基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。     

基于模糊优势关系的粗糙聚类定性组合算法

为对包含数值和名词属性的混合数据集进行定性组合聚类分析,提出一种基于模糊优势关系的粗糙聚类定性组合算法f-QRD。根据混合数据集的不同属性分别进行聚类并计算类簇之间的模糊优势关系,为避免组合后的类簇碎片过多,对模糊优势关系差值较小的类簇进行合并处理。实验结果表明,与QRD算法相比,f-QRD算法能够有效减少类簇数目并提高聚类准确率。     

基于D-AHP与灰色理论的信息安全风险评估

充分考虑评估信息不确定性对评估结果的影响,提出一种基于D数层次分析法(D-AHP)与灰色理论的信息安全风险评估方法。根据相关行业标准识别信息系统的资产、威胁、脆弱性及已有安全措施,构建评估指标体系并建立层次化结构模型。使用D-AHP方法求解各指标的影响权重,以解决评估信息不确定性问题。针对评估过程中信息资源不足的灰性特征,运用灰色理论求解灰色评价矩阵。在此基础上,对信息安全风险进行综合评估并直观显示评估结果。分析表明,该方法可利用不确定信息进行风险评估,为制定有针对性的风险管控策略提供参考。     

基于模糊理论的桌面式无纸化会议系统效能评估

随着桌面式无纸化会议系统的迅猛发展,其效能评估领域呈现出空白状态,专家经验与模糊理论相结合的评估方案可以很好地解决这一问题。     

基于数据挖掘的开源电子资源访问行为统计模型

为了解决当前图书馆资源个性化推荐过程中存在推荐的准确率、召回率以及效率较低的问题,采用二维距离模型构建用户社区模型,用于描述访问用户与图书馆开源电子资源之间的关系,并对互联网用户需求和访问行为进行模糊规则推理.依据互联网用户属性和图书馆资源访问需求属性之间的模糊规则,建立图书馆开源电子资源访问行为统计模型,并利用该模型向用户提供个性化推荐服务.仿真结果表明,所建模型的推荐召回率高达98. 4%,推荐准确率为99. 2%,运行时间小于0. 04 s.所建模型能够为互联网用户提供准确、高效地图书馆资源个性化推荐服务.     

适用于多星座精密单点定位的性能评估优化方法

为减少多星座精密单点定位(PPP)数据处理过程中待估参数数量并提高定位精度,提出基于模糊度整数解的无电离层组合PPP性能评估方法。使用在线单点定位服务进行仿真建模,通过组合双频观测值消除电离层待估参数延迟并简化数据处理模型,利用模糊度固定技术实现PPP解算以降低定位误差。仿真结果表明,与单GPS系统PPP性能评估方法相比,静态模式下的GPS/GLONASS多星座PPP性能评估方法具有更高的定位精度和更快的收敛速度。