不确定度模型下数据流自适应网格密度聚类算法

随着计算机技术及感知技术的发展及应用,各个领域普遍出现不确定性数据流形态的新型数据,吸引了众多研究者的关注.现有的数据流聚类技术普遍忽略不确定性特征,常导致聚类结果的不合理甚至不可用.为数不多的针对不确定性特征的聚类方法片面考察不确定性,且大多基于K-Means算法,具有先天缺陷.针对这一问题展开研究,提出了不确定度模型下数据流自适应网格密度聚类算法(adaptive density-based clustering algorithm over uncertain data stream,ADC-UStream).对于不确定性特征,该算法在存在级和属性级不确定性统一策略下,构建熵不确定度模型进行不确定性度量,综合考察不确定性.采用网格-密度的聚类算法,基于衰减窗口模型设计时态和空间的自适应密度阈值,以适应不确定性数据流的时态性和非均匀分布特征.实验结果表明,不确定模型下的数据流网格密度自适应聚类算法ADC-UStream在聚类结果质量和聚类效率方面都具有较好的性能.     

基于多尺寸网格的LEACH协议改进

针对低功耗自适应集簇分层型(LEACH)协议中节点采集的数据存在大量冗余和能量消耗不均衡问题,提出一种能量高效路由协议MDG-LEACH。该协议基于虚拟网格和多尺寸网格选取活跃节点,采用综合考虑节点剩余能量和空间分布情况的簇头选择机制,簇头与基站之间根据动态规划方法建立最短传输路由树进行数据传输。仿真结果表明,与LEACH协议以及单剑锋的LEACH改进协议(计算机技术与发展,2013年第2期)相比,MDGLEACH协议在均衡节点能量消耗和延长无线传感器网络寿命方面有了较大提高。     

WSN中基于线性规划的多类别目标覆盖算法

多类别目标覆盖问题是目前无线传感器网络中的研究热点。针对现有目标覆盖算法在时间效率、网络生命周期等方面的不足,将多类别目标覆盖问题建模为基于线性规划的网络生命周期最大化问题,提出一种基于分簇的目标覆盖算法。该算法依据节点的剩余能量和感应能力,在每个簇结构内求解最优覆盖集的基础上得到接近于最优解的全局覆盖集,进而调度节点相应的感应模块去覆盖其感知范围内同属性的目标。实验结果表明,该算法是有效的,在网络生命周期和时间效率等方面均优于CWGC方案,接近于线性规划最优值。     

基于PCA的高维多目标优化可视化方法

高维多目标优化问题的高维解集由于目标和解的个数众多,对其可视化较为困难。针对上述问题,结合降维和非降维数据分析技术,提出一种高维多目标优化的可视化方法。该方法对高维多目标算法运行后的一组解集进行预处理,运用主成分分析方法分析数据特征,获取转换后的数据及其对应的贡献率。按照贡献率由大到小的顺序调整转换后的数据列顺序;利用主成分贡献率求解转换后数据的行间距离,运行分级聚类算法并对转换后的数据按行排序,重新组织数据,将最终的结果用热图显示。实验结果表明,该方法既能使用户明确转换后每个目标所占的贡献率,又能取得较满意的视觉效果,便于用户理解数据的整体分布并做出决策。     

一种基于族相合性的文本增量聚类箅法

传统文本聚类方法只适合处理静态样本,且时间复杂度较高。针对该问题,提出一种基于簇相合性的文本增量聚类算法。采用基于词项语义相似度的文本表示模型,利用词项之间的语义信息,通过计算新增文本与已有簇之间的相合性实现对文本的增量聚类。增量处理完部分文本后,对其中错分可能性较大的文本重新指派类别,以进一步提高聚类性能。该算法可在对象数据不断增长或更新的情况下,避免大量重复计算,提高聚类性能。在20 Newsgroups数据集上进行实验,结果表明,与k-means算法和SHC算法相比,该算法可减少聚类时间,提高聚类性能。     

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。