一种改进的K-means算法

聚类分析在科研和商业应用中都有着非常重要的应用，K-means算法是聚类方法中常用的一种划分方法。随着数据量的增加，K-means算法的局限性日益突出。基于取样的划分思想，提出了一种改进的K-means算法，在一定程度上避免了聚类结果陷入局部解的现象，减少了原始K-means算法因采用误差平方和准则函数而出现将大的聚类簇分割开的情况，仿真实验结果表明：改进后的K-means算法优于原始算法，并且稳定性更好。     

基于自主学习环境下使用C4.5算法的专业预测

网络环境下的自主学习模式存在学习者所修的课程杂乱无章、没有明显的专业信息、学习盲目等诸多问题,人为地对自主学习行为进行指导和规范并不现实.利用面向属性归纳的决策树 CA.5 算法对自主学习信息进行分析,事先预测出自主学习者的专业取向,不仅能够帮助自主学习者有效地学习,而且能够实现网络教育中对自主学习者的有效管理,为学位决策提供可靠的依据.     

基于贝叶斯模型的多标签分类算法

针对二元关联法(BR)未考虑标签之间相关性,容易造成分类器输出在训练集中不存在或次数较少标签的不足,提出了基于贝叶斯模型的多标签分类算法(MLBM)和马尔可夫型多标签分类算法(MMLBM)。首先,建立仿真模型分析BR算法的不足,考虑到标签的取值应由属性置信度和标签置信度共同决定,提出MLBM。其中,通过传统的分类算法计算获得属性置信度,以及通过训练集得到标签置信度。然后,考虑到MLBM在计算属性置信度时必须考虑所有已分类的标签,分类器的性能容易受无关或弱关系的标签影响,所以使用马尔可夫模型简化置信度的计算提出了MMLBM。理论分析和仿真实验表明,与BR算法相比,MMLBM的平均分类精度在emotions数据集上提高约4.8%,在yeast数据集上提高约9.8%,在flags数据集上提高约7.3%。实验结果表明,当数据集中实例的标签基数较大时,相对于BR算法,MMLBM的准确性有较大的提升。     

基于K-means的文本聚类算法①

针对K—means算法容易收敛到局部最优以及对初值的依赖性,基于多次采样一次预聚类搜索初始聚类中心的思想,提出了一种改进的K—means文本聚类方法。实验结果表明,改进的算法较原算法在准确率上有较大提高,并且具有更好的稳定性。     

时空依赖的城市道路旅行时间预测

城市道路的旅行时间预测,对于路径规划以及交通管理至关重要.尽管旅行时间预测会受路段依赖、时空相关性以及其他因素的影响,但现有的方法并未考虑如何结合外部因素进行建模,因而可能会有引入错误信息、路段建模时忽略上下游路段间的依赖关系等问题,导致预测精度较差.鉴于此,提出了两阶段的旅行时间预测框架：首先,使用Skip-Gram模型对轨迹数据地图匹配后的路段序列进行编码,将其映射为低维向量,通过该编码方式避免引入错误信息的同时保留了路段间的上下游依赖信息.随后,基于路段编码模式整合天气、日期等外部因素,设计了基于深度神经网络的城市道路旅行时间预测模型.基于真实出租车轨迹数据集的对比实验结果表明,所提方法比对比算法具有更高的预测精度.     

基于XML描述的数据挖掘结果的存储方法

对数据挖掘结果进行存储和维护能够提高数据挖掘效率并为共享挖掘结果提供更多的途径,为企业决策提供强有力的支持.对结构各异的结果模式进行存储首先需要一种表示半结构化信息的数据表示方法,而XML非常适合半结构化信息的描述.重点研究了以XML描述5种常见数据挖掘结果的方法,并提出了这5种数据挖掘结果的统一描述方法,为数据挖掘结果的集中存储、管理、利用以及共享奠定了基础.     

基于像素的云彩纹理分形算法研究

研究分形云彩算法的实现.将噪音函数和点阵技术结合起来,通过连续变化的噪音函数模拟生成随机数,在一定范围内缩放叠加,从而实现云彩纹理现象.     

轨迹大数据异常检测:研究进展及系统框架

定位技术与普适计算的蓬勃发展催生了轨迹大数据,轨迹大数据表现为定位设备所产生的大规模高速数据流。及时、有效地对以数据流形式出现的轨迹大数据进行分析处理,可以发现隐含在轨迹数据中的异常现象,从而服务于城市规划、交通管理、安全管控等应用。受限于轨迹大数据固有的不确定性、无限性、时变进化性、稀疏性和偏态分布性等特征,传统的异常检测技术不能直接应用于轨迹大数据的异常检测。由于静态轨迹数据集的异常检测方法通常假定数据分布先验已知,忽视了轨迹数据的时间特征,也不能评测轨迹大数据中动态演化的异常行为。面对轨迹大数据低劣的数据质量和快速的数据更新,需要利用有限的系统资源处理因时变带来的概念漂移,实时检测多样化的轨迹异常,分析轨迹异常间的因果联系,继而识别更大时空区域内进化的、关联的轨迹异常,这是轨迹大数据异常检测的核心研究内容。此外,融合与位置服务应用相关的多源异质数据,剖析异常轨迹的起因以及其隐含的异常事件,也是轨迹大数据异常检测当下亟待研究的问题。为解决上述问题,对轨迹异常检测技术的研究成果进行了分类总结。针对现有轨迹异常检测方法的局限性,提出了轨迹大数据异常检测的系统架构。最后,在面向轨迹流的在线异常检测、轨迹异常的演化分析、轨迹异常检测系统的基准评测、异常检测结果语义分析的数据融合、以及轨迹异常检测的可视化技术等方面探讨了今后的研究工作。     

基于等价二元子图分割的直方图均衡化的彩色图像处理

直方图均衡化进行图像增强处理是最简单且有效的方法,能得到对比度和清晰度更好的结果图像,但当原始图像过暗或过亮,此方法得到的效果就会使图像的某些细节消失或产生一些噪声,使图像过度地被增强。提出了一种等价二元子图分割的直方图均衡化的彩色图像处理算法,可以得到比直方图均衡化处理更好的结果图像。     

C4.5算法在指导自主学习过程中的应用研究

在基于网络环境的自主学习模式下,良好的自主选课是进行有效自主学习的前提,人为地对自主学习行为进行指导并不现实.利用面向属性归纳和决策树C4.5算法对自主学习信息进行分析,帮助自主学习者找出学习的专业取向,能够使自主学习者有针对性地学习,实现高校对自主学习者的有效管理,促进自主学习模式的全面形成.