猫群算法仿生计算在图像聚类分析中的应用

针对传统优化算法在图像聚类分析中存在的复杂度高、容易陷入局部最优解的问题,提出了使用猫群算法求解图像聚类问题。该算法通过分组和混合策略的机制进行信息传递,用猫记忆当前群体中的全局最优解来更新自身,提高了算法的搜索能力;阐述了猫群算法的搜寻模式和跟踪模式,讨论了两种模式下猫群的速度、位置更新公式;并说明了利用该算法求解图像聚类分析问题的具体步骤。通过实验验证了猫群算法在图像聚类分析中的有效性和准确性。     

基于MAP-REDUCE的大数据不一致性解决算法

大数据时代悄然而至,数据质量也引起人们的关注。在提高数据质量方面,很重要的一部分是解决数据不一致性问题。针对大数据情况下的数据不一致问题,本文提出了在MAP-REDUCE框架下的聚类算法。本文在MAP-REDUCE框架下对K-MEDOIDS聚类算法进行了改进,增强了算法的适用性和精确性,并通过仿真实验验证了在大数据环境下该算法的并行性和有效性。     

面向二进制数据帧的聚类系统

为了分离复杂无线网络环境下获取到的二进制数据帧,为后续协议逆向解析提供前提条件,实现了对复杂协议簇协议的聚类系统.首先使用AC算法挖掘出二进制数据帧中的频繁序列特征;然后创新地使用了Apriori算法搜索分析这些特征的关联关系,并且结合二进制流数据帧的特点对结果进行了四步剪枝处理;最后利用筛选出的特征通过改进的K-means算法进行聚类.实验表明,该系统可以对二进制协议数据帧的聚类起到很好的效果,同时对存在TYPE字段的多层协议簇,还能进一步区分出多种协议间的层次关系.     

彩色图像分割的FCM初始化方法

针对传统模糊C-均值聚类方法所存在的过度依赖初始聚类中心、计算复杂度高等问题,提出一种新的FCM初始化方法.首先,使用维纳滤波分别对图像的R、G、B分量进行预处理,待转换为LAB色彩空间后,通过二次分水岭方法获取图像的封闭区域,并计算各区域的质心;其次,利用自适应无监督的方法对质心进行筛选和合并,将合并结果作为FCM的初始聚类中心;最后,使用FCM方法进行分割.实验结果表明,该方法不仅能够获得较准确的聚类中心,减少了迭代次数和运算时间,而且能够更好地实现图像的准确分割.     

广义相似距核视频关键帧分层提取算法*

针对视频镜头关键帧特征提取矩阵可能尺寸大小不一致导致相似度无法计算的问题,提出一种广义相似距核视频关键帧分层聚类算法。首先,针对行数相同列不同的两个特征矩阵,基于矩阵运算方法提出一种广义相似距核相似度计算方法并给出其改进形式。其次,基于改进相似距核计算方法和层次聚类算法,设计了广义相似距核视频关键帧分层聚类算法。最后,通过在测试视频数据库及人造视频片段库上的仿真实验表明,该算法能够有效的完成视频关键帧的聚类和提取操作。     

基于键盘行为数据的用户身份识别

用户击键行为作为一种生物特征,具有采集成本低、安全性高的特点。然而,现有的研究方法和实验环境都是基于实验室数据,并不适用于极度不平衡的真实数据。比如,在实验室数据上效果出色的分类算法在真实数据上却无法应用。针对此问题,提出了基于真实击键行为数据的用户识别算法。该方法将聚类算法和距离算法结合起来,通过比较新来的击键行为和历史击键行为相似度以实现用户识别。实验结果表明,该算法在100名用户的3015条真实击键记录组成的数据集上准确率达到88.22%,在投入实际应用后,随着样本集的增大算法的准确率还可以进一步提升。     

具有谐波补偿功能的微源逆变器控制研究

对一种具有谐波补偿功能的微源逆变器进行研究,即在一套逆变装置上同时实现并网和谐波补偿两种功能。首先,将谐波补偿量引入逆变器控制中,实现谐波补偿功能。并且逆变器直流侧的储能装置,可保证对谐波电流进行长时间补偿。其次,依据逆变器容量、发电单元输出及谐波功率,控制逆变器工作在最佳状态。最后,利用Matlab/Simulink验证所设计逆变器的可靠性及控制的有效性。     

基于特征偏好的聚类研究

传统的聚类方法,如k均值和模糊c均值,通常并不区分数据特征对聚类的不同贡献或重要度,因此在面对高维数据聚类时,常会导致偏低的聚类性能,这归咎于聚类时未考虑高维数据特征间所存在的高度相关性或冗余.而通过在聚类时为每一特征引入权重并通过聚类目标的优化,不仅能自动获得对应的权重,而且也获得了聚类性能的提升.尽管如此,但无监督获取的特征权重未必吻合用户所期望的特征间的相对重要性(或偏好).因此尝试利用用户给定的实际偏好设计出能反映特征偏好的聚类方法,其将现有独立于个体聚类的全局加权型偏好聚类方法拓展至聚类依赖的局部特征加权型方法,由此弥补了前者的不足,提升了偏好聚类算法的性能.     

规范化相似度的符号序列层次聚类

符号序列由有限个符号按一定顺序排列而成,广泛存在于数据挖掘的许多应用领域,如基因序列、蛋白质序列和语音序列等.作为序列挖掘的一种主要方法,序列聚类分析在识别序列数据内在结构等方面具有重要的应用价值;同时,由于符号序列间相似性度量较为困难,序列聚类也是当前的一项开放性难题.首先提出一种新的符号序列相似度度量,引入长度规范因子解决现有度量对序列长度敏感的问题,从而提高了符号序列相似度度量的有效性.在此基础上,提出一种新的聚类方法,根据样本相似度构建无回路连通图,通过图划分进行符号序列的层次聚类.在多个实际数据集上的实验结果表明,采用规范化度量的新方法可以有效提高符号序列的聚类精度.     

基于半监督图聚类的项目主题模型构建方法

项目文档主题表征的好坏直接影响后续评审专家的推荐效果.为有效利用项目文档片段之间的关联关系进行项目主题分析,提出一种基于半监督图聚类的项目主题模型构建方法.该方法首先分析项目文档的结构特点,提取项目名称、项目关键字等能表征主题的结构信息,结合专家证据文档、专家主题关系网等能表征专家主题的外部资源,定义及提取项目文档片段之间的关联关系特征;然后,利用不同类型的关联关系计算项目文档片段之间的相关性,构建项目文档片段间的无向图模型;最后,利用已标记关联关系特征作为聚类的监督信息,采用半监督图聚类算法对项目文档片段进行聚类,从而实现项目主题的提取.项目主题提取对比实验结果验证了所提方法的有效性,项目文档结构化特征、专家证据文档以及专家主题关系网对项目主题模型的构建具有一定的指导作用.