一种快速A P聚类算法

Affinity propagation(AP)聚类算法中的一个重要参数-收敛系数(damping factor)对算法的运行效率有较大影响,而传统的AP算法中收敛系数常作为固定参数在算法运行中保持不变,因此AP算法的收敛性能对收敛系数初始值的选择比较敏感,针对这一问题提出了一种新的AP聚类算法:F-AP,该算法在传统AP聚类算法基础上引入收缩因子调节收敛系数,使其值能够随算法进程动态调整,以加速AP算法的收敛过程。在3个不同容量模拟数据集上进行了实验,结果表明,新算法能够有效加速收敛过程,并且能够保证与原算法相同的聚类结果;在标准数据集Iris上的聚类结果也表明了新算法具有较好的收敛性能。     

改进K-means算法的MapReduce并行化研究

针对K-means在处理海量数据时,因初始聚类中心的选取不确定,从而导致收敛速度过慢的问题,本文提出了改进的K-means算法,首先用模糊聚类的思想对数据集进行模糊分类,其次采用动态计算聚类中心的方式对数据集进行二次分类,最后将算法在MapReduce模型上进行了实现.实验结果表明,改进后的算法不仅提高了加速比,而且算法的收敛速度更快.     

结合代表点和密度峰的增量动态聚类算法

为了解决增量大数据聚类速度缓慢问题,提出了一种结合密度峰和代表点分析的快速聚类算法.先对样本集进行初始化聚类,然后根据删除失效的聚类数据调节聚类簇群的密度均值,再利用代表点的算法对样本集进行更新,最后采用密度峰算法进行重复聚类从而更新聚类核心点.通过实验分析表明:该算法可有效提高算法收敛速度.在应用方面,将这种聚类算法引用到大数据量的人脸聚类工作中,优化人脸聚类的效果.     

基于模糊核聚类的鲁棒性基础矩阵估计算法

提出一种基于模糊核聚类的鲁棒性基础矩阵估计算法。算法提取匹配点的余差作为特征,利用核函数将一维非线性可分特征映射到高维可分空间,在高维特征空间利用模糊均值分类将匹配点分为内点集和外点集;用高斯函数分别对已分类的内点集和外点集进行建模,定义并计算两类高斯分布的可分性判定值;判断该判定值是否收敛,如未收敛则以内点集作为初始值重新迭代计算。模拟数据和真实数据的基础矩阵估计实验表明,本文算法在计算效率和精度上均优于经典的随机抽样一致性算法。     

FCM聚类算法的改进

模糊C均值（FCM）算法广泛地应用于模式识别、图像分割等领域。根据FCM算法存在对初始解敏感且迭代过程中计算量大的问题,本文提出了一种改进的算法：先通过精简数据集,减少算法迭代的时间;再使用密度函数法得到FCM算法的初始聚类中心,以减少FCM算法收敛所需的迭代次数。实验结果表明,改进后的算法较好地解决了类中心的初值化问题,提高了算法的收敛速度和运行效率。     

一种基于协同进化方法的聚类集成算法

针对单一聚类算法存在的不能泛化的问题,将集成学习技术应用于聚类算法中,集成学习技术可以显著提高学习系统的泛化能力。提出了1种基于粒子群和遗传算法的协同进化聚类集成算法,粒子群算法保证算法快速收敛,遗传算法全局搜索扩大搜索范围,提高了聚类的性能和收敛速度。将本研究提出的算法在多个UCI数据集上进行试验验证,结果表明该算法是有效的。     

AP聚类算法的分析与应用

Affinitypropagation（AP）聚类算法是通过消息传递实现聚类的,不需要事先指定聚类数目．对于规模较大的数据集,AP聚类是一种快速、有效的聚类方法,这是其他传统聚类方法所不能及的,如K—centers方法．研究了AP算法的原理和步骤,通过实验,证明了AP聚类算法的实用性和有效性．     

一种基于复合近邻的聚类中心点初始化算法

提出了一种有效选择初始聚类中心的算法CNICC.该算法参考了网格聚类算法的思路.划分数据空间为相应维度上的网格单元,然后根据实例的分布情况确定初始聚类中心.从二阶差分的概念出发,CNICC定义了网格单元的一阶邻居和二阶邻居,算法根据每个网格单元的一阶和二阶邻居的局部密度变化寻找包含聚类中心的网格单元.在人工数据集上进行的实验表明,与现有初始化聚类中心的方法相比,CNICC能够有效减少K-means算法的迭代次数,提升聚类精度.同时,随着数据集实例数、维度和网格单元数量的增加,算法的时间复杂度呈线性增加.     

