基于分布相似度迁移的关键路由设备检测

在基础设施网络(如电力网、互联网等)设施中,往往会出现关键节点,主要表现为节点流量大、在网络中位置关键等,其性能不稳定将制约网络部分区域的功能。因此从提高关键基础设施的性能和安全性的角度出发,针对关键基础设施的检测成为一个重要的研究课题。提出了一种新颖的基于分布相似度迁移的互联网关键路由设备的检测算法,其目的是自动地检测当前互联网线路中的关键路由设备。在真实环境中,不同线路中不同路由设备的行为特征由于若干客观因素(网络状态、路由设备性能等)导致其分布通常不相同。因此,所提方法主要基于路由之间的分布相似度迁移:首先在目标域(当前路由)中通过谱聚类方法自动判断出可疑的路由设备,然后通过提出的基于分布相似度迁移的分类器对上一步中检测出的可疑路由设备进行分类。在华为公司提供的真实数据集上进行的测试表明,所提方法能够有效发现线路中的关键路由设备,同时能够根据不同线路之间的分布相似度迁移来提高分类结果。     

基于半监督距离学习和多模态信息的图像聚类

通过融合图像中不同模态的信息并利用少量带标记的图像进行半监督距离学习,来对图像进行聚类。首先,提取彩色图像中RGB颜色空间的直方图信息、纹理信息,并采用SIFT算法提取Bag of Words来重新表达图像,从而基于图像的颜色特征、纹理特征以及语义特征,建立图像的多模态表达机制,将原始图像投射到表达空间;然后,利用少量标记的图像,通过半监督距离学习,获得图像在多模态信息空间的相似性度量;最后,通过半监督聚类方法,实现图像分组,在多个图像数据库中验证提出的方法的有效性。     

基于稀疏重构的超图谱聚类方法

超图谱聚类方法由于能很好地描述数据点间的高阶信息,近年来受到了广泛的关注。不同于传统图结构,超图结构中的超边不是两两数据点间的连接,而是一组具有某种相同特性的数据子集。在实际应用中,常用K-近邻来构建超图中的超边,因此,并没有考虑到数据内在的关联性。提出一种新的基于稀疏重构的超图构建方法。对每一样本,用稀疏表示来找到与其最有关联的近邻样本,以此形成基于稀疏重构的超图模型,使得每个超边内的样本都具有很强的关联性。最后通过对超图拉普拉斯矩阵进行谱分解得到聚类结果。在人脸数据库、手写体数据库上的实验结果验证了算法的有效性。     

面向大规模数据的分层近邻传播聚类算法

近邻传播(Affinity Propagation,AP)聚类具有不需要设定聚类个数、快速准确的优点,但无法适应于大规模数据的应用需求。针对此问题,提出了分层近邻传播聚类算法。首先,将待聚类数据集划分为若干适合AP算法高效执行的子集,分别推举出各个子集的聚类中心;然后对所有子集聚类中心再次执行AP聚类,推举出整个数据集的全局聚类中心;最后根据与这些全局聚类中心的相似度对聚类样本进行划分,从而实现对大规模数据的高效聚类。在真实和模拟数据集上的实验结果均表明,与AP聚类和自适应AP聚类相比,该方法在保证较好聚类效果的同时,极大地降低了聚类的时间消耗。     

均衡模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类算法没有考虑各类样本容量因素,当各类样本容量差异较大时,其聚类判决将向小样本类倾斜。提出一种新的聚类算法——均衡模糊C均值聚类,对模糊C均值聚类算法最小化目标函数进行修正,使得改进的目标函数包含了样本容量因素,利用粒子群算法并以样本模糊隶属度为编码对象求解参数优解。从理论上分析了该算法的性质,通过仿真实验验证了所提算法对平衡、不平衡数据集的有效性。     

蚁群聚类能量分簇在802．11无线网络定位中的应用

IEEE 802．11无线网络以快速灵活的组网方式得到广泛部署和应用,其定位方法也成为近年研究热点。论文提出了一种基于蚁群聚类能量分簇RSSI指纹定位算法,利用蚁群信息素反馈机制优化能量聚类分簇和收敛速度,再根据能量指纹匹配定位节点位置。仿真实验表明,该算法定位精确,能很好地减小由信号波动引起的定位误差。     

一种基于《知网》的文本语义相似度的计算方法

论文提出一个基于语义的文本间的相似度算法,以文本的特征词相似度为基础,来计算文本间的相似度,利用聚类算法对文本簇进行聚类.实验结果证明基于知网的文本语义相似度方法在对文本相似度计算以及文本聚类方面,能有效提高聚类的效果.     

基于校园一卡通消费数据的几种聚类算法的分析比较

随着高校管理信息化的加速和高校管理部门对各类校园信息资源需求的不断加强, 校园一卡通被广泛应用于学生生活的各个领域, 并要求对其存储的海量数据进行挖掘分析为各个部门提供决策依据。聚类算法作为最常用的数据挖掘方法之一被广泛应用于一卡通数据挖掘, 但目前不清楚哪种方法更适用于一卡通数据。使用多种常用聚类算法对一卡通数据进行了实验, 得出了最适合挖掘该数据的聚类算法, 并分析了相关原因。     

基于HEVC与聚类算法的计算机桌面图像压缩算法

对基于HEVC与聚类算法的计算机桌面图像压缩方案进行研究,将计算机桌面图像进行自适应块分类,利用颜色聚类算法对块进行颜色聚类,简化颜色总类、节省码流、改善编码性能。再利用HEVC帧内预测编码算法对块进行压缩,为高清分辨率计算机桌面图像网络共享,提供高效的图像压缩方法。     

基于话题检测的自适应增量K-means算法

根据话题检测任务的定义和特点,本文分析了传统的增量聚类算法和K-means算法的优缺点,提出了基于话题检测的自适应增量K-means算法,设计了话题检测实验,实验结果证明了该算法提高了话题检测性能,具有良好的应用前景。