基于维度最大熵数据流聚类的异常检测方法

针对传统数据流聚类算法聚类信息损失大、不准确的缺点, 提出一种基于维度最大熵的数据流聚类算法. 采用动态数据直方图将数据维度划分为不同的维度组, 计算各维度最大熵划分维度空间簇, 将相同维度簇的数据聚集成微簇, 通过比较微簇的信息熵大小及其分布特点实现数据流的异常检测. 该方法提升了聚类速度, 克服了传统数据流聚类算法信息丢失的缺点. 实验结果表明, 所提出算法能够提高数据流异常检测的准确性和有效性.

     

面向态势感知的自组织迭代目标聚类算法研究

目标聚类是态势感知需要实现的重要功能之一,文章针对态势感知中目标的分布规律及运动特点,探讨了模式识别中常用聚类算法的优缺点。考虑到传统聚类算法需要用户事先输入先验知识,且无法较好地处理非球状簇分布的目标群,文章提出了一种基于自组织迭代的目标聚类改进算法,该算法避免了对先验知识的依赖和对目标分布的要求。通过仿真实验分析,验证了该算法的有效性和工程实用性,为态势感知目标聚类问题提供了一样新的思路。     

模拟激光雷达点云在路侧感知算法中的应用

路侧感知算法融合车载感知算法实现了超视距感知, 基于深度学习的感知算法性能取决于激光雷达点云标签标注的质量, 而点云标签相对于二维图像更难标注, 需要大量时间人力成本进行标注, 且现行感知算法都是针对于车载激光雷达. 针对这些问题, 本文提出了一种基于路侧激光雷达栅格特征聚类的感知算法, 该算法首先对路侧激光雷达点云栅格化并提取特征, 再构建深度学习方法模型学习栅格的初级感知信息, 最后根据初级感知信息进行聚类完成感知检测. 本文还利用仿真平台模拟路侧激光雷达点云, 并研究混合数据集在感知算法训练上的应用, 基于模拟数据预训模型微调(Fine-tune)在感知算法上的应用. 实验结果表明, 本文提出的路侧感知算法具有较高的实时性与可靠性, 模拟路侧激光雷达点云有助于路侧感知算法训练, 减少路侧感知算法对标注工作的依赖, 提高感知算法性能.     

基于图的K-均值聚类法中初始聚类中心选择

聚类分析在信息检索和数据挖掘等领域都有很广泛的应用,K均值聚类算法是一个比较简洁和快速的聚类算法,但是它存在着初始类簇中心须事先设定,而初始类簇中心的选择严重影响聚类的结果;为了改善K均值聚类算法的聚类效果,针对以往K均值聚类算法中采用随机指定初始类簇中心的方法.提出了一种基于图论的连通分支来进行初始类簇中心的选取算法,并用随机样本发生器生成的模拟数据进行测试,通过与常规的随机选取方法的比较,该算法具有更好的性能和健壮性.     

一种去除聚类数量和邻域参数设置的自适应聚类算法

传统聚类方法往往无法避免邻域参数和聚类数量的选择问题,而这些参数在不同形状的数据中的最优选择也不尽相同,需要根据大量先验知识确定合适的参数选择范围.针对上述参数选择问题,提出了一种基于自然邻居思想的边界剥离聚类算法NaN-BP,能够在无需设置邻域参数和聚类数量的情况下得到令人满意的聚类结果.算法核心思想是首先根据数据集的分布特征,自适应迭代至对数稳定状态并获取邻域信息,并根据该邻域信息进行边界点的标记与剥离,最终以核心点为数据簇中心进行聚类.在不同规模不同分布的数据集上进行了广泛的对比实验,实验结果表明了NaN-BP的自适应性和有效性,取得了令人满意的实验结果.     

基于深度行为分析的网络安全态势感知技术

文章讨论网络安全态势感知技术,使用自适应权重聚类算法得到网络行为分析的聚类结果,且在分析时通过将加权距离优化,保证类间差异最大化.将网络行为分析的聚类结果输入到基于NAWL-ILSTM的网络安全态势感知模型中,通过长短期记忆网络和优化器方法改进Nadam的优化算法(NAWL),共同进行深度学习,得出网络安全态势感知结果...     

基于微簇进化学习的数据流快速聚类算法研究

为了解决滑块窗口的数据流聚类算法中的聚类质量和算法执行效率问题,提出了基于微簇进化学习的数据流快速聚类算法.首先在在现阶段以时间滑块窗口的时间快照窗口周期为时间单位进行数据流粒度快照获取,并进行微簇的实时生成,依据微簇更新机制进行微簇维护;然后在离线阶段对微簇数据信息进行实时获取,利用改进的粒子群算法对数据进行聚类,根据粒子速度进行粒距划分和粒子权重系数的映射与调整,并计算粒子的适应度值;最后迭代地对粒子的局部极值和全局极值进行更新,输出聚类好的类别.实验证明改进算法具有较好的算法执行效率,并且有较优的负载能力.     

一种基于克隆选择的聚类算法

将克隆选择原理同典型的划分聚类方法结合起来,提出一种克隆选择聚类算法.该算法具有完成任意形状数据集聚类的能力,可以自动确定簇的数目并得到簇的描述信息,计算量小,参数设置容易,适用于具有实值连续属性的数据集.基于模拟数据集和基准数据集分别进行实验,结果表明该算法是有效的.     