基于免疫遗传算法的模糊C均值聚类算法应用研究

应用硬聚类算法及模糊聚类算法解决数据分类问题时,在迭代过程中容易陷入局部极小.本文提出了一种基于免疫遗传算法的模糊C均值聚类算法,克服了现有算法的缺点.将本文算法应用于葡萄酒和鸢尾花数据集,得出结果说明其有效性.     

面向化工灰箱建模的快速全局优化模糊聚类算法研究

针对化工过程灰箱建模存在的精确度差、速度慢、计算复杂度高等问题,对现行模糊C-均值聚类算法进行了改进,提出了一种快速全局优化的(用于建模的数据训练集)模糊聚类算法.该算法具有不依赖初始条件、收敛速度快等特点.实验结果表明,利用快速全局优化模糊聚类算法得到的数据,在灰色预测的时间和数据准确性方面都有了显著提高,计算机仿真实验表明了该算法的有效性.     

Banach代数中的行列式理论

探讨了 Banach 代数中的行列式理论.给出了具有单位元的迹 Banach 代数具有行列式的充要条件.     

非织造布滤料性能及过滤过程的研究进展

对近年来非织造布滤料的研究进展做了简要综述,介绍了内部结构的研究及表征、过滤性能及其影响因素、过滤过程的计算机模拟,指出进一步发展所需要解决的问题。     

Towards Excellence in Science Chinese Academy of Sciences

<正>May 26,2014,BeijingScience is a human enterprise in the pursuit of knowledge.The scientific revolution that occurred in the 17th Century initiated the advances of modern science.The scientific knowledge system created by human beings,the tremendous productivity brought about by science,and the spirit,methodologies and norms formulated in scientific practice since the 17~(th)Century have long become essential elements of     

SCIENCE CHINA Technological Sciences SUBJECT INDEX TO VOLUME 57(2014)

<正>~~     

单面约束系统的微分变分原理与运动方程

研究单面约束力学系统的微分变分原理和运动方程。方法利用Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ原理建立Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ－Ｌａｇｒａｎｇｅ原理．Ｊｏｕｒｄａｉｎ原理和Ｇａｕｓｓ原理,结果与结论得到系统的微分变分原理和带乘子的Ｅｕｌｅｒ－Ｌａｇｒａｎｇｅ形式,Ｎｉｅｌｓｅｎ形式和Ａｐｐｅｌｌ形式的运动方程。     

q-树的重构性

q 是一个正整数,所谓 q-树的图是递归定义的:最小的 q-树是完全图 K_q,一个 n+1阶的 q-树是通过在 n 阶 q-树上加上一个新点并连接这点与 n 阶 q-树中任意 q 个互相邻接的点而获得,其中 n≥q.1-树我们通常称为树.在本文中,证明了对任意正整数 q,q-树是可重构的.     

β-环糊精-毛细管区带电泳分离扑尔敏对映体

采用毛细管区带电泳模式,以β-环糊精为手性选择剂分离了药物扑尔敏的光学对映体.考察了在不同背景电解质 pH 值尤其是较低 pH 值下环糊精浓度对对映体表观淌度差的影响,并研究了有机改性剂尿素在分离中的作用.     

层状球形夹杂复合材料的弹性模量

利用层状球形夹杂在无限大基体中的局部化关系及平均应力场理论,给出了一种方法来分析含 n 种层状球形夹杂所构成复合材料的弹性模量.对于文献给出的空心玻璃球和高分子基构成的复合材料,该理论的预测与实验吻合很好.当表层稍失时,该理论退化为传统的 Mori-Tanaka平均应力场理论.     

CVD涂层硬质合金刀具的失效机理

通过系统的实验研究和理论分析,揭示了 CVD(化学气相沉积)涂层硬质合金刀具在磨损和破损状态下的不同的失效机理,并在机理分析的基础上,阐明了涂层硬质合金刀具对于切削条件的特殊适应性.     

特征关系与工艺决策

从并行工程的原理出发,提出了一个基于特征的并行 CAPP 系统.在特征建模的基础上,系统能够推理特征之间的关系,产生零件的特征向量图;利用加工知识库,通过动态规则匹配,系统可以确定特征的加工方法、加工参数及其加工顺序;通过优化确定最佳的工艺计划.