基于仿射传播聚类和高斯过程的多模型建模方法

针对单模型建模存在泛化能力差的问题,提出一种基于仿射传播聚类和高斯过程的多模型建模方法。该方法定义了一种新的相似度使仿射传播聚类算法把样本数据按照不同的工作点进行聚类,获得的子聚类样本数据再分别使用高斯过程建立相应的子模型,用"切换开关"方式组合作为最终模型的输出。将该建模方法应用到某双酚A反应釜出口丙酮含量的软测量建模中,仿真结果表明该方法具有较高的估计精度和一定的实用价值。     

一种基于近邻传播算法的最佳聚类数确定方法

在聚类分析中,决定聚类质量的关键是确定最佳聚类数,对此,从样本几何结构的角度定义了样本聚类距离和样本聚类离差距离,设计了一种新的聚类有效性指标．在此基础上,提出一种基于近邻传播算法确定样本最佳聚类数的方法．理论研究和实验结果表明,所提出的指标和方法能够有效地对聚类结果进行评估,适合于确定样本的最佳聚类数．     

基于时间序列的AP-NN混合模型聚类

仿射传播算法是一种快速有效的聚类方法,但其聚类结果的不稳定性影响了聚类性能。对此,提出基于近邻的仿射传播算法(AP-NN),通过仿射传播算法产生初始簇,并从中选择代表簇对非代表簇的样本进行近邻聚类。在时间序列数据集上的实验结果表明,AP-NN模型算法能够产生较好的聚类结果,适用于聚类分析。     

一种有效的蛋白质序列聚类分析方法

提出了一种有效的基于仿射传播聚类算法和后处理方法的蛋白质序列聚类方法.在聚类分析蛋白质序列时,为了优化仿射传播聚类算法的聚类结果,采用后处理的方式来提高聚类结果的质量.为了度量蛋白质序列之间的相似度,给出了一种改进的无比对计算方法.在6个蛋白质序列数据集上进行对比实验,实验结果表明,所给出的方法能够有效地分析蛋白质序列.     

一种基于相似度聚类的胃癌诊断挖掘算法研究

针对大型胃癌诊断数据库中疑似病例的确诊问题,提出了一种聚类挖掘算法,该算法使用匹配系数计算相似度来确定疑似病例,对于大型的数据库具有较好的优越性能。研究结果表明,运用所提算法在医学领域确定疑似病例能取得较好效果。     

一种基于《知网》的文本语义相似度的计算方法

论文提出一个基于语义的文本间的相似度算法,以文本的特征词相似度为基础,来计算文本间的相似度,利用聚类算法对文本簇进行聚类.实验结果证明基于知网的文本语义相似度方法在对文本相似度计算以及文本聚类方面,能有效提高聚类的效果.     

基于近邻传播学习的半监督流量分类方法

准确的流量分类是进行网络管理、安全检测以及应用趋势分析的基础.针对完全监督和无监督分类的缺陷, 提出了一种基于近邻传播学习的半监督流量分类方法.通过引入近邻传播聚类机制构建分类模型, 使得分类器实现过程简单、运行高效. 应用半监督学习的思想, 抽象出少量已标记样本流约束和流形空间先验信息, 定义了流形相似度的距离测度, 既降低了标记流量样本的复杂度, 又提高了流量分类器的性能.理论分析和实验结果表明:算法具有较高的分类准确性和较好的凝聚性.     

一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法*

提出了一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法。该算法首先对时间序列数据进行向量形式转换,计算出各个时间序列间的相似度并构建复杂网络,然后利用基于Normal矩阵的方法进行复杂网络社团划分,同一类的时间序列被划分到一个社团,即实现对时间序列数据的聚类。为了验证该方法的可行性和有效性,将其应用于股票时间序列数据聚类分析中,并在两个实际的数据集上与其他方法相比较,取得了较好的实验结果。     

一种基于镜头聚类的视频场景分割方法

为了更好地进行视频信息检索和浏览,提出了一种利用视觉和运动特征来进行场景分割的方法,该方法在把镜头聚类到场景中时,不仅考虑同一场景内镜头的视觉特征相似性,而且还考虑了镜头的运动特征的一致性。此外,为避免过度分割,还提出了一种方法用来合并过度分割出的场景。实验结果表明,这种方法是有效的。     

基于亲和传递聚类的多类物体识别方法

多类物体识别在提取特征之后,样本的数量会呈指数倍增加,为减少计算量同时,不降低识别率,采用亲和传递算法对样本数据进行聚类形成视觉字典,帮助并提升物体识别效率。在Sowerby图像数据库上进行实验证明,该方法与使用k均值聚类建立视觉字典方法相比,在同等条件下具有更高的识别率。     

基于拉普拉斯特征映射的仿射传播聚类

仿射传播方法难以处理具有流形结构的数据集。为此,提出一种基于拉普拉斯特征映射的仿射传播聚类算法(APPLE),在标准仿射传播的基础上增强流形学习的能力。使用测地距离计算数据点间相似度,采用拉普拉斯特征映射对数据集进行降维及特征提取。对图像聚类应用的实验结果证明了APPLE的聚类效果优于标准仿射传播方法。     

