基于量子粒子群算法的医学图像配准

医学图像配准是图像融合等图像处理需要先行解决的问题.首先用坎尼算子提取图像的边缘,再用K均值聚类算法进行聚类分析提取轮廓特征点,然后引入了带有量子行为的粒子群优化算法来求解配准所需的空间变换参数.实验结果表明,QPSO能够迅速地在全局范围内找到最优解,应用于多模态医学图像配准是可行的.     

基于可变染色体长度的遗传K均值聚类算法

针对传统K-均值聚类算法需要事先确定聚类数,以及对初始质心的选择具有敏感性,从而容易陷入局部极值点的缺点,使用了一种基于可变染色体编码长度的遗传算法对传统K-均值聚类进行改进.该算法可以在事先不确定K值的情况下,通过多次的选择、交叉.变异的遗传操作,最终得到最优的聚类数,以及最优的初始质心集.通过Reuters数据集的实验结果表明,基于该算法的聚类划分结果明显优于传统K-均值聚类算法,并且好过基于固定染色体编码长度遗传算法的K-均值聚类算法.     

基于兴趣的用户聚类分析在入侵检测中的应用

在入侵检测中对用户进行聚类,可以改善安全分析的效率,有助于发现潜在非法用户.在聚类中提出按照访问兴趣对用户进行聚类分析,在用户访问兴趣度量中综合考虑网页内容和浏览路径因素.在聚类分析中,依据访问兴趣定义提出新的相似度计算方法.利用传递闭包法对用户进行聚类.算法可以提高用户聚类的准确性,试验结果表明该算法是有效的.     

基于UML状态图的类测试用例实现的研究和设计

UML状态图能有效的表现系统的并发控制和类的嵌套,但用其实现的类测试用例复杂.研究了UML状态图和扩展有限状态机这两种方法在软件测试中状态转换的特点,利用扩展有限状态机状态转换单一线索化的特点降低UML状态图在类测试用例生成中的复杂性.以一个坐标图形显示类的测试用例生成为例,详细讨论了结合扩展有限状态机状态转换特点的UML状态图在面向对象测试技术中的应用.     

数据挖掘在电信套餐预演中的应用研究

电信体制的改革引入了竞争的机制,使得电信企业根据不同的客户提供不同优惠的电信套餐.电信企业在客户细分的基础上针对具体的客户群推出新套餐,将新套餐推向市场前希望对该套餐进行预演,以预测该套餐推出后的市场情况.在分析现有套餐预演的基础上,提出了电信套餐预演的整体分析模型,并结合电信企业实际套餐数据对该模型各部分进行了具体的应用分析,结果证明了该模型的有效性.     

基于遗传算法与FCSS相结合的模糊球壳聚类算法

模糊球壳聚类(FCSS)算法广泛地应用于模式识别与机器学习等领域。由于其采用基于梯度法和交替寻优策略,对初始化比较敏感,容易陷入局部极值点,从而影响聚类效果。将现代全局优化方法之一的遗传算法(GA)与FCSS算法相结合,得到一种新的球壳聚类算法GA-FCSS。数值实验表明:新方法对球壳形数据有令人满意的聚类效果。     

基于多项式核的结构化有向树数据聚类算法

各个点在数据内部的组织结构中自然地扮演着3种不同的结构性角色,分别是毂、质心和野值.在基于邻域的聚类算法中,邻域密度因子能够识别分离数据集中的毂、质心和野值.但是,邻域密度因子对有噪声和重叠的数据往往失效.为了解决该问题,引入了基于多项式核的邻域密度因子,并在有向树框架下,提出了一种结构化的数据聚类算法,其计算复杂度线性于输入数据的大小.对带有噪声和重叠的数据集,该算法能够找到所有显著的、任意形状的不均衡聚类.在人工和真实数据集上的实验结果都证实了该算法的有效性和快速性.     

决策树支持向量机多分类器设计的向量投影法

针对如何有效地设计决策树支持向量机(SVM)多类分类器的层次结构这个关键问题,提出一种基于向量投影的类间可分性测度的设计方法,并给出一种基于该类间可分性测度设计决策树SVM多分类器层次结构的方法.为加快每个SVM子分类器的训练速度且保持其高推广性,将基于向量投影的支持向量预选取方法用于每个子分类器的训练中.通过对3个大规模数据集和手写体数字识别的仿真实验表明,新方法能有效地提高决策树SVM多类分类器的分类精度和速度.     

基于核最优变换与聚类中心的雷达目标识别

抽取有效鉴别特征是雷达一维高分辨距离像识别的关键.基于统计学习理论的核化原理,提出一种新的鉴别特征提取方法---核最优变换与聚类中心算法.该算法通过非线性变换,将数据映射到核空间,在核空间执行最优变换与聚类中心算法,能够提取一维距离像的稳健非线性鉴别特征.同时,基于训练样本在核空间所张成的子空间的一组基,给出一种快速计算方法,提高了特征提取速度.基于微波暗室实测数据的实验表明了该方法的有效性.

     

基于模糊一类支持向量机的核聚类算法

引进模糊概念替代距离拒绝尺度,定义具有支持向量特性的模糊隶属度函数,以描述训练点隶属于聚类集的程度.惩罚了边缘点对聚类中心的贡献权重,从而抑制了聚类中心的偏移,在避免复杂的参数搜索过程的同时,保证了算法的鲁棒性能.仿真结果表明,在相同初始条件下,改进算法较原算法对不规则分布数据的处理效率更高.