一种基于KNN的融合聚类算法

聚类是数据挖掘领域一个被广泛研究的问题.单一的算法较难获得高的聚类准确率,甚至对于特定的数据集也很难找出最佳的方法进行聚类分析.提出了一种基于KNN的融合聚类算法(KNNCE),该算法基于累积k最近邻产生数据点间相似度,并通过single-link算法构建层次聚类树得到最终的聚类划分,且能够自动确定最佳聚类数,从而很好地解决以上的问题.最后,通过常用数据测试和入侵检测方面的应用表明该算法是有效的.还把它和同类算法进行比较和分析,以证明算法的优越性.     

基于点分布特征的多元时间序列模式匹配方法

多元时间序列模式匹配的常用方法难以刻画序列的全局形状特征,比如,Euclid方法的鲁棒性不够强;而PCA方法不适合处理小规模多元时间序列.基于点的统计分布提出了一种能够有效刻画多元时间序列形状特征的模式匹配方法.首先,提取多元时间序列样本的局部重要点,作为模式描述的方式;然后,根据重要点的统计分布特点构建特征模式向量,并借助Euclid范数来度量两个特征模式向量之间的相似程度,进而进行多元时间序列模式匹配.采用该方法进行模式匹配,充分利用了序列的全局形状特征.实验结果表明,基于点分布特征的多元时间序列模式匹配能够有效地刻画序列的形状特征,且能处理多种规模的序列数据.     

自适应的软子空间聚类算法

软子空间聚类是高维数据分析的一种重要手段.现有算法通常需要用户事先设置一些全局的关键参数,且没有考虑子空间的优化.提出了一个新的软子空间聚类优化目标函数,在最小化子空间簇类的簇内紧凑度的同时,最大化每个簇类所在的投影子空间.通过推导得到一种新的局部特征加权方式,以此为基础提出一种自适应的k-means型软子空间聚类算法.该算法在聚类过程中根据数据集及其划分的信息,动态地计算最优的算法参数.在实际应用和合成数据集上的实验结果表明,该算法大幅度提高了聚类精度和聚类结果的稳定性.     

基于高斯混合模型的层次聚类算法

选择合适的聚类数和准确划分类间重叠的数据是聚类分析领域2个被广泛研究的问题.提出了一个基于高斯混合模型的层次聚类算法(HCGMM),该算法基于重叠度的衡量,而且不需要预先指定聚类数,能够很好地解决以上两个问题.算法根据高维空间中混合模型每2个组成成分之间的重叠情况自动运行或停止,从而准确划分类间重叠的数据,并自动确定聚类数.最后,通过标准的数据的测试,以及通过把它应用于不同类型的真实彩色图像分割表明,该算法是有效的,而且对噪声影响不敏感.把它和其他层次算法进行比较和分析,以证明该算法的优越性.     

基于图形轮廓的快速聚类算法

聚类是数据挖掘中的一项重要课题.在大型数据集中有效地发现具有任意形状、密度和尺度的簇结构是目前聚类算法研究中的一个开放性的问题.基于图形轮廓的思想,提出了一种快速的聚类算法PROFCLUS,使用数据点在图形空间分布形成的图形进行聚类,可以描述和发现任意类型的簇结构;聚类过程只扫描一遍数据集,通过渐进地构造图形映像的轮廓,使用少量的轮廓点信息进行增量的聚类,其时间复杂度接近于线性.实验验证表明,PROFCLUS可以对簇密度差异较大的数据进行有效聚类和噪声数据点识别;同时,与其他基于密度的算法相比,PROFCLUS大幅度提高了聚类效率.     

基于层次划分的最佳聚类数确定方法

确定数据集的聚类数目是聚类分析中一项基础性的难题.常用的trail-and-error方法通常依赖于特定的聚类算法,且在大型数据集上计算效率欠佳.提出一种基于层次思想的计算方法,不需要对数据集进行反复聚类,它首先扫描数据集获得CF(clusteringfeature,聚类特征)统计值,然后自底向上地生成不同层次的数据集划分,增量地构建一条关于不同层次划分的聚类质量曲线;曲线极值点所对应的划分用于估计最佳的聚类数目.另外,还提出一种新的聚类有效性指标用于衡量不同划分的聚类质量.该指标着重于簇的几何结构且独立于具体的聚类算法,能够识别噪声和复杂形状的簇.在实际数据和合成数据上的实验结果表明,新方法的性能优于新近提出的其他指标,同时大幅度提高了计算效率.     

大河庙水库大坝除险回固及其效果分析

本文针对大河庙水库大坝在高水位运行时渗漏严重，危及大坝安全的问题，结合在大坝除险加固方面的成功经验，提出了切实可行的固结灌浆处理方法，并对其效果进行了分析。     

井下测绘仪器自动化技术探讨

综合利用计算机技术及测绘技术 ,进行了新型自动测绘仪设计的技术探讨 ,描述了测绘仪主体结构及其与主机实现通信的方法。     

井下测绘布线控制数据结构的建立

通过对井下测绘布线控制数据结构的分析与研究 ,阐述了各种数据结构方案的优劣 ,提出了利用C语言设计的一种数据结构 ,为矿井测绘数据计算机处理的实现提供参考。