一种基于采样遗传的文本软聚类方法

由于文本呈现的多样性和大量性,模糊聚类在文本聚类中扮演着越来越重要的角色。而应用最广泛的FCM算法存在着初始中心敏感的问题,对此本文提出了一种基于采样遗传的FCM算法(SGFCM)。该方法通过遗传算法的全局寻优能力来优化FCM算法的初始聚类中心,由此来提高聚类的质量及聚类的速度。实验证明该方法在文本软聚类应用中是有效的。     

基于马氏距离和H-K聚类的空值估计研究

传统的基于欧氏距离和K-means聚类算法的空值估计算法容易因为欧氏距离对量纲的敏感性和初始聚类中心对K-means聚类效果的影响产生估值误差。将层次聚类算法和K-means聚类算法有机结合起来的H-K聚类算法克服了K-means算法对初始聚类中心的敏感性,从而改善了聚类效果。与欧氏距离不同,马氏距离可以避免量纲的影响。为此提出一种改进的空值估计算法,将H-K聚类应用到空值估计算法中进行聚类,在聚类时采用马氏距离代替欧氏距离,在聚类后使用多元线性回归法计算样本中的空值。实验结果表明改进后的空值估计算法使得估计值的绝对误差率(MAER)得到降低。     

基于改进的K-means聚类算法在图像分割中的研究

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤。传统的K-means聚类算法在进行图像分割处理时,由于其算法本身的一些缺陷,使得图像颜色像素在进行聚类时会出现比较高误分类率,为了降低这一比率本文将一种改进的K-means聚类方法应用于图像分割研究中,取得了明显的效果。     

4－氨基安替比林比色法测定水中苯胺类

基于苯胺与４－氨基安替比林的显色反应提出一种新的苯胺测定方法。本方法可以测定浓度为０．０２～４０ｍｇ／ｌ的苯胺水样，方法的回收率为９５．９％～１０２％，相对标准偏差为０．６３％～１．９７％。     

基于谱聚类的不平衡数据欠采样方法研究

不平衡数据的分类问题在数据挖掘和机器学习领域中,一直是备受关注的问题.论文从数据预处理方面出发,提出一种基于谱聚类的欠采样方法,以此来降低数据的不平衡程度.先对多类样本进行谱聚类,根据每个聚类簇的密集程度,以及到少类样本的平均距离,来计算每个聚类簇的采样数目和选取怎样的多类样本,此欠采样方法可以有效去除多数类的冗余数据.实验结果证明,该算法可以有效提升少类样本的分类效果.     

一种改进的模糊聚类图像分割算法

为了提高强噪声污染图像分割的鲁棒性,给出一种改进的非局部模糊聚类图像分割算法。改进算法将模糊因子的局部邻域值替换为非局部均值滤波图像的像素值,并加入局部空间信息,产生新的目标函数。借助拉格朗日乘子法,从最小化目标函数得出隶属度和聚类中心的迭代公式,进而完成图像分割。对合成图像、医学图像和自然图像添加高斯噪声、莱斯噪声和椒盐噪声,用于分割测试,结果显示,改进算法对强噪声图像具有更高的正确分割率和较小的模糊性。     

《工程地球物理学报》征稿简则

本刊是由中国地质大学(武汉)和长江大学联合主办,国内外公开发行的工程地球物理类专业学术期刊。为提高刊登论文的代表性,加强本刊在国内外的学术辐射,特面向国内外公开征稿。欢迎地球物理学界及相关领域的专家、学人注册登录我刊网站投稿。1.稿件内容:本刊主要刊登工程、环境地球物理的新理论、新方法、新技术;重磁、地震、电磁法、地质雷达、核磁共振等方法的应用新成果;工程勘察(尤其是国家重大、重点工程)和环境勘察中的     

专家介绍

<正>秦小云,1964年12月生,广西科技大学医学院人体解剖学教授,硕士研究生导师。1986年广西医科大学临床医学专业本科毕业,1989年广西医科大学神经解剖学专业硕士研究生毕业,2005年获华中科技大学教育学博士学位。为首届广西高等学校教学名师,现任中国解剖学会理事、广西解剖学会副理事长,并担任"中国临床解剖学杂志"、"广西医学"和"华夏医学"等杂志的编委。     

医药类院校辅导员队伍专业化建设探索

通过研究辅导员队伍建设的现状,从多角度指出队伍建设中存在的主要问题,给出了辅导员队伍专业化建设的途径.并提出医药类高职院校辅导员队伍专业化建设的特色要求.