基于K-means聚类算法优化方法的研究

针对传统K-means聚类中存在的一系列问题,文中提出了一种基于K-means聚类的改进算法。该算法首先利用K-means++聚类从数据中选择K个距离尽可能远的对象作为初始聚类中心,然后利用K-mediods聚类选择数据样本的中位数作为聚类中心的对象,最后与两步聚类结合。通过对几个常用UCI标准数据集进行仿真实验,结果表明该算法比传统算法更优。     

一种改进的特征加权K-means聚类算法

提出了一种改进的特征加权K-means聚类算法.该算法首先基于数据样本分布选取初始聚类中心,然后设计特征加权的K-means聚类算法.实验结果证明,该算法能产生质量较高的聚类结果,并且能处理数值、符号两类数据.     

基于数据场的k-means改进算法

针对k-means算法需要人为给出聚类个数k、聚类结果严重依赖初始聚类中心的选等问题,提出一种基于数据场的k-means改进算法。该算法通过计算每个数据点的势值,根据聚类中心的势值比周围邻居的势值大,并与其它聚类中心有相对较大距离的特点,从而确定k个聚类中心;最后将其它数据点按k-means算法聚类。仿真实验表明,改进算法在不需要人为设定参数的情况下能准确找出聚类个数k以及初始聚类中心。     

基于量子谐振子模型的聚类中心选取算法

提出了一种基于量子谐振子模型的聚类中心选取算法.该算法以量子谐振子波函数从高能态到基态过程中的概率变化过程为理论模型来描述聚类问题中数据对象向聚类中心点的聚集行为,能够快速查找到最优的聚类个数及较好的聚类中心点所在的网格;数据读入网格结构之后,算法的处理时间与数据集规模无关.实验结果表明:CCSA-QHOM算法较适合于处理每个子类局部区域的网格密度分布呈单峰特性的数据集的聚类中心选择问题.     

基于类簇合并的无参数密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法（DPC）通过决策图直观地找到类簇中心进而完成聚类,是一种简单高效的聚类算法。然而,DPC算法的截断距离和类簇中心都是人为确定的,受主观影响较大,具有不确定性。针对上述问题,提出一种基于类簇合并的无参数密度峰值聚类算法（NDPCCM）。首先根据样本点两两之间的相似度的分布特征将其分为类内相似度和类间相似度两种类型,并利用类内相似度自动确定截断相似度,避免了人为设置参数;接着根据簇中心权值的下降趋势自动选择初始类簇中心,得到初始类簇;最后通过合并初始类簇对初步聚类结果进行优化,提高了聚类的准确性。在人工数据集和UCI真实数据集上,将所提算法与DPC、DBSCAN、K-means算法进行对比实验。结果表明所提算法无需输入参数就能够自动得到类簇,且聚类性能优于其他算法。     

一种基于类中心矫正的层次聚类算法

为了克服传统层次聚类算法由于两类合并造成的中心点偏移的严重缺陷,提出了一种基于类中心矫正的层次聚类算法,从而提高了算法的精确度;同时继承了传统层次聚类对初始中心点的无依赖性;经分析,算法对于已知聚类数和未知聚类数两种情况均有着良好的聚类效果.通过标准数据测试,结果表明新算法的聚类性能与层次聚类算法相比有更高的精确度;并且让新算法用于指导图像分割实验,证明了算法的有效性.     

一种基于密度的k-means聚类算法

针对k-means算法中对初始聚类中心和孤立点敏感的缺点,提出一种基于密度的改进k-means算法.该算法引入信息熵和加权距离,从近邻密度出发,去除孤立点对算法的影响,同时确定初始聚类中心,使得聚类中心相对稳定.实验表明,该算法在准确性、运行效率上均有10%以上的提升.     

对K-means算法初始聚类中心选取的优化

针对传统K-means算法对初始聚类中心选取的问题,提出了基于数据样本密度和距离来选取初始聚类中心的改进K-means算法,该算法保证了初始中心点集的第一点为确定的(最大密度点),在基于距离最远的其他中心点搜索过程中,得到的中心点也基本上是确定的,消除了初始中心点选择的随机性,同时保证了获得较高质量的初始中心点。理论分析和实验结果表明:改进的k-means算法是一种有效的入侵检测方法,根据此方法设计的入侵检测系统是有效可行的。     

基于数据分布特性的聚类中心初始化方法

文中提出了一种新的基于数据局部和全局分布特性的K--Means初始化方法．算法通过对数据空间进行网格化后统计每个网格中数据点数目,选取具有数目局部最大值的网格,再利用距离优化方法全局的估算出K个初始聚类中心．在人工和真实数据集上,进行了与传统的聚类中心初始化算法的比较．实验结果表明,该算法利用局部最大值网格和距离优化的方法估算的聚类中心能够在保持及改善聚类效果的同时,明显减少迭代次数,提高收敛速度．     

一种新的Web日志聚类算法的研究与实现

传统的用于Web日志聚类的算法大都需要用户指定聚类个数。提出了一种新的自适应聚类算法并对Web日志用户会话进行聚类。该算法基于凝聚聚类思想和划分聚类思想,用初始数据集中每2个会话之间的相异度作为距离的度量,合并距离小于一定阈值的两个会话以产生初始聚类,再根据一定的规则动态地合并距离最小的会话类或会话,算法的结果是产生自然的聚类。最后,通过比较会话聚类的内部距离和类间距离来验证算法的有效性。这种聚类算法的最大优点在于,他能够产生自动的聚类,而不需要用户事先指定需要产生的聚类个数,并且能有效识别孤立点。实验表明,这种聚类能够产生较高质量的聚类效果。     

