基于细菌群体趋药性优化的k-means算法

细茵趋药性算法是一种新的仿生进化算法,针对细菌趋药性算法,介绍了其基本原理,讨论了一种改进的算法--细菌群体趋药性(BCC)算法.将细菌群体趋药性优化方法应用在k-means聚类分析中,以类内离散度和为目标函数,建立了BCC优化的k-means算法模型,利用BCC算法的全局搜索能力,很大程度上避免了k-means算法易陷入局部极小的缺陷,同时也降低了算法对初始值的敏感度,并给出了一些实验,结果令人满意.     

电信行业数据仓库逻辑模型构建研究

近些年,我国电信行业数据仓库的发展迅速,作为数据仓库中的一个关键的环节,数据仓库逻辑建模就显得越来越重要。文章以我国电信行业数据仓库发展的背景为基础,依据数据仓库逻辑建模的原则,探讨了我国电信行业企业级数据仓库模型构建中的几个关键的部分,并结合事例对各部分进行了描述,为数据仓库工作者重构了一个数据仓库逻辑建模的过程。     

聚类融合在邮件社区划分中的应用研究

结合聚类融合方法的优点,探索了聚类融合方法在邮件社区划分中的应用,并提出了一种基于聚类融合的邮件社区划分方法。该方法中应用了聚类融合思想,继承了聚类融合方法的优点,能发现复杂的社区结构,不受离群点干扰,显著提高社区划分质量。模拟实验发现,这种社区划分方法法能够发现高质量的社区。     

ASP.NET课程教学交流平台设计与实现

ASP.NET课程教学交流平台解决学生自主学习及师生交流受时空影响的问题。主要设计实现了课程资源管理、作业管理、在线交流、用户信息管理、新闻管理、视频点播等功能。     

周期性扰动的微粒群算法

微粒群算法中微粒有保持自身状态的特性,如何改变其状态对微粒位置和速度的调整有较大的影响,本文给出一种周期性随机扰动的自适应改变微粒速度的方法.当微粒要进行下一次运动时,总体采用非线性下降的惯性权重选择方法,并且在其中加入周期性随机扰动策略,使算法既能得到较快的收敛速度,又不至于陷入局部极值.将此方法应用于对几个标准函数...     

基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印算法

针对数字图像的版权保护问题,提出一种基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印方案。将原图像中的感兴趣区域(ROI)作为水印来源,以此提高水印的隐蔽性。在水印嵌入过程中,将原图像进行分块,对每个块进行Fibonacci置乱和离散小波变换(DWT),选择出低频子带,用于水印嵌入。同时,对水印也执行DWT,选择出低频子带,通过Fibonacci置乱得到置乱矩阵,将水印的置乱矩阵嵌入到主图像的块中。在水印提取过程中,根据嵌入过程中设定的秘钥,通过逆Fibonacci置乱和逆DWT过程提取水印。在多种图像攻击下的仿真结果表明,该水印方案具有较高的安全性、鲁棒性和隐蔽性。     

改进深度置信网络的苹果内部品质评价

目的：解决苹果近红外光谱存在大量冗余信息和苹果内部品质评价精度较低的问题,提高苹果内部品质评价的精度。方法：提出一种连续投影法的特征波长筛选与灰狼优化算法改进深度置信网络(GWO-DBN)的苹果内部品质评价模型。针对苹果光谱数据具有维度高而复杂的特点,分别对比全波段和主成分分析法、连续投影法等筛选特征波长的结果,确定苹果光谱特征波长筛选方法;针对深度置信网络(DBN)模型性能受参数设定的影响,运用灰狼优化算法(GWO)对DBN模型参数进行优化选择,提出一种连续投影法的特征波长筛选与GWO-DBN的苹果内部品质评价模型。结果：与中粒子群算法改进深度置信网络(PSO-DBN)、遗传算法改进深度置信网络(GA-DBN)和DBN相比,基于GWO-DBN的苹果内部品质评价的准确度最高。结论：GWO-DBN算法可以有效提高苹果内部品质评价的准确率。