基于MapReduce的并行模糊C均值算法

模糊C均值是一种重要的软聚类算法,针对模糊C均值的随着数据量的增加,时间复杂度过高的缺点,提出了一种基于MapReduce的并行模糊C均值算法。算法重新设计模糊C均值,使其符合MapReduce的基于key/value的编程模型,并行计算数据集到中心点的隶属度,并重新计算出新的聚类中心,提高了模糊C均值处理大容量数据的计算效率。实验结果表明,基于MapReduce的并行模糊C均值算法具有较高的加速比和扩展性。     

基于迭代式MapReduce的FCM算法实现

针对模糊C均值聚类(Fuzzy c-Means Clustering, FCM)算法聚类过程迭代的特点,采用迭代式MapReduce模型对FCM算法进行了优化实现。Map函数计算每个样本到聚类中心的隶属度,Reduce函数接收Map函数的中间输出计算新的聚类中心,传递模块将最新聚类中心传送给原Map任务所在节点,供新一轮MapReduce job使用。迭代式MapReduce模型在MapReduce基本模型上添加了传递模块,有效解决了基本模型在处理迭代问题上存在的不足。在Hadoop平台中,分别使用基于迭代式MapReduce和MapReduce基本模型的FCM算法对变压器进行故障诊断。实验结果表明,基于迭代式MapReduce的FCM算法诊断速度达到了基于MapReduce基本模型算法诊断速度的12倍以上,误判率降低了12%~15%,有效提升了FCM算法的诊断效率。     

多路径高斯核模糊C均值聚类算法

聚类算法单一迭代路径限制了参数优值的搜索。提出一种多路径高斯核模糊C均值聚类算法（MGKFCMs）,MGKFCMs算法首先取核目标函数及模糊隶属度函数中的核函数为高斯核函数;然后利用梯度法得到聚类中心迭代公式,并基于该迭代公式和粒子群算法作聚类中心的并行参数迭代,在每一次聚类迭代时,选择聚类目标函数值小的路径作为参数迭代最终路径。对比分析了MGKFCMs算法的相关性质,通过仿真实验验证了所提算法的有效性。     

隐隶属度模糊c均值聚类算法

针对基于粒子群的模糊聚类算法运算效率较低的问题,提出隐隶属度模糊c均值聚类算法HMFCM(hidden-membership fuzzy c-means clustering)。HMFCM算法将FCM模糊隶属度迭代公式代入FCM目标函数中约简,得到无模糊隶属度的HMFCM目标函数,并利用PSO算法对聚类中心进行编码寻优,最后利用样本与聚类中心距离进行类别判决。HMFCM算法无需计算样本模糊隶属度,降低了聚类算法复杂度,提高了算法的计算效率及精度,而且该方法可以推广到其他基于生物寻优的聚类算法。通过仿真实验验证了所提出算法的有效性和时效性。     

结合[k]-means的自动FCM图像分割方法

针对图像分割中模糊C均值算法（FCM）无法自动确定聚类中心,不考虑像素邻域信息的问题,提出一种结合[k]-means的自动FCM图像分割方法。该方法先由图像的灰度直方图确定聚类数目,使用一种改进的快速FCM方法产生初始聚类中心。即通过一步[k]-means算法对大隶属度灰度更新模糊聚类中心,同时仅对小隶属度灰度使用快速FCM?方法进行隶属度更新,迭代后得到初始聚类中心。利用改进隶属度的FCM算法进行最终聚类。实验表明,该方法获取初始聚类中心接近最终值,加速图像分割,并对噪声具有一定的鲁棒性。     

一种嵌入局部信息的快速KFCM聚类分割算法

针对核空间模糊局部C-均值聚类分割算法时间复杂性过大而不适合实时场合图像分割需要的问题,提出了一种核空间局部模糊C-均值聚类分割的快速算法。利用像素与其邻域像素之间的空间距离信息和灰度方差信息构造一种加权共生矩阵;将图像像素的一维直方图以及像素与邻域像素之间的二维共生直方图相结合构造了一种新的核空间模糊C-均值聚类分割目标函数,并对其推导获得隶属度和聚类中心迭代表达式;将图像像素采用该算法聚类所得隶属度进行邻域滤波处理,以便改善该算法的抗噪性能。实验结果表明,该分割算法相比核空间局部模糊C-均值聚类分割更有利于实时场合和大幅面图像分割的需要。     