数据库集群服务器的设计和管理

文章分析了数据库集群服务器的特点和结构，研究了Anycast数据库集群服务器节点监听算法，事务发布和异常处理，给出了Anycast数据库集群服务器管理软件的设计方案，并结合数据库集群服务器软件DBC2．0的开发讨论了软件的实现。     

Constructing a VANET based on cluster chains

The paper proposes a scheme on constructing a vehicular ad‐hoc network based on cluster chains. In the cluster construction algorithm, the distance from a potential cluster head to its neighbor cluster associate node is used as a metric to elect a cluster head, so the number of the cluster heads is minimized. In the cluster‐chain construction algorithm, the distance from a potential cluster associate node to its neighbor cluster head is used as a metric to elect a cluster associate node, so the number of the nodes in a cluster chain is minimized. The cluster/cluster‐chain repair algorithm maintains the cluster/cluster‐chain stability. The cluster/cluster‐chain merging algorithm has no effects on the topology of the corresponding cluster chains, so the cluster‐chain stability is enhanced. The performances of the proposed scheme and the existing scheme are analyzed, and the performance parameters include the cluster size, the cluster formation delay, the cluster stability, and the cluster‐chain stability. And the analytical results show that the performance of the proposed scheme is better. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

甲醇/乙醇/水混合团簇多光子电离质谱

利用355nm激光电离由氩气载代的甲醇/乙醇/水脉冲分子束,飞行时间质谱观测到多个序列的质子化团簇离子:(CH3CH2OH)nH ,(CH3OH)(H2O)(CH3CH2OH)nH ,(CH3OH)(CH3CH2OH)nH ,(CH3CH2OH)n(H2O)2H 和(CH3CH2OH)n(H2O)H (n=0至4)。通过改变激光与分子束之间的延时,观测到团簇离子强度分布的变化特征。     

具有自恢复能力的机群监控系统结构

提出了一种具有自恢复能力的机群监控系统结构,采用该结构的监控系统可以自动、及时地完成机群系统中故障的发现和排除,从而可极大地增强机群监控系统的智能化和主动控制能力,有效提高整个机群系统的可靠性.采用该结构开发的机群监控系统已经在Linux机群存储系统中得以应用,取得了良好的效果.     

基于TPM的可信集群系统设计与实现

集群系统既有分布式系统的特点,又有单一系统的特征。由于传统集群计算节点缺少可信计算平台的支持,集群作为一个单一的系统缺少可信安全技术的支持。作为一个分布式系统,其可信安全机制和信任链传递机制又很不同于单机系统。在TCG可信计算的规范和可信链的基础之上,提出了可信集群的构架,构建了基于TPM的可信集群,实现了基于可信集群架构的可信集群系统。针对集群中的应用,对所实现的可信集群系统如何解决集群中的可信安全问题作了探讨和研究。     

一种基于LEACH协议的改进算法

作为能量有效、基于层次结构的路由协议的典型代表,LEACH协议存在的不足表现为网络中会出现极大簇和极小簇并存;当节点能量不同时簇头选择不合理;在簇头死亡后簇内节点仍会消耗能量.本文基于LEACH提出了一种改进算法,使用引入簇成员数门限和合并极小簇的方法避免极大簇和极小簇同时存在;通过对簇头能量消耗的估计,在簇头能量耗尽...     

面向在线制作的集群转码系统设计

根据广域网环境的在线节目制作系统的需求,设计了一种集群转码系统。该系统采用基于Condor的集群运算调度机制,结合对视频数据的有效分割,完成多运算节点同时对一个节目素材的转码计算。重点介绍了集群转码系统的总体设计思路以及实现方式,包括软件部分任务生成、转码程序、结果生成等模块的实现细节。系统测试数据说明了集群系统中视频分割大小以及集群节点数目等关键因素对系统运行效率的影响。     

Effect of silver additive on electrical conductivity and methane sensitivity of SnO2

A composite powder of tin oxide (SnO₂) and silver (Ag) clusters was prepared by a simple and cost effective method of reducing their aqueous mixture with sodium borohydride (NaBH₄). Gas sensors based on the composite were made by powder pressing procedure and characterized by X-ray diffraction (XRD) and scanning electron microscopy (SEM). The electrical conductivity and gas sensing behavior of the sensors for methane (CH₄) gas were studied as a function of Ag concentration (0.3, 0.5, 0.8 and 1.5 wt%). The Ag additive is found to improve sensor response and widen its working temperature range with notable sensor response. The best sensor response was achieved by the sensor with 0.5 wt% Ag. The enhanced response was proved to be due to both electrical and chemical mechanisms.     

基于零频抑制与杂波图的地面慢速目标检测

强地物杂波严重影响雷达系统对慢速目标的探测性能,对此设计了基于零频抑制与杂波图的地面慢速目标检测方法。采用Kalmus滤波器提高零频抑制能力,并针对慢速目标检测的实际需求,对其滤波性能和设计方法进行了分析。采用空间邻域插值方式完成目标区域的杂波背景积累,解决慢速目标检测不连续问题。最后对改进的慢速目标检测方法进行了仿真分析。实验结果表明,该方法对地面慢速目标的检测概率优于其他方法。     

深冷中性铝团簇的产生和光电离

报道了用激光蒸发／分子束方法产生深度冷却的中性金属团簇。产生的铝团簇Ａｌ．（ｎ＝２，……，６，７）用１９３ｎｍ的准分子激光电离，由飞行时间质谱（ＴＯＦＭＳ）探测。对激光蒸发／分子束技术产生的团簇束的特点作了简单评述并与其它团簇源作了比较。