K-means算法研究综述

K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。本文主要阐述了K-means的基本算法流程,总结评述了改进的k-means算法的研究现状,以及和经典算法的比较。最后总结了k-means算法存在的一些问题,并指出了改进的方向。     

基于花粉算法的K均值聚类算法

针对原始花粉算法寻优精度低,后期收敛速度慢等问题,提出加入高斯白噪声扰动改进花粉算法.利用改进后花粉算法强大的全局搜索能力优化K-means算法的初始聚类中心,通过基于距离的方法消弱孤立点对聚类的影响,并对该算法的性能进行验证和测试.实验结果表明该算法有效地避免了其陷入局部最优,改善了聚类性能.     

基于扰动因子的准则函数下的聚类算法

针对初始聚类中心的选择对于K-均值算法的聚类结果非常敏感,且容易陷入局部极值的缺点,提出利用蚁群聚类算法来搜寻K-均值的初始聚类中心,同时通过在搜索空间增加一组逐渐递减的服从均匀分布的扰动因子,建立基于扰动因子的准则函数下的聚类算法.最后对蚁群聚类算法、K-均值聚类算法以及改进后的算法做了对比实验.实验结果表明,改进后算法的聚类能力更强.     

基于单次索引机制的RFID防碰撞算法

针对目前的二叉树算法传输时延大、冗余数据多等问题,提出了一种基于单次索引的SI算法.该算法阅读器寻呼时只发送单个碰撞位的索引值,标签接收到这个索引值后进行译码得出碰撞位的位置.仿真实验表明,SI算法在传输时延和数据冗余方面的性能要优于其他二叉树算法,更适用于标签数量较多的场合.     

基于电子商务网站的改进聚类算法的应用研究

运用图的孤立点的概念,对传统Rock算法进行了改进,提出了电子商务网站由算法本身自动生成适合的聚类集的方法,并给出了该算法的具体实现,以及与传统Rock算法的对比与分析.实验数据表明,采用Roc改进算法进行聚类要比采用传统的Rock算法具有更好的实际价值.     

基于Web日志的数据挖掘聚类算法研究及应用

针对FCM算法主要应用于点数据聚类,不能直接处理关系型数据的缺点。本文提出了一种基于Web日志的数据挖掘聚类算法,首先对FCM算法进行改进使其能够处理关系型数据,并对算法进行了健壮性改进。然后针对传统FCM算法需要在没有先验知识的基础上,事先确定聚类类别数的缺点,引入了竞争凝聚算法（CA）,与FCM算法相结合,形成了CAFCM算法,使之能够自动确定最佳分类类别数。实验表明,CA-FCM算法的挖掘结果与FCM算法的结果相近,在用户访问会话数量不太大时性能优于FCM算法。     

微博话题检测SP&HC聚类算法分析

针对微博网站中具有较大的文本信息量、采用凝聚层次聚类算法不适合、Single-Pass聚类算法检测结果不准确等问题,提出一种将这2种算法相结合的SPHC聚类算法:利用Single-Pass聚类算法进行大量微博文本的简单聚类,收集一些小幅度、高凝聚力的主题话题,使得形成的主题话题在内容上和数量上得到极大的精简,直到使得主题话题能达到层次聚类算法的要求;运用层次聚类算法对主题话题进行相似话题聚类,直到符合预设值的条件.实验结果证实了SPHC聚类算法在召回率和准确率上的综合性能优于前2种算法.     

加权平均值的改进k-means算法

传统的k-means算法对噪声和孤立点数据是敏感的,少量的该类数据将会影响聚类结果的精度。针对此算法存在的问题,本文提出一种改进的k-means算法,该算法使用基于加权的改进k-means方法确定类中心。实验证明,改进算法大幅度地降低了聚类结果对噪声和孤立点数据的敏感性,提高了聚类正确率。     

基于网格和密度的数据流聚类算法

针对数据流的特点,提出了一种新的网格密度结合的GCTS算法.该算法采用双层架构,在线层实现了网格密度参数的自设定,离线层以网格单元的重心为中心点,建立一个最大的子网格,使候选网格中的局部密集区域转化成了密集网格.使用最小生成树的算法生成聚类结果,提高了聚类效果.     