密度不敏感的近邻传播聚类算法研究

近邻传播算法在非凸形、密度不均匀的数据集上很难得到理想的聚类结果。为此,基于核聚类的思想,将数据集非线性地映射到高维空间,使数据集更加分离。利用共享最近邻的相似度度量方法,提出一种密度不敏感的近邻传播算法DIS-AP,以弥补原算法易受特征集维数和密度影响的缺点,从而有效解决数据集非凸和密度不均匀问题,拓宽算法的应用范围。仿真实验结果证明,DIS-AP算法具有更好的聚类性能。     

一种基于决策森林的单调分类方法

单调分类问题是特征与类别之间带有单调性约束的有序分类问题.对于符号数据的单调分类问题已有较好的方法,但对于数值数据,现有的方法分类精度和运行效率有限.提出一种基于决策森林的单调分类方法(monotonic classification method based on decision forest, MCDF),设计采样策略来构造决策树,可以保持数据子集与原数据集分布一致,并通过样本权重避免非单调数据的影响,在保持较高分类精度的同时有效提高了运行效率,同时这种策略可以自动确定决策森林中决策树的个数.在决策森林进行分类时,给出了决策冲突时的解决方法.提出的方法既可以处理符号数据,也可以处理数值数据.在人造数据集、UCI及真实数据集上的实验数据表明:该方法可以提高单调分类性能和运行效率,缩短分类规则的长度,解决数据集规模较大的单调分类问题.     

基于函数分类和布隆过滤器的布尔匹配方法

在现场可编程门阵列的自动化综合流程中,布尔匹配是核心子问题之一。基于布隆过滤器的布尔匹配方法需要消耗大量存储空间并牺牲部分可实现函数的覆盖率。针对该问题,提出一种布尔匹配方法,给出布尔函数的规则表达形式,对布尔函数进行分类,并在布尔匹配的过程中进行动态学习。实验结果表明,通过对函数分类可以使布尔匹配库所需的存储空间降低96%,而动态学习策略可以使电路在逻辑再综合算法应用中额外节省13%的LUT数目。     

基于近邻传播与密度相融合的进化数据流聚类算法

针对目前数据流离群点不能很好地被处理、数据流聚类效率较低以及对数据流的动态变化不能实时检测等问题,提出一种基于近邻传播与密度相融合的进化数据流聚类算法(I-APDenStream)。此算法使用传统的两阶段处理模型,即在线与离线聚类两部分。不仅引进了能够体现数据流动态变化的微簇衰减密度以及在线动态维护微簇的删减机制,而且在对模型采用扩展的加权近邻传播(WAP)聚类进行模型重建时,还引进了异常点检测删除机制。通过在两种类型数据集上的实验结果表明,所提算法的聚类准确率基本能保持在95%以上,其纯度对比实验等其他相关测试都有较好结果,能够高实效、高质量、高效率地处理数据流数据聚类。     

部分信道状态信息下簇规模均匀的基站群快速分簇方案

在获取的信道状态信息(CSI)失真且信道快变的情况下,现有分簇方案需要获取全部基站的CSI且不能快速得到簇结构。针对以上问题,提出了一种基于近邻传播(AP)聚类思想的基站群快速分簇方案。该方案只需获取近邻基站间（部分）的CSI,通过近邻基站间协同的平均信干比(SIR)增益来构成稀疏化的相似度矩阵;然后,在近邻基站间进行协同信息的交互、更新,快速生成多个协同簇;最后,以簇合并带来的平均信干比增益大小为依据合并较小规模的簇,从而达到簇规模均匀的目的。仿真结果表明,与完全CSI下的现有分簇方案相比,所提方案不但收敛速度快,而且簇规模较均匀。     

基于聚类分析和决策树的堆垛方法优化

准时生产模式下的大型钢铁卷材仓储方法是一个多目标综合优化问题,依靠人工经验的传统方法已不能满足生产需要.由此提出根据生产计划和安全在库系数计算货品在库量的方法,设计聚类分析算法用于货架配置,构造决策树方法解决多目标综合优化问题.实验结果证明,该方法能够提高出库效率和仓储空间利用率,满足安全生产、优质高效、减少浪费的要求...     

基于粗糙集理论的决策树分类方法

决策树是数据挖掘中常用的分类方法。本文提出了基于粗糙集的决策树方法,利用粗糙集近似精确度来选择决策树的根节点,分支由分类产生。该方法计算简单,易于理解。本文还提出用悲观剪枝法简化决策树,提高决策树的预测与分类能力。实例说明了本文方法均简单有效。     

基于协进化粒子群优化的认知决策引擎

提出基于协进化理论的认知无线电参数跨层优化体系结构和基于协进化粒子群优化算法的认知决策引擎。通过协进化技术将高维粒子降低为低维粒子,提高算法收敛速度和收敛效率。对多载波系统进行仿真分析,结果表明,基于协进化粒子群优化算法的认知决策引擎在收敛速度和运行效率上优于基于二进制粒子群优化和量子遗传的认知决策引擎。