基于二阶近邻的异常检测

对盈千累万且错综复杂的数据集进行分析,是一个非常具有挑战性的任务,检测数据中的异常值的技术在该任务中发挥着举足轻重的作用.通过聚类捕获异常的方式,在日趋流行的异常检测技术中是最为常用的一类方法.文中提出了一种基于二阶近邻的异常检测算法(anomaly detection based second-order proximity, SOPD),主要包括聚类和异常检测两个阶段.在聚类过程中,通过二阶近邻的方式获取相似性矩阵;在异常检测过程中,根据簇中的点与簇中心的关系,计算聚类生成的每一个簇中的所有的点与该簇中心的距离,捕捉异常状态,并把每个数据点的密度考虑进去,排除簇边界情况.二阶近邻的使用,使得数据的局部性以及全局性得以被同时考虑,进而使得聚类得到的簇数减少,增加了异常检测的精确性.通过大量实验,将该算法与一些经典的异常检测算法进行比较,结果表明, SOPD算法整体上性能较好.     

一种面向不完备数据的集对粒层次聚类算法

针对现有层次聚类算法难以处理不完备数据集,同时考虑样本与类簇之间的不确定关系,提出一种面向不完备数据的集对粒层次聚类算法-SPGCURE.首先,采用集对信息粒的知识对缺失值进行处理,不同于以往算法中将缺失属性删除或者填充,用集对联系度中的差异度来表示缺失属性值,提出一种改进的集对信息距离度量方法,用于考量不完备数据样本间的紧密程度;其次,基于改进后的集对距离度量,给出各个类簇的类内平均距离的定义,形成以正同域Cs(样本一定属于类簇)、边界域Cu(样本可能属于类簇)和负反域Co(样本不属于类簇)表示的集对粒层次聚类;SPGCURE算法在完备和不完备数据都适用,最后,选用5个经典的UCI数据集,与常用的经典及改进聚类算法进行实验评价,结果表明,SPGCURE算法在准确度、F-measure、调整兰德系数和标准互信息等指标上均具有不错的聚类性能.     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

Determination of the possible duration of performance of a set of tasks

Cybernetics and Systems Analysis -     

桥面损坏状态评估专家系统探讨

介绍关于桥梁结构损坏状态评估专家系统，在讨论状态评估方法的基础上，重点介绍损坏状态评估因素关系树的建立及各因素状态的模糊表达式等，最后以桥面诊断过程为例介绍系统的构成及诊断流程图，知识表达方式，系统推理过程及工作流程。     

Complexity of families of learning algorithms and estimation of the nonrandomness of extraction of empirical regularities

The paper presents a general approach to the evaluation of the complexity of classes of algorithms, so-called pVCD-method. To develop this method, all the examined families of models of empiric generalization were restricted to classes implementable on computers and, wider, by examining their partially recursive representations. Within the framework of the algorithmic approach, the concept of Kolmogorov’ complexity of algorithms for the recognition of properties or the extraction of regularities is proposed. The method proposed to evaluate the nonrandomness of the extraction of empirical regularities is based on this concept.     

Analysis of microdensitometric data in terms of probability of cleavage of DNA

Computer-aided analysis of autoradiographic films of DNA fragments is presented. The Powell least-squares procedure is used for optimization of parameters for components of complex densitometric curves. Since each densitometric spectrum may be divided for several non-overlapped blocks of bands, there is no upper limit on the number of parameters which must be optimized. Eight shapes for the component bands are utilized: symmetric and asymmetric Gauss and Cauchy functions, direct, symmetric and asymmetric product of Gauss function and inverse of Cauchy function, and log-normal function. The probability of DNA cleavage is calculated with correction for multiple cuts. The methods presented was applied to detailed analysis of densitometric spectra of a 21-bp DNA restriction fragment and allowed for direct correlation between structural microheterogeneity of DNA and the resulting cutting pattern. This method should facilitate the analysis of densitometric data from antibiotic-induced cleavage of DNA and footprinting experiments.     

An estimate of numbers of terms of semicycles of delay difference equations

In this paper, we study the semicycles of oscillatory solutions of the delay difference equation y_n+1 − y_n + p_ny_n-k = 0, where p_n is a sequence of nonnegative real numbers and k is a positive integer. Upper bound of numbers of terms of semicycles are determined in the case when

Our results improve and complement known results in literature.     

联合收割机脱粒滚筒恒速智能控制器设计

研究了轴流式联合收割机的控制问题,给出了联合收割机脱粒滚筒的数学模型,介绍了基于模式识别的智能控制原理,建立了联合收割机脱粒滚筒恒速控制模型,设计了基于模式识别的智能恒速控制器.应用Matlab/Simulink进行了控制器仿真,其结果表明,将基于模式识别的智能控制应用于联合收割机脱粒滚筒的恒速控制,其过渡过程平稳、响应速度快、无超调、无振荡并且无稳态误差.     

Complexity of approximation of 3-edge-coloring of graphs

The problem to find a 4-edge-coloring of a 3-regular graph is solvable in polynomial time but an analogous problem for 3-edge-coloring is NP-hard. To make the gap more precise, we study complexity of approximation algorithms for invariants measuring how far is a 3-regular graph from having a 3-edge-coloring. We show that it is an NP-hard problem to approximate such invariants with an error O(n1−ε), where n denotes the order of the graph and 0<ε<1 is a constant.