基于SOM和引力场聚类的金融数据可视化

平行坐标技术是信息可视化中重要的分析手段,可以实现多维数据在二维空间上的可视化.为了给用户提供一种快捷、方便的金融数据可视化及分析工具,提出一种基于引力场聚类的金融数据可视化方法.首先利用自组织映射(SOM)对初始金融数据进行分类,使每类数据都含有特定的经济意义;然后进行视觉聚类,利用引力场原理对每个类中的折线进行聚拢,对类与类之间进行排斥,再通过设置不透明度以及交互操作等手段对可视化结果进行增强.实验结果表明,该方法可以形成清晰的可视化聚类结果,便于发现数据的变化规律.     

制造资源混合粒度优化组合方案求解技术

为实现对云请求端制造需求的快速响应并提供最理想的制造云,在定义制造云服务(manufacturing cloudservice,MCS)的基础上,提出了MCS混合粒度动态优化组合方法.通过对制造服务需求的解析,将MCS按照粒度从大到小的顺序进行匹配,实现了云池资源的初次过滤;然后构建基于总服务成本、服务质量和交易期的制造云多目标优化数学模型,并引入Epsilon-SPEA2优化算法对该优化问题进行求解,从而快速高效地获得Pareto最优解;采用基于改进优劣解距离(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)的动态多属性决策方法对Pareto最优解所代表的互为非支配的MCS组合方案进行评价排序,筛选出最优的MCS组合方案.最后结合某区域模具公司群所能提供的制造服务以及相应历史数据,依据客户需求进行MCS的动态优化组合仿真,验证了文中方法的可行性和实用性.     

改进近邻传播聚类的彩色图像分割

针对近邻传播(AP)聚类算法存在运算时间长、空间复杂度高而难以应用于较大规模图像数据处理的问题,提出一种将mean shift(MS)算法和AP算法相结合的彩色图像分割方法——MSAP算法.首先应用MS算法对输入目标图像进行预分割,将分割后的区域数目代替原图像像素点数目作为AP算法输入数据的规模,计算每个区域中所有像素的彩色向量平均值,并将其作为AP算法输入的数据点,选用数据点间的距离作为相似度的测度指标;然后应用AP算法在数据相似度矩阵上进行聚类,得到最终的图像分割结果.实验结果表明,与AP算法相比,MSAP算法在运行时间和分割效果方面都有显著的提高.     

无线传感器网络中一种基于移动Sink的数据收集算法

针对移动无线传感器网络设计一种不依赖于节点地理位置的基于移动汇聚节点(Sink)的数据收集算法(Mobile Sink-based Data Gathering,MSDG)。该算法解决了无线传感器网络中多跳路由通信时出现能量空洞的"热点"问题。Sink沿途以最近的固定节点作为根节点动态构建路由树。簇内移动节点感知的数据经簇头进行数据融合计算,然后将融合后的数据沿路由树反向逐跳转发给Sink。仿真结果表明,MSDG在节点的平均能耗和网络生存时间等方面的性能远超过LEACH、ACE-L等数据收集协议。     

基于多维彩色向量空间的火焰图像模糊聚类分割算法

针对火灾探测过程中早期火焰的分割技术研究,提出了一种基于多维彩色向量空间的火焰图像模糊聚类分割算法,该算法以运动目标序列图像之间变化的区域作为聚类模板,提取该聚类模板的RGB多维彩色特征向量,然后将图像的像素与聚类模板通过模糊聚类的方式进行分割。这种分割算法计算简单,时间开销较小,可以较好地获取火焰图像的边缘形态特征,并且能够明显消除不同光线下分割误差,实现快速无监督自动分割。     

空空导弹攻击过程视景仿真研究

为复现空空导弹打靶攻击过程,满足部队训练评估需要,提出了利用虚拟现实技术进行视景仿真的解决方案。采用Creator建模软件建立飞机、导弹、靶标等三维模型,利用Vega Prime视景仿真软件和Microsoft Visual Studio.NET2003软件开发环境,对所建模型进行场景渲染和攻击过程的飞行仿真,仿真程序完整演示了空空导弹从飞机上发射、空中飞行、击中靶弹的全过程,效果逼真,交互性好。仿真结果证明了上述方法的可行性和有效性,为部队打靶训练提供了一种有效的评估分析手段。     

图像识别技术在3D-RPG游戏开发中的应用

基于OGRE(Object-oriented Graphics Rendering Engine)设计开发一个3D-RPG(Role-Playing Game)游戏引擎RPGGE(RPG Game Engine)。在RPGGE中融入图像识别技术,使玩家可以通过摄像头识别手势来增加游戏交互。RPGGE开发包括渲染系统、输入输出系统、声音系统、识别系统。     

基于SQL Server的OLAM的研究及应用

OLAM(On-line Analytical Mining)是当前的热点技术,是融合了联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(Data Mining)的一种新的数据挖掘技术。本文主要研究数据仓库中OLAP,On-line Analytical Processing和数据挖掘技术,这两个技术是商业智能中的核心技术和主要内容,在两者的基础上引入OLAM的概念,并阐述其基本原理和核心技术。基于微软的SQL Server平台,为一个商业案例建立数据仓库,利用Analysis Services服务,建立销售分析的多维数据集,利用OLAM的基本模型实现OLAP和聚类挖掘技术的结合,借助两者的各自优势,得到很好的客户聚类分析结果。     

DCKPDP：改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法

当前混合属性数据发布中隐私保护方法大多存在隐私保护效果不佳或数据效用较差的问题,采用差分隐私与优化的k-prototype聚类方法相结合,提出改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法(DCKPDP)。为解决传统k-prototype聚类算法没有考虑不同数值型属性对聚类结果有较大影响的问题,利用信息熵为每个数值型属性添加属性权重;为解决聚类初始中心点人为规定或者由随机算法随机确定,导致聚类结果精确度不高的问题,结合数据对象的局部密度和高密度对聚类过程中初始中心点进行自适应选择;为解决数据信息泄露风险较高的问题,对聚类中心值进行差分隐私保护。实验结果表明,DCKPDP算法满足差分隐私保护所需的噪声量更小,数据的可用性更好。     

结构正则化多视图非负矩阵分解

现存非负矩阵分解（non-negative matrix factorization,NMF）研究多考虑单一视图分解数据,忽略了数据信息的全面性。此外,NMF限制其获取数据的内在几何结构。针对以上问题,提出一个结构正则化多视图非负矩阵分解算法（structure regularized multi-view nonnegative matrix factorization,SRMNMF）。首先,通过主成分分析来对数据进行全局结构的判别式学习;其次,利用流形学习来捕获数据的局部结构;然后,通过利用多视图数据的多样性和差异性来学习表征。模型提升了算法聚类的整体性能,更加有效地挖掘数据的结构信息。此外,采用高效的交替迭代算法优化目标函数得到最优的因子矩阵。在六个数据集上与现存的代表性方法比较,所提出的SRMNMF的准确率、NMI和Purity分别最大提高4.4%、6.1%和4.05%。