一种改进人工蜂群的K-medoids聚类算法

针对传统K-medoids聚类算法初始聚类中心选择较敏感、聚类效率和精度较低、全局搜索能力较差以及传统蜂群算法初始蜂群和搜索步长随机选取等缺点,提出了一种基于粒子和最大最小距离法初始化蜂群和随着迭代次数增加动态调整搜索步长的人工蜂群算法,将改进的人工蜂群进一步优化K-medoids,以提高聚类算法的性能。实验结果表明：该算法降低了对噪声的敏感程度,具有较高的效率和准确率,较强的稳定性。     

基于粒计算的属性约简算法

粒计算是一种基于问题概念空间划分的新的智能计算理论和方法,不相容决策表是粗糙集理论研究的一个重点。利用粗糙集中的等价关系来构建粒子,给出了决策表系统的粒子分解方法及在粒表示下以属性重要性作为启发信息的属性约简算法。实验结果表明该算法不仅具有高效性,而且能处理大型决策表。     

基于粒子群的不完备决策表属性约简PSOIDTAR法

属性约简是粗糙集理论的一个核心部分。由于经典的粗糙集模型对不完备信息系统不适应,通过把属性约简问题归结为0-1组合优化问题,提出了一种应用二进制粒子群算法来求解属性约简的方法。通过引入近似分类精度和近似分类质量,为获得最小约简确定了有效合理的粒子适应度函数。仿真实验结果表明该算法能得到最小相对约简,且具有较高的运算效率。     

基于免疫遗传算法的模糊C-均值聚类

为了克服FCM算法对初值的敏感性,提出了一种基于免疫遗传算法的FCM算法。该算法利用免疫系统原理和遗传算子自适应调整的方法（即免疫遗传算法）来改进FCM算法。实验证明该算法能有效解决未成熟收敛的问题,保证了种群的多样性,使聚类问题最终快速、有效地收敛到全局最优解。     

城市发展的动力维研究

通过对城市发展的动力维研究,着重分析了城市发展的潜在动力及可持续发展承载力,从而得出结论：城市规模的有限是相对的,而发展是绝对的,城市规划从渠道建设着更利于实现其科学化目标。可持续发展的目标是人的全面发展,实质是人的各种社会关系的全面发展。城市的本质是渠道的节点,表现为各种社会关系的总和。     

用Visual Foxpro实现Apriori算法的研究

采掘关联规则是数据采掘领域的一个重要问题.探讨了Apriori算法,基于该算法,提出了1种用VisualFoxpro求频繁项目集的方法,并编写了求频繁项目集的程序.     

具有全局记忆的LF蚁群聚类算法

针对传统的LF蚁群聚类算法中存在的收敛速度慢,蚂蚁空载导致的资源浪费以及易陷入局部最优等问题,提出了一种蚁群改进算法。算法初期采用直接分配原则,直接将蚂蚁随机放在数据对象上,并生成随机的全局记忆,在聚类时负载蚂蚁移动受到全局记忆的指导,利用余弦相似度判断最相似的记忆中心,并向该记忆中心移动,全局记忆在一次迭代完成后更新。当蚂蚁拾起数据对象失败时,为了减少蚂蚁再一次的随机移动所带来的资源浪费,采用相异原则将蚂蚁移动到下一个数据对象上。改进的算法在UCI数据集Iris、Wine、Glass和Robotnavigation上进行验证,算法在保证原有算法准确率的基础上明显提高了收敛速度。     

融合BTM和图论的微博检索模型

微博数据量庞大且微博文本的字符数少、特征稀疏,为提高检索精度,提出一种融合BTM和图论的微博检索模型,通过词汇语义相关度计算微博文本中带有标签的特征相关度,构建bi-term主题模型,用JSD距离计算映射到该模型中短文本的词对相关度,抽取CN-DBpedia中实体及图结构,再使用SimRank算法计算图结构中实体间的相关度。综上3种相关度为该模型最终相关度。最后使用新浪微博数据集进行检索实验,实验结果表明:对比于融合隐含狄利克雷分布算法与图论的检索模型和基于开放数据关联和图论方法系统模型,新模型在MAP、准确率和召回率上性能有明显提高,说明该模型具有较优的检索性能。     

新的小生境萤火虫模糊聚类

模糊C均值算法因其简单、快速得到了广泛应用,但仍存在对初始值敏感和容易陷入局部最优的不足。提出了一种新的小生境萤火虫模糊聚类算法。该算法使用遍历性较好的立方混沌映射序列初始化萤火虫种群,并将随机惯性权重引入萤火虫算法,改变了基本萤火虫算法的位置更新公式,不仅减少了迭代次数,而且平衡了算法局部搜索和全局搜索的能力;并在迭代过程中合适时机实施小生境算法,进而增加了种群的多样性并加快了算法运算速度。仿真实验结果表明,该算法有效地抑制了早熟,并保证了种群的多样性和避免陷入局部最优,取得了较好的稳定性及良好的聚类结果。