离测度来描述两个会话之间的相似度,最后采用某种非欧几里德的关系聚类算法聚类这些归纳化的会话。实验表明,这种方法对在大型的日志文件集中挖掘出有意义的网络用户的分类是高效可行的。