基于数据挖掘的飞行数据分析及仿真研究

飞行数据越来越被人们所认识,传统上飞行数据的分析方法有很多,大多建立在飞机系统模型下,本文直接对飞机数据,绕开飞机系统模型,运用数据挖掘技术的中聚类算法对飞机系统聚类分析,寻找出飞行数据之间内在的联系,并建立了聚类分析系统。该系统能够很好的把正常数据和异常数据区分开,对以后的日常机务维修和飞行安全警示都能起到一个较好的参考作用。     

弧面分度凸轮机构动态特性的研究

在利用双三次B样条曲面算法建立出弧面凸轮机构三维模型的基础上,结合ADAMS软件建立刚柔耦合动力学模型,并对其进行运动学分析,验证模型的正确性。同时,对机构进行不同运动参数下的仿真分析,得到不同参数情况下角加速度、接触力的变化曲线图。通过对变化曲线图的分析,转速和阻尼系数对弧面分度凸轮的动态特性都有影响。尤其在分度期间,影响最为明显。随着弧面分度凸轮转速的提高,分度盘角速度和接触力都呈现逐步增大的趋势。随着阻尼系数值的增大,分度盘的最大角加速度值将会先减小(在150N·s/mm处达到最小)再增大。而滚子与分度盘之间的接触力会随着阻尼系数的增大而上升。     

基于动态预测算法的网络多媒体应用的改进

提出了一种特定于网络多媒体应用的改进的QoS控制机制,在确定的带宽资源条件下,该控制机制可以以有限的网络多媒体业务服务质量为代价满足更多用户的网络多媒体应用需求.其核心算法——增强型指数平滑预测算法(EEWMA)是以指数平滑预测算法(EWMA)为基础优化而来,可以在预测精度和带宽资源占用量两者之间取舍,适用不同的网络环境和需求.对标准数据库进行测试的实例证明,EEWMA对处于网络应用有效连接建立时间范围内的不同的采样间隔,均可以得到较好的预测效果.     

多媒体全文检索光盘的系统组成与检索原理

介绍了作者与清华大学合作开发的多媒体全文检索数据库光盘的系统组成与光盘的检索功能及原理。系统由标引系统、资料建库系统、超文本浏览器、编辑出版系统组成。该系统几乎支持所有的多媒体格式，具有强大的检索功能，不仅囊括了手工检索的全部方法，还可进行模糊编辑检索和任意混合检索。其检索过程实际是一个数据匹配的过程。实践证明，光盘数据库使检索大众化、简单化和普及化，在信息储存方面前景广阔。     

施工方案知识库的研究

基于面向对象方法将施工知识分为控制知识、评价知识和决策知识,以方便施工知识的表达.通过知识类的语义及其层次关系的确定,将知识库中知识的获取任务分解为相对独立的知识类中知识的获取.将施工知识更新的3个层次映射到知识类库中3种层次的知识增长机制(即知识项→知识类→结构施工体系知识),提出了动态连接知识对象的推理机制.这种采用动态链接知识对象的方法提高了大型知识系统的运行效率.     

葡萄病毒及类似病害指示植物鉴定初报

葡萄指示植物可以鉴定多种葡萄病毒及类似病害。采用绿枝嫁接技术分别在指示植物110R、Kober5BB、河岸葡萄、沙地葡萄圣乔治和LN33上嫁接18个葡萄样品。结果表明,在河岸葡萄上观察到脉斑驳病典型症状,在110R上观察到脉坏死病典型症状,在沙地葡萄圣乔治上观察到斑点病和扇叶病典型症状,在Kober5BB上观察到叶片黄斑和皱缩症状,在LN33上观察到卷叶病症状。其中河岸葡萄显症最早,嫁接后3个月即表现症状,其余则在第2年春季开始表现症状。     

基于遗传退火算法的数据库多连接查询优化算法

结合多连接查询的特点,提出将侧重于全局搜索的遗传算法与侧重于局部搜索的模拟退火算法相结合的数据库多连接查询优化算法:先从一组随机产生的初始种群开始全局最优解的搜索,通过选择、交叉、变异等遗传操作产生新一代种群,然后对新个体进行模拟退火操作,将结果作为下一代种群中的个体.如此反复迭代进行,到满足最终条件为止.仿真实验验证了该算法的有效性.     

食品工业类科技期刊关键词标引分析

关键词是文献检索的主要入口之一,正确标注对于提高文献的被引率具有重要的意义。食品工业类期刊关键词的标引存在诸多问题,笔者举例进行了分析并提出正确标引的建议,以期引起同行和作者的关注,指导实际工作,提高关键词标引质量。      

Visual Basic中文本文件数据库的访问近机制探讨

读写Visual Basic文本文件记录,可以以数据库识别类为数据源,把窗体上的控件通过BindingCollection对象绑定到记录集的字段上,从文本文件中将数据读到ADO记录集,再利用ADO的特性来操作数据。此项技术对非关系数据库的有通用的技术意义。