结合蚁群聚类算法的模糊 C 均值聚类

模糊 C 均值(FCM)聚类算法采取随机选取聚类中心的方法,这种方法使得 FCM 算法在局部范围内容易获得最优解,但在全局范围内效果较差,且 FCM 算法中聚类簇的个数一般需要人为设定.面对上述种种问题,文中将蚁群聚类算法和 FCM 聚类算法进行结合,获得了一种改进的 FCM 聚类算法.该算法在初步聚类中利用蚁群聚类产生聚类中心和簇的个数,将产生的聚类中心提供给 FCM 算法进行再次聚类.利用蚁群聚类的全局搜索和并行运算的优点避免了聚类易陷入局部最优解的缺陷.经过实验验证,该算法较一般 FCM 算法具有更好的性能.     

结合蚁群聚类算法的模糊C均值聚类

模糊C均值（FCM）聚类算法采取随机选取聚类中心的方法,这种方法使得FCM算法在局部范围内容易获得最优解,但在全局范围内效果较差,且FCM算法中聚类簇的个数一般需要人为设定。面对上述种种问题,文中将蚁群聚类算法和FCM聚类算法进行结合,获得了一种改进的FCM聚类算法。该算法在初步聚类中利用蚁群聚类产生聚类中心和簇的个数,将产生的聚类中心提供给FCM算法进行再次聚类。利用蚁群聚类的全局搜索和并行运算的优点避免了聚类易陷入局部最优解的缺陷。经过实验验证,该算法较一般FCM算法具有更好的性能。     

一种基于聚类中心的快速聚类算法

针对k-means算法采用单一的聚类中心描述一个类簇,一般不能有效适用于任意形状簇的缺陷,在研究k-means算法以及初始聚类中心优化算法的基础上,考虑将数据集中较大或延伸状的簇分割成若干球状簇,而后合并这些小簇。该算法首先选取一组分布于高密度区域的聚类中心,将聚类中心周围的对象划分到离其最近的聚类中心形成子簇,再根据子簇之间的连通性完成子簇合并。实验证明,该算法能有效适应任意形状簇,并保持了k-means算法简单的优点。     

基于密度和对象方向聚类算法的改进

针对K-means算法所存在的问题进行了深入的研究,提出了基于密度和聚类对象方向的改进算法(KADD算法).该算法采取聚类对象分布密度方法来确定初始聚类中心,然后根据对象的聚类方向来发现任意形状的簇.理论分析与实验结果表明,改进算法在不改变时间、空间复杂度的情况下能取得更好的聚类结果.     

最大距离法选取初始簇中心的K-means文本聚类算法的研究

由于初始簇中心的随机选择, K-means算法在聚类时容易出现聚类结果局部最优、聚类结果不稳定、总迭代次数较多等问题。为了解决K-means算法所存在的以上问题, 提出了最大距离法选取初始簇中心的K-means文本聚类算法。该算法基于这样的事实：距离最远的样本点最不可能分到同一个簇中。为使该算法能应用于文本聚类, 构造了一种将文本相似度转换为文本距离的方法, 同时也重新构造了迭代中的簇中心计算公式和测度函数。在实例验证中, 对分属于五个类别的1 500篇文本组成的文本集进行了文本聚类分析, 其结果表明, 与原始的K-means聚类算法以及其他的两种改进的K-means聚类算法相比, 新提出的文本聚类算法在降低了聚类总耗时的同时, F度量值也有了明显提高。     

罚处共享最近邻密度峰聚类算法

为解决传统密度峰聚类算法容易忽略低密度簇中心以及难以自动选择聚类中心的问题,提出罚处共享最近邻密度峰聚类算法.设计罚处系数,减少高密度簇中非中心点的共享最近邻局部密度值,降低低密度簇中心点被忽视的机率;采用迭代阈值法实现簇中心点的自动选择.在人工数据集、UCI真实数据集以及图像数据集上进行仿真实验,其结果表明,该算法能找到数据集的簇中心和簇数目,聚类精度优于相比较的其它算法,该算法是可行的、有效的.     

加权局部方差优化初始簇中心的K-means算法

在传统K-means算法中,初始簇中心选择的随机性,导致聚类结果随不同的聚类中心而不同。因此出现了很多簇中心的选择方法,但是很多已有的簇中心选择算法,其聚类结果受参数调节的影响较大。针对这一问题,提出了一种新的初始簇中心选择算法,称为WLV-K-means(weighted local variance K-means)。该算法采用加权局部方差度量样本的密度,以更好地发现密度高的样本,并利用改进的最大最小法,启发式地选择簇初始中心点。在UCI数据集上的实验结果表明,WLV-K-means算法不仅能够取得较好的聚类结果,而且受参数变化的影响较小,有更加稳定的表现。     

基于图的K-均值聚类法中初始聚类中心选择

聚类分析在信息检索和数据挖掘等领域都有很广泛的应用,K均值聚类算法是一个比较简洁和快速的聚类算法,但是它存在着初始类簇中心须事先设定,而初始类簇中心的选择严重影响聚类的结果;为了改善K均值聚类算法的聚类效果,针对以往K均值聚类算法中采用随机指定初始类簇中心的方法.提出了一种基于图论的连通分支来进行初始类簇中心的选取算法,并用随机样本发生器生成的模拟数据进行测试,通过与常规的随机选取方法的比较,该算法具有更好的性能和健壮性.     

簇中心初始选择策略与更新异权机制相耦合的MDBA算法

在聚类任务中,初始簇中心的选取和更新方式影响聚类结果的准确性.针对现有DBA算法初始簇中心选择的不确定性、簇中心更新序列的差异性以及算法复杂度高、收敛性差等问题,提出了一种融合簇中心初始选择策略与更新异权机制的MDBA算法.MDBA算法针对DBA算法中初始簇中心选取的不确定性问题,通过选取数据集中惯性最小的时间序列作为...     

优化聚类分簇结合自适应中继策略的双簇首WSNs路由算法

针对无线传感器网络中分簇路由算法节点能量利用率低、能量消耗不均匀等问题,提出了一种优化聚类分簇结合自适应中继策略的双簇首无线传感器网络路由算法.该算法对分簇路由协议中的三个阶段分别进行优化设计.成簇阶段,首先对双簇首模型下最优成簇规模与网络能耗的关系进行理论分析,然后使用改进的算术优化算法计算模糊C均值算法的初始聚类中心,提高了模糊C均值算法聚类成簇的准确率和鲁棒性.簇首选举阶段,引入双簇首策略,以节点的位置、能量和中心度为影响因子,根据承担任务的不同分别为内外簇首设计独立的簇首评价函数,以评价值为依据由节点分布式动态选举簇首减少了广播数量,同时可以将整个簇的能量负载平均分配到每个簇成员节点中.数据传输阶段,设置了多跳中继策略的距离适用条件,并以能量消耗速率为依据选择中继节点,避免了节点提前过载.仿真结果表明：在多种规模的网络中,该算法相较于对比算法在均衡网络负载、提高能量利用效率方面效果更好,从而延长了网络的有效感测时间.     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测的研究

介绍基于LabVIEW的钢材表面裂纹定量检测原理，设计了基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测系统，并对钢杆表面横向裂纹缺陷进行模拟实验，初步建立数学模型，通过评判Vpp得到反映裂纹状况的定量检测结果，从而验证了该方法的可行性和有效性，并得出相关的结论。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.