一种新的k-medoids聚类算法

针对k-medoids算法对初始聚类中心敏感,聚类精度较低及收敛速度缓慢的缺点,提出一种基于密度初始化、密度迭代的搜索策略和准则函数优化的方法。该算法初始化是在高密度区域内选择k个相对距离较远的样本作为聚类初始中心,有效定位聚类的最终中心点;在k个与初始中心点密度相近的区域内进行中心点替换,以减少候选点的搜索范围;采用类间距和类内距加权的均衡化准则函数,提高聚类精度。实验结果表明,相对于传统的k-mediods算法及某些改进算法,该算法可以提高聚类质量,有效缩短聚类时间。     

基于OC-SVM的大型数据集分类方法

支持向量机是最有效的分类技术之一,具有很高的分类精度和良好的泛化能力,但其应用于大型数据集时的训练过程还是非常复杂。对此提出了一种基于单类支持向量机的分类方法。采用随机选择算法来约简训练集,以达到提高训练速度的目的;同时,通过恢复超球体交集中样本在原始数据中的邻域来保证支持向量机的分类精度。实验证明,该方法能在较大程度上减小计算复杂度,从而提高大型数据集中的训练速度。     

GA和关联规则在分类挖掘中的应用研究

遗传算法是数据挖掘中一种重要的分类挖掘算法,但简单的遗传算法具有很大的随机性,出错率较高,难以满足数据挖掘的需要。为此,提出一种基于遗传算法和Apriori的分类挖掘算法——GAA。从编码设计、适应度函数、遗传算子的设计方面进行讨论和分析,结合一个具体实例进行应用,结果表明算法在代数较少情况下,可有效提高分类的准确性,具有一定的应用价值。     

一种改进的基于粒子群的粗糙K-medoids算法

针对K-medoids算法的全局搜索能力弱和迭代计算过程计算量大的不足,提出了一种改进的基于粒子群的粗糙K-medoids算法。该算法通过粒子群算法来改善K-medoids全局搜索能力,通过计算样本集的相异度矩阵来简化粒子群编码,引入粗糙集理论处理边界模糊数据,并利用记忆技术对K-medoids的迭代过程进行优化,降低算法的复杂度。通过对UCI中的Iris、Mushroom数据集测试,该算法的准确率提高,运行时间减少。     

辽西凹陷古近纪沙三中期1 000 m极超深水的发现及其地质意义

辽西凹陷是辽河油田重要的油气产区,发育了世界上最好的烃源岩。优质烃源岩主要发育在古近系。辽西凹陷古近纪覆水深度可达1 000 m,是一个极超深水凹陷;超深水的发现主要是通过地震剖面解析古近纪齐家扇体来获得,通过解析1518和1631两条测线(结合岩芯沉积特征)获得了沙三中期扇三角洲前缘前积层的最大高度为1 000 m,并将其反演成古水深,发现辽西凹陷在古近纪沙三中期最大水深约为1 150 m,在这种极超深水的条件下发育了非常特殊的以含大量泥漂砾的砂砾重力流为主的沉积;扇三角洲前积层倾角为26°~29°;辽西凹陷古近纪的水深变化经历了一个极快速变深和缓慢变浅的演化过程,其快速沉陷是岩浆底辟热侵蚀塌陷及地表侵蚀使得盆地基底快速大幅沉降所致;辽西凹陷的极超深水在这种极端的裂谷快速沉降的动力背景下形成的,为沙三段优质烃源岩及油气藏的形成奠定了基础;辽西凹陷沙三中期与东营凹陷沙三中期极超深水的发现还揭示了渤海湾盆地沙三中期可能存在超大规模的深水或超深水坳陷,进而揭示了渤海湾盆地和黄海可能存在大范围的优质烃源岩和油气资源。     

数据挖掘中聚类的研究

聚类是数据挖掘中重要的研究课题。文章介绍了聚类,讨论了聚类分析中的数据类型及其相异度,概括了数据挖掘中常用的聚类方法。最后,提出了聚类研究中今后的若干发展趋势。     

光滑牛顿法在最优潮流中的应用

文章提出一种光滑化牛顿法计算电力系统的最优潮流,在计算中整合了所有约束条件,对约束函数的光滑化处理,将所要求解的复杂优化问题转化为一个只包含等式约束的简单优化问题.通过IEEE的多个标准算例进行数值试验,结果表明该方法有着很好的适应性和稳定性,而计算量却只与半光滑的方法相当甚至更少;同时算法过程简单明了,在实际应用中有较大的优势.     

MIS中不同FoxPro版本兼容问题的解决方法

提出了一种解决不同ＦｏｘＰｒｏ版本间兼容问题的方法。在分析了Ｖｉｓｕａｌ ＦｏｘＰｒｏ３．０的ＤＢＦ文件内部结构后,用ＦｏｘＰｒｏ编制了将Ｖｉｓｕａｌ ＦｏｘＰｒｏ３．０的ＤＢＦ文件转换为ＦｏｘＰｒｏ２．５ＦｏｒＤＯＳ文件的通用程序。     

基于K-均值聚类和凝聚聚类的离群点查找方法

离群点发现是数据挖掘研究的一个重要方面。根据数据流的特点,给出了一种基于K-均值聚类和凝聚聚类的离群点发现方法,先用K-均值聚类对数据流进行处理,生成中间聚类结果,然后用凝聚聚类对这些中间结果进行再次选择,最后找出可能存在的离群点。     

数据仓库中数据采掘的研究

本文介绍数据仓库和数据采掘的基本概念,讨论了数据采掘的实现方法,提出了在数据仓库中进行采掘时出现的若干问题和对策。