基于视觉原理的密度聚类算法的改进

结合基于视觉原理的密度聚类算法对初始化参数不敏感、能发现任意形状的聚类、能够找出最优聚类及一趟聚类算法快速高效的特点,研究可以处理混合属性的高效聚类算法.首先简单改进基于视觉原理的密度聚类算法,使之可以处理含分类属性的数据,进而提出一种两阶段聚类算法。第一阶段使用一趟聚类算法对数据集进行初始划分,第二阶段利用基于视觉原理的密度聚类算法归并初始划分而得到最终聚类。在真实数据集和人造数据集上的实验结果表明,提出的两阶段聚类算法是有效可行的。     

一种面向高维混合属性数据的异常挖掘算法

异常检测是数据挖掘领域研究的最基本的问题之一,它在欺诈甄别、气象预报、客户分类和入侵检测等方面有广泛的应用。针对网络入侵检测的需求提出了一种新的基于混合属性聚类的异常挖掘算法,并且依据异常点(outliers)是数据集中的稀有点这一本质,给出了一种新的数据相似性和异常度的定义。本文所提出算法具有线性时间复杂度,在KDDCUP99和WisconsinPrognosisBreastCancer数据集上的实验表明,算本法在提供了近似线性时间复杂度和很好的可扩展性的同时,能够较好的发现数据集中的异常点。     

关于高校信息化及网络建设的几点思考

本文分析了当前我国高等学校信息化及网络建设的现状,并结合本学校校园网站建设的实际,对如何加强高校信息化和网络建设做了较深的探讨,同时就如何全力推进高校信息化建设提出了好的建议。     

一种改进的BIRCH聚类算法

BIRCH算法是一种适应于大规模数据集的聚类算法,通过对所有叶节点设定统一阈值T来构建聚类特征（CF）树,并在各阶段采取不同的阈值来重建树,但没有给出一个合理设定阈值初值T及如何在各阶段提升阈值大小的具体方法。另外BIRCH算法只能处理数值型数据,这使其应用受到限制。针对以上不足,对BIRCH算法做了以下改进：1)改进原BIRCH算法的CF结构,使其可以处理混合型属性数据集; 2)启发式为BIRCH算法选择初始阈值T并给出了第二阶段提升阈值的具体操作方法; 3)对BIRCH算法的参数B和L做了探讨,指出当参数B=L时算法性能相近,并提出为获得较好聚类效果时B值的取值范围。实验结果表明,改进后的BIRCH算法具有较好的性能。     

面向混合属性的高效聚类算法研究

将夹角余弦的概念推广到混合属性的数据,提出了一种基于相似度的聚类方法CABMS,同时给出了一种计算聚类阈值的简单有效的策略。有关CABMS数据库的大小,属性个数具有近似线性时间复杂度,使得聚类方法CABMS具有好的扩展性。实验结果表明,CABMS可产生高质量的聚类结果。     

菲律宾语自然语言处理研究综述

通过对菲律宾语的词法分析、句法分析、语义分析等基础研究和机器翻译、拼写检查、情感分析等应用技术的研究进展进行分析,得知菲律宾语仍属于语言资源较为缺乏的低资源语言,在菲律宾语自然语言处理领域,现有研究比较宽泛但不深入,与英语、汉语等语种的自然语言处理研究相比,还存在较大差距;相较而言,英菲平行语料库构建及其机器翻译的研究取得了较大进展,而其他领域研究进展相对缓慢。总体来说,通过跨语言处理技术构建跨语言平行语料库,推动深度学习应用于菲律宾语自然语言处理的方法研究,探讨基于规则、图模型、结构等方法对菲律宾语文本自动摘要的适用性,将是未来菲律宾语自然语言处理的主要研究方向。     

基于数据交换的传感器网络低功耗路由算法

由于在敌意或恶劣环境下,传感器网络节点的能量无法补充,研究节点能量用尽时,如何交换工作节点和睡眠节点的工作模式有重大意义。基于节点整体交换算法,提出了数据交换算法,新算法采用正方形网格剖分方法,对收集信息区域进行剖分,当网格某节点能量用尽时,进行节点数据交换。理论分析与实验测试结果表明：新算法能有效延长整个传感器网络的生命周期,并在时间复杂度与空间复杂度方面比整体交换算法具有更优性能。     

中文音乐情感词典构建及情感分类方法研究

作为仅次于及时通信和搜索引擎的中国互联网网民第三大应用,网络音乐及其应用技术受到业界学者的青睐。音乐作为人类最重要的交流媒介,携带着丰富的情感信息,计算机音乐情感分析更是得到人机情感交互技术领域的高度重视。在基于歌词文本的音乐情感分析过程中,一部合理的音乐领域情感词典,将提供更加细致、更加准确的分析结果。以改进后的Hevner情感环模型为基础,借助HowNet所提供的语义资源和从网络爬取的歌词文本语料库,构建了一部树形层次结构的音乐领域中文情感词典,并利用LRC歌词携带的时间标签获取歌曲的语速信息,实现了基于情感向量空间模型和情感词典的歌词情感分类。实验表明与人工构建的情感词典相比,所构建的情感词典更适用于音乐领域。     

概率后缀树在入侵检测中的应用研究

系统调用序列能够反映系统进程的行为特征。而系统调用序列中每个调用的出现都与它之前出现的若干个调用相关。因此可以利用概率后缀树（PST）对系统调用序列建模,反映系统调用基于上下文的概率特性。提出了系统调用序列异常度的定义。在进行序列的异常检测时,先利用正常系统调用序列训练PST模型,然后通过该模型,利用计算未知系统调用序列的异常度,根据给定的阈值判断该序列是否异常。实验表明这一度量对于正常进程与异常进程有着良好的区分效果。     

基于软件体系结构的DELPHI动态树型目录设计与实现

随着计算机软件规模和复杂性的不断增加,在软件的设计中,体系结构在系统结构显得越来越重要;本文从体系结构的角度出发．使用开发工具delphi,开发了动态树型目录,并通过高校选课系统验证。