数据流聚类算法研究

随着传感器数据、互联网数据、金融数据(股票价格等)、在线拍卖以及事务日志(网站访问日志、电话记录日志)等的不断产生,数据流成为了主要的数据形式.流挖掘是数据库领域的研究热点,有很大的应用前景.本文首先简单介绍了数据流与聚类分析的概念,阐述了数据流中的聚类分析及其要求,详细说明了主要传统聚类方法的演变及各自代表性流数据聚类算法,并对其进行总结.在本文的最后,对流数据挖掘的前景做出展望.     

使用新混合模糊聚类算法的模糊系统建模方法

为了进一步提高模糊系统建立模型的精度,提出一种新的模糊系统算法ANFIS-HC-QPSO：采用一种混合型模糊聚类算法来对模糊系统的输入空间进行划分,每一个聚类通过高斯函数的拟合产生一个隶属度函数,即完成ANFIS系统的前件参数--隶属度函数参数的初始识别,通过具有量子行为的粒子群算法QPSO与最小二乘法优化前件参数,直至达到停机条件,最终得到ANFIS的前件及后件参数,从而得到满意的模糊系统模型。实验表明,AN-FIS-HC-QPSO算法与传统算法相比,能在只需较少模糊规则的前提下就使模糊系统达到更高的精度。     

基于分裂式K均值聚类的肤色检测方法

针对复杂图像背景及光照导致的肤色检测率不高的问题,提出一种基于分裂式K均值聚类的椭圆模型肤色检测方法。该方法对图像进行光线补偿处理,采用Gray World方法对图像进行颜色均衡,选择建立检测效率较高的椭圆肤色模型进行肤色检测,并在检测出的肤色区域上采用分裂式K均值聚类(FKM)进行二次的肤色判决,进一步准确检测出肤色区域。实验表明,所提出的检测算法能准确高效地检测出肤色区域,具有较高地准确率和较强的鲁棒性。     

基于改进K-Means聚类的煤炭交易者信誉度划分

针对目前煤炭销售中存在的煤炭质量信息分散性与质量计价政策对其质量精确性要求的矛盾,提出了采用对初始聚类中心优化选取的K-Means聚类算法,对大型煤炭企业及其联盟客户煤炭质量检验数据进行系统分析和挖掘,获得双方质量检验行为统计规律,进行交易双方信誉度等级划分,将不确定性的质量指标转化为确定性的交易者质量检验行为评价。该研究一方面可为煤炭企业在发生交易者质量纠纷情况下合理划分质量检验责任提供参考,监督和指导矿井和客户的质检管理工作;另一方面可以为煤炭企业提供销售决策辅助支持。     

一种关于模糊时间序列模型论域划分的多尺度比率算法

针对模糊时间序列研究中比率划分论域方法存在对非均匀数据划分效果不理想的缺陷, 提出一种基于模糊C 均值聚类(FCM) 算法的多尺度比率划分论域的方法. 首先利用FCM算法对样本数据进行分类; 然后计算各类数据的平均相对误差, 并基于各类的平均误差划分论域, 产生非等间隔的多尺度论域划分方法; 最后, 通过算例表明了多尺度比率论域划分方法的有效性.     

赋予Android手机贴心的“弹窗提醒”

正智能手机的最大特色就是可随时接收来自社交或新闻类APP的推送消息。但是,除了短信之外,这类APP却很少有弹窗提醒,导致我们在第一时间可能错过一些重要的信息。如果你不想错过任何时间段的提醒,那就不妨尝试一下本文的方法吧。     

让无线网络覆盖更广

正现在在我们的办公室或者家中,无线网络绝不是可有可无的东西。如果无线路由器的信号覆盖不到角落,工作生活会很不方便。我们不可能为了信号将路由器挪来挪去,如何消除无线网络的盲区呢?选择最佳位置部署无线网络最重要的原则就是位置。很多人都知道路由器位于房间正中央的地方效果更好,但     

模糊聚类在股票投资中的应用

聚类分析即将一组事物根据其性质上亲疏远近的程度进行分类,把性质相近的个体归为一类,使得同一类中的个体具有高度的同质性,不同类之间的个体具有高度的异质性。模糊聚类分析是现今模糊理论应用最广泛和最富成果的技术之一。阐述模糊聚类的理论,以部分石油股票为例,抽取影响石油股票收益因素的数据,利用最大最小法建立相似矩阵,用传递闭包法作出聚类分析,并进行总结。     

计算思维导向的计算机程序设计课程教学改革研究

根据程序设计类课程与计算思维之间的内在联系,提出以“案例教学、趣味教学、微课堂”为根本的教学改革,阐述如何在新的人才培养模式下构建教学方法,即通过优化教学内容、创新实践方法等一系列举措,将程序设计的思想与方法转化为学生的创新精神和创新能力。     

本月手游

iOS益智类手游 全民砰砰砰 这个手游的分类其实很尴尬,因为要么容易被人看作是“孩子”玩的游戏,对智力要求不高,要么就是容易产出高智商的玩意儿,把许多成年人都玩“疯”了,