基于熵与邻域约束的模糊C均值改进算法

针对模糊C均值(FCM)聚类算法没有考虑样本不同属性的重要程度、邻域信息等问题,提出一种基于熵与邻域约束的FCM算法。首先通过计算样本各属性的熵值来为各属性赋予权重,结合属性权重改进距离度量函数;随后根据邻域样本与中心样本间的距离计算邻域隶属度权重,加权得到邻域隶属度,利用邻域隶属度约束目标函数,修正隶属度迭代过程,最终达到提升FCM聚类算法性能的目的。理论分析和在人造数据集、多个UCI数据集的试验结果表明,改进后的算法在聚类效果、鲁棒性上均优于传统FCM算法、PCM算法、KFCM算法、KPCM算法和DSFCM算法,表明了本文算法的有效性。     

基于图形处理器的模糊C均值聚类分割算法

针对模糊C均值聚类图像分割算法运算量大、难于实时处理的问题,提出了一种基于图形处理器的加速算法。通过分析模糊C均值聚类算法各阶段可以并行处理的运算部分,利用计算统一设备架构软硬件结构,分别将隶属度矩阵计算、聚类中心计算和像素按隶属度归类3个部分改造成适合图形处理器硬件并行运行的形式。实验结果表明,相对于CPU串行算法,基于图形处理器的加速算法效率提升明显。鉴于大多数图像处理算法均具有可并行处理的部分,利用图形处理器进行加速具有普适性。     

新的鲁棒模糊C-均值聚类分割算法及其应用

针对Krinidis和公茂果等提出的系列鲁棒模糊局部C-均值聚类算法存在聚类中心迭代公式缺乏严格数学理论基础的不足,于是将其聚类目标函数及其约束条件采用拉格朗日乘子法进行严格数学推导,从而获得最优解逼近的隶属度和聚类中心迭代表达式,并通过多次循环迭代实现图像聚类分割。实验结果表明,本文所建议的鲁棒模糊局部C-均值聚类分割算法是有效的,相比现有鲁棒模糊局部C-均值聚类分割算法更适合复杂遥感等图像的分割需要。     

结合隶属度与像素交替引导滤波的鲁棒模糊聚类算法

模糊局部信息C-均值（FLICM）聚类算法是目前应用较广泛的图像分割算法,然而仅适用于处理低噪声图像。FLICM算法与像素引导隶属度滤波的结合在一定程度上提高了噪声抑制能力,但仍无法满足强噪声图像的分割需求。联合引导滤波与基于核度量的加权模糊局部信息C-均值（KWFLICM）聚类算法,提出一种隶属度与像素值交替引导的核模糊聚类算法。将像素引导隶属度滤波模块和隶属度引导像素滤波模块引入KWFLICM算法,构造一种引导滤波约束的多目标核模糊聚类优化模型,采用最小二乘法对该模型进行迭代求解。在迭代过程中,通过像素引导隶属度滤波和隶属度引导像素滤波,分别修正输入图像的隶属度和像素值,进一步提高核模糊聚类算法对含噪图像的鲁棒性。实验结果表明,与同类核模糊聚类算法相比,该算法在莱斯噪声干扰下的误分率、精确度、峰值信噪比、Jaccard相似系数等评价指标上表现突出,具有更好的分割性能和更强的鲁棒性。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

Elastos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世,一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的ContentProvider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式,解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

面向性能的软件再工程研究

将提高遗产系统性能作为软件再工程的一大目标加以考虑,提出了一种基于反模式的再工程方法。这种方法通过对一些反模式的特征进行识别,在遗产系统中发现对于系统性能有不良影响的设计并通过一定的方法加以消除,从而达到改善遗产系统性能的目的。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

AADL模型的测试方法研究

近几年来,MDA开发方式的应用使得如何保证模型质量成为研究的热点.以基于模型的测试为研究对象,研究了对AADL模型进行模型测试的方法,并提出了结合马尔可夫链对AADL模型进行测试的框架以及实施方法.最后,通过示例进一步说明了该方法.     

剖析Windows的用户验证机制

随着Internet和电子商务的发展,信息安全越来越得到业界的重视,其中网络操作系统的安全更是系统安全的基础.本文从计算机安全性的角度出发,着重讨论了Windows针对不同的使用环境所提供的用户身份验证的机制.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。