基于相交划分的动态网格聚类算法*

为了解决相交网格划分技术中聚类结果对数据输入顺序的依赖性和聚类结果精度不高的问题,提出了一种基于相交划分的动态网格聚类算法(DGBO)。该算法利用相交网格划分技术和移动网格技术来解决上述问题,通过连接相交的高密度网格单元形成聚类,只需一个参数,运行速度快。实验表明,DGBO算法能够快速有效地对任意形状、大小的数据集进行聚类,并能很好地识别出孤立点和噪声。     

基于网格的参数自动化聚类算法

提出了一种基于网格的参数自动化聚类算法PAG，主要目的是解决传统的网格聚类算法对参数敏感的问题．算法采用参数自动化技术来处理参数，即算法开始运行时所需的参数直接由参数自动化技术中的公式计算得出，不需要用户输入任何参数．通过对大量数据集的实验表明，该算法可扩展性好，能处理任意形状和大小的聚类，能够很好地识别出孤立点或噪声，并且有很好的精度．     

基于MPLS实现IPv6网络QoS的新机制

通过分析IPv6的QoS特性以及DiffServ和MPLS技术，提出了在MPLS平台下通过TC字段实现IPv6网络QoS的新机制。该机制简化了网络结构设计，更容易提供端到端的QoS。试验结果表明，新机制可以充分利用网络资源，优化网络性能。     

基于二分网格的支持向量预选取算法

在SVM训练过程中，二次规划问题的求解制约着SVM应用于大规模数据．SVM的决策函数由邻近分类超平面的部分训练样本——支持向量决定．基于减小训练样本数目、加快SVM训练过程的目的，提出一种基于二分网格的边界样本提取方法．数据仿真实验表明，该方法具有边界样本提取准确、效率高、速度快、能够自适应样本分布的优点，而且不会显著降低SVM分类器的性能．     

基于移动技术的动态网格聚类算法

为了解决动态网格划分技术中聚类结果对数据输入顺序的依赖性和聚类精度差的问题,提出了基于移动技术的动态网格聚类算法(grid-based clustering algorithm based on shifting technology, GLASS).该聚类算法主要利用了动态网格划分技术和移动网格技术来解决上述问题,且能够识别任意形状、任意大小的聚类,只需一个参数,且时间复杂度是数据集大小和数据维度的线性函数.实验结果表明该算法是有效的.     

Unix系统的网络安全性

讨论了Ｕｎｉｘ系统网络尽可能安全的问题,提出了利用信任主机功能,通过设制安全终端,建立网络文件系统ＮＦＳ等方法,实现Ｕｉｎｘ系统网络安全。     

基于网格的多密度聚类算法

提出了一种多密度网格聚类算法GDD。该算法主要采用密度阈值递减的多阶段聚类技术提取不同密度的聚类,使用边界点处理技术提高聚类精度,同时对聚类结果进行了人工干预。GDD算法只要求对数据集进行一遍扫描。实验表明,该算法可扩展性好,能处理任意形状和大小的聚类,能够很好的识别出孤立点或噪声,在处理多密度聚类方面有很好的精度。     

基于残差分析的混合属性数据聚类算法

针对混合属性数据聚类结果精度不高、聚类结果对参数敏感等问题, 提出了基于残差分析的混合属性数据聚类算法(Clustering algorithm for mixed data based on residual analysis) RA-Clust.算法以改进的熵权重混合属性相似性度量对象间的相似性, 以提出的基于KNN和Parzen窗的局部密度计算方法计算每个对象的密度, 通过线性回归和残差分析进行聚类中心预选取, 然后以提出的聚类中心目标优化模型确定真正的聚类中心, 最后将其他数据对象按照距离高密度对象的最小距离划分到相应的簇中, 形成最终聚类.在合成数据集和UCI数据集上的实验结果验证了算法的有效性.与同类算法相比, RA-Clust具有较高的聚类精度.     

基于密度可达的多密度聚类算法

为对多密度数据集聚类,提出一种基于密度可达的多密度聚类算法。使用网格划分技术来提高计算每个点密度值的效率,每次聚类都是从最高密度点开始,根据密度可达的概念和广度优先的策略逐步向外扩展进行聚类。实验表明,该算法能够有效地对任意形状、大小的均匀数据集和多密度数据集进行聚类,并能较好地识别出孤立点和噪声,其精度和效率优于SNN算法。     

车祸中车辆严重碰撞区域边界图像分割技术

研究车祸中严重碰撞车辆图像边界准确分割问题。车祸中,如果发生碰撞较为严重,两车图像碰撞部位交汇的像素分布较为密集,像素会产生变异。传统的边沿检测算法多是基于像素差异进行边界分割,当车祸中像素密度分布密集导致像素变异的情况,会造成像素聚类效果不好,分割不完整,分割的准确性不高。提出了一种基于密度分布函数的车祸图像边界检测算法。算法通过计算数据车祸像素邻域半径内每个像素点对它的高斯影响函数之和,将其作为该像素对象的密度,再通过变异系数刻画像素对象密度分布特征从而提取车祸图像边界点。实验结果表明,算法提高了车祸图像边界分割的准确度。