非均匀演化的动态遗传算法

针对传统遗传算法的缺陷,提出一种基于基因位置分布差异而进行演化的改进算法.该算法利用2进制编码位置的差异性,在评价机制的基础上对种群进行动态的划分,并针对各个不同子种群的特点,使用动态的演化参数进行独立的演化操作,使得算法种群的构成类型能够保持多样性的发展,有效地抑制了“早熟”现象的发生.通过后续多个测试函数的对比实验结果表明,该算法在收敛速度、精度及稳定性上有所提高.该算法简单、易于实现、具有较强的通用性,是一种有效解决优化问题的方法.     

一种新的频繁子树挖掘算法研究与实现

为提高频繁子树挖掘算法效率,结合原有频繁子树挖掘算法FSubtreeM的相关技术提出了新的全局树引导结构及其相关引理,并证明了其正确性.最后提出了新的频繁子树挖掘算法FSM_CGTG,并通过实验证明了该算法在现实数据集上的有效性且比现有频繁子树挖掘算法FSubtreeM性能优越.     

基于图数据的极大频繁子树挖掘算法研究

由于极大频繁子树中已经隐含了所有频繁子树信息,尤其处理大型图数据集时候,挖掘极大频繁子树对提高频繁子树挖掘算法效率具有重要意义.首先在有效编码的基础上提出连接和扩展操作算法,通过两个算法产生所有极大候选子树;其次引入嵌入集计算解决子树同构问题,对子树同构问题进行了优化,进一步提出了一种新的极大频繁子树挖掘算法(MFST);最后证明了算法的正确性和分析了算法在最坏情况下的时间性能,并与其它基于半结构化数据集的频繁子树挖掘算法进行了比较.实验结果表明,MFST算法具有更好的时间性能和空间性能,可以在图数据集中有效挖掘频繁子树.     

聚类混合型数据的密度峰值改进算法

聚类混合型数据，通常是依据样本属性类别的不同分别进行评价。但这种将样本属性划分到不同子空间中分别度量的方式，割裂了样本属性原有的统一性；导致对样本个体的相似性评价产生了非一致的度量偏差。针对这一问题，提出以二进制编码样本属性，再由海明差异对属性编码施行统一度量的新的聚类算法。新算法通过在统一的框架内对混合型数据实施相似性度量，避免了对样本属性的切割，在此基础上又根据不同属性的性质赋予其不同的权重，并以此评价样本个体之间的相似程度。实验结果表明，新算法能够有效地聚类混合型数据；与已有的其他聚类算法相比较，表现出更好的聚类准确率及稳定性。     

公安网络视频监控系统数据挖掘方法研究

传统的视频监控系统数据挖掘缺乏高层语义信息之间的映射关系,已不能很好地满足公安部门的要求。把视频监控系统视频数据转化为图的模型,将图表达的丰富语义应用到监控系统数据挖掘中,提出公安网络视频监控系统数据挖掘模型,最后验证该模型的可行性和正确性,可为公安信息系统的设计者提供思路。     

基于路径的频繁子图挖掘算法研究

图挖掘是数据挖掘的一个重要研究方向,而图挖掘主要集中在图数据集内频繁子图的挖掘。频繁子图挖掘技术的关键是建立有效机制减少冗余候选子图,以便高效计算和处理所需的频繁子图。提出了一种基于路径的频繁子图挖掘算法,该算法首先找出所有频繁边从而挖掘出频繁单路径,然后通过组合、双射和操作扩展出较多的频繁路径,再通过连接操作产生所有频繁子图候选集。通过定理证明了该算法的正确性和完整性,从理论上分析了该算法时间复杂度低于现有的算法,最后进行了2个图数据集实验,在候选集产生的数量和时间性能2方面验证了算法的优越性。     

基于超球形模糊支配的高维多目标粒子群优化算法

高维多目标优化问题（MAOP）会随着待优化问题维度的增加形成巨大的目标空间,导致在目标空间中非支配解的比例急剧增加,削弱了进化算法的选择压力,降低了进化算法对MAOP的求解效率。针对这一问题,提出一种以超球型支配关系降低种群中非支配解数量的粒子群优化（PSO）算法。算法以模糊支配策略来维持种群对MAOP的选择压力,并通过全局极值的选择和外部档案的维护来保持种群个体在目标空间中的分布。在标准测试集DTLZ和WFG上的仿真结果表明,所提算法在求解MAOP时具备较优的收敛性和分布性。     

一种频繁子图挖掘算法

为减少频繁子图规范化检测的时间复杂度,对规范化邻接矩阵的相关性质进行分析。给出相关定理并证明其正确性,从而减少冗余候选子图的产生。在此基础上,提出一种频繁子图挖掘算法——FSM_CAM。实验结果证明,与现有频繁子图挖掘算法FSubGraphM相比,FSM_CAM算法的效率较高。     

基于人像图像的随机序列发生器

通过利用人像面部表情特征的差异性和获取（拍摄）过程中随机性,提出了一种新的随机序列生成方法;通过将图像获取过程中的随机噪声与人体生物特征相结合的方式产生随机源。仿真测试表明,该方法产生的随机序列不具有线性相关性和非线性相关性,具有优良的均匀度和FIPS PUB 140-2及NIST 800-22测试通过率,能够满足信息安全的需要,并且方法简单,易于实现。     

频繁子图挖掘算法研究

图像能表达丰富语义,但增加了数据结构的复杂性和感兴趣子结构的挖掘难度。综合应用图论知识和数据挖掘的各种技术,对图像进行规范化编码,通过连接和扩展操作产生所有候选子图,引用嵌入集概念,计算候选子图的支持度和频繁度。提出频繁子图挖掘算法FSubgraphM,能从图数据库中挖掘频繁导出子图。