一种用于蛋白质结构聚类的聚类中心选择算法

提出一种对蛋白质结构聚类中心进行选择的算法. 聚类是蛋白质结构预测过程中必不可少的一个后处理步骤, 而目前在蛋白质结构预测中常用的属性阈值(Quality threshold, QT)聚类算法依赖于由经验得出的聚类半径; 其他聚类算法, 如近邻传播(Affinity propagation, AP)聚类算法也存在影响聚类分布的参数. 为克服对主观经验参数的依赖,本文提出一种聚类中心选择算法(Exemplar selection algorithm, ESA), 用于对不同参数下的聚类结果进行分析,从而选择最佳聚类中心,进而确定聚类半径等经验参数. 该算法在真实蛋白质结构数据集上进行了实验,在未知经验参数情况下选择出最佳聚类中心, 同时也为不同聚类算法寻找适合相应数据集的客观聚类参数提供了支持.     

基于高效自适应聚类算法的调制识别研究

提出了一种基于星座聚类的通信信号调制识别新方法.该方法将星座图形状作为调制识别的特征,运用聚类算法EAFCM(efficient adaptive fuzzy C-means)重建接受信号的星座图.基于模糊C-均值(FCM)聚类算法的自适应高效聚类算法EAFCM不仅克服了模糊C-均值聚类算法需要预先确定聚类参数c、对初始中心敏感等不足,而且具有良好的抗噪声性能.将该方法应用到对PSK/QAM信号的调制识别,实验结果表明该方法是实际有效的.     

基于SVDD和改进K-Means的变压器故障诊断模型

变压器状态对于智能配电房的安全稳定运行具有重要意义。为实现对变压器故障的准确诊断,在变压器油中溶解气体分析(DGA)的基础上,提出了一种联合使用支持向量数据描述(SVDD)和改进K-Means聚类的变压器故障诊断方法。首先利用SVDD构造闭合分类曲面实现“正常”和“故障”两类判断,然后对“故障”类样本进行K-Means聚类分析,自动将其划分为低能放电、中低温过热、高能放电、高温过热和局部放电5种故障类型,同时针对K-Means初始聚类中心选取难题,提出局部密度概念自动确定K-Means初始聚类中心,提升聚类性能。最后利用变压器故障真实数据开展实验,结果表明,相较于支持向量机（SVM)和BP神经网络模型,所提方法的故障诊断准确率分别提升9.8%和8%。     

一种改进的量子聚类算法

介绍了概率波函数、薛定锷方程、量子势能和量子聚类(Quantum clustering,QC)算法.给出了量子势能确定聚类中心的量子力学依据,强调其重点在于聚类中心的确定而非聚类边界;指出了QC算法中的波函数相当于一个核函数,其中的尺度参数的实质是核宽度调节参数,并给出一种有关它的直方图估算方法.基于此,本文提出一种基于核宽度调节参数估算的改进的量子聚类(Parameter-estimated quantum clustering,PeQC)算法,可克服QC算法中要通过多次训练来最后选取参数的不足.通过与QC算法的实验比较,证明该算法有较高的聚类效能,比标准量子聚类算法简单可行、易操作.     

一种基于MapReduce的半监督近邻传播算法

近邻传播算法(Affinity Propagation)是一种具有较高准确度的聚类算法,但是其具有较高的时间复杂度,且无法有效聚类结构松散数据,针对这两个问题,提出了一种基于MapReduce的半监督近邻传播算法(MR-SAP)。算法首先利用MapReduce编程框架,在各个数据节点上运行AP算法,得到局部的聚类中心,以及代表每一个局部聚类中心成为全局聚类中心可能性的决策系数,然后综合局部聚类中心进行全局的AP聚类,其中初始参考度的选取依据输入的决策系数,最后通过引入IGP聚类评价指标比较聚类效果,引导算法向结果最优方向运行。实验结果表明该算法在处理不同大小、不同类型数据集时均具有良好的效率和扩展性,且具有较高的聚类精度。     

一种快速的广义噪声聚类算法

为解决广义噪声聚类（GNC）算法非常依赖参数和在运行GNC算法前必须运行FCM算法以便计算参数的缺点,在GNC的目标函数和可能聚类算法（PCA）基础上,提出一种快速的广义噪声聚类（FGNC）算法。FGNC算法通过一种非参数化方法计算GNC目标函数中的参数,因而FGNC算法不依赖参数并且聚类速度快于GNC算法。对人工含噪声数据集和两个实际数据集进行仿真实验,实验结果表明FGNC算法能很好地处理含噪声数据,具有聚类中心更接近真实聚类中心,聚类准确性高,聚类时间少的优良性能。     

联合同步挤压小波变换和多尺度排列熵的局部放电类型识别

为稳定提取变压器局部放电信号的特征,提出一种基于同步挤压小波变换和多尺度排列熵的局部放电特征提取方法,再通过ＧＫ模糊聚类方法对局部放电信号的特征进行识别分类。首先,通过同步挤压小波变换对4种典型变压器故障产生的局部放电信号进行分解,将其分解为一组含有局部放电特征信息的模态分量;然后,通过多尺度排列熵量化各模态分量的局部放电特征信息,使用各模态分量多尺度排列熵的平均值作为识别特征向量;最后,利用模糊聚类得到的局部放电样本标准聚类中心,采用欧式贴近度进行局部放电识别分类。将提出的方法应用于变压器局部放电的实验数据上,并与基于小波分解方法和经验模态分解的识别方法进行对比分析,实验结果表明,所提出的方法具有更好的分类性,对变压器局部放电分类具有更高的识别精度,平均识别精度达到93.60%。     

改进的半监督聚类在MEG脑机接口中的应用

脑磁信号(MEG)作为一种新的脑机接口(BCI)输入信号,含有手运动方向的模式信息。鉴于半监督聚类融合了训练数据先验知识的优势,提出一种基于训练中心的半监督模糊聚类算法。该算法分为降维和改进的半监督聚类,采用主成分分析和线性判别分析将高维数据降到低维,改进的半监督聚类在对训练数据进行模糊聚类的基础上,将得到的聚类中心加权到测试数据聚类过程中,以增加测试数据聚类中心的鲁棒性。结果表明,该算法识别率较高,平均识别率达到了55.1%,优于BCI竞赛Ⅳ的最好结果46.9%。     

一种基于自组织映射神经网络的Web页面个性化推荐模型

人工神经网络(ANN)为Web挖掘技术提供了一种新思路.针对传统聚类方法面对大量动态增长的Web日志数据健壮性和灵活性不够的缺点,提出了一种基于自组织映射神经网络的用户信息聚类模型,最后给出的实例证明在此基础上的Web页面的个性化推荐算法能够有效地进行Web页面个性化推荐.     

基于密度峰值和模糊聚类的欠定混叠矩阵估计

传统聚类算法进行混叠矩阵估计时存在的聚类中心个数不确定和初始聚类中心的随机选取导致陷入局部最优的问题,为此提出一种基于密度峰值的改进模糊聚类算法进行欠定盲源分离的混叠矩阵估计。通过短时傅里叶变换提取信号在频域中的稀疏特性,利用寻找密度峰值聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks, CFSFDP)自动获取聚类簇的数目和初始聚类中心;将获得的聚类数目和聚类结果作为模糊聚类算法(fuzzy c-means clustering, FCM)的初始输入参数,提高FCM聚类结果的精度。实验结果表明,该算法可以准确估计源信号的数目,相比传统FCM、层次聚类、基于密度峰值改进的粒子群等聚类算法,可以有效提高欠定盲源分离的混叠矩阵估计精度。     

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。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

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。     

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。     

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.