改进FCM聚类算法及其在入侵检测中的应用

针对模糊C-均值（FCM）算法的局限性,提出了一种具有两阶段的模糊FCM聚类改进算法。通过加入点密度函数加权系数和样本特征矢量权重对FCM聚类算法中的目标函数进行改造,进而给出迭代推导公式和算法描述。该算法克服了样本分布不均匀和样本特征矢量对分类贡献不均衡的情况,有效地提高了聚类精度。最后利用KDD CUP 99数据集进行实验,结果表明该算法具有良好的可靠性和可行性。     

离散混沌系统类随机性的符号熵分析法

采用符号熵分析法,分析和讨论了经典的Logistic映射和Henon映射的类随机性强弱.先将离散混沌系统产生的实数序列转化为二进制序列,然后进行编码,计算其符号熵,绘制其符号熵图,并深入讨论了系统参数和初始值对符号熵的影响.数值仿真分析表明,符号熵法能定量区别不同离散混沌系统类随机性的强弱.同时作为随机源,Logistic映射比Henon映射好.     

基于相对距离的改进粗K-means方法

对现有的两种基于绝对距离的粗K-means方法进行了讨论,指出了各自的不足之处。在此基础之上,讨论了用相对距离替代绝对距离的合理性,从而给出了基于相对距离的粗K-means方法。通过对随机数据、Iris数据和文本数据进行聚类效果比较,验证了基于相对距离的粗K-means方法的可行性和有效性。     

一种适合于DiffServ网络的多播路由算法

提出一种适合于DiffServ网络的QoS多播路由算法PQMRD,它针对组成员不同类别的QoS请求采取不同的路由策略来选取路径,同时进行分类的接纳控制和资源预留。实验结果表明,PQMRD缓解了现有多播算法中因所有业务选择相同路径而引起的服务类间的不公平性问题。     

基于捕食者—食饵微粒群优化的二维FCM图像分割方法

传统模糊C均值聚类算法进行图像分割时仅利用了像素的灰度信息,没有考虑像素的空间邻域信息,因此抗噪性能差．为了克服传统模糊C均值聚类算法的局限性,提出了一种基于捕食者—食饵微粒群算法的二维模糊C均值聚类图像分割方法．该方法将图像的聚类分割转化为一个优化问题,根据像素的灰度信息和改进二维直方图描述的像素邻域关系特性,建立包含邻域信息的适应度函数,并利用捕食者—食饵微粒群的全局优化能力,通过迭代优化获得最优聚类中心,实现图像分割．仿真结果表明,所提算法不易陷入局部最优,抗噪能力强,聚类正确性高,分割效果好,是一种有效的图像分割算法．     

一种含影响力因子的自适应C均值算法

含影响力因子的硬聚类算法(HCMef)在对多于两类规模不均的样本进行聚类时,影响力因子指数对聚类结果影响很大,取值不当会引起类消失.影响力因子指数在0附近穷举,并利用影响力因子指数较大时类规模会在较少训练次数内消失的现象,降低计算量.提出了含影响力因子的自适应C均值聚类策略(AHCMef),并介绍了两阶段聚类方法,进一步提高聚类成功率和执行效率.结果显示,最佳影响力因子指数出现在成功聚类时的较大值附近,聚类效果从该点起随影响力因子指数的减小而降低.对HCMef算法应用于多类规模不均样本情况时,影响力因子指数的选取具有指导意义.     

基于NW小世界邻居的粒子群多阈值分割算法

针对多阈值分割问题,提出了一种新的多阈值分割算法.此算法采用相对类内方差代替传统Otsu算法中的绝对类内方差,改善了传统Otsu对小对象分割不理想的弱点;采用NW小世界模型作为粒子群优化的社会认知拓扑结构,具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度.实验结果显示此算法具有好的性能.     

基于改进的最大类间方差算法的图像分割研究

每种图像分割方法都只利用了图像信息中的部分特征,必然带有局限性,因此只能针对各种实际应用领域的需求来适当选择所需的方法.比较了几种阈值分割和边缘检测算法,着重研究了最大类阃方差算法,并对其进行改进.针对不同的图像进行了仿真,对实验结果进行了分析、研究、比较.结果表明,改进的Otsu算法能有效地提高图像分割的质量.     

椭圆工件机器视觉尺寸检测系统设计与实现

本文介绍了椭圆工件机器视觉检测系统的构成和软件功能模块,重点阐述了统计聚类和Hough变换相结合检测椭圆像素尺寸的新算法。在降低Hough变换参数维度的情况下,利用椭圆自身特征减少无效数据统计存储量。     

基于SVM融合多特征的介词结构自动识别

介词结构在汉语文本中出现频率很高,正确识别介词结构边界对句法分析、语音合成中的韵律短语划分有着重要意义。该文较为系统地探讨了汉语中常用介词的边界识别问题。利用支持向量机SVM模型,基于输出概率而不是简单的二分法来选择正确的后边界。探讨了不同的特征选择,并尝试加入语义信息等不同特征组合以提高识别准确率。对常用的68个介词进行边界识别实验,5折交叉验证的准确率达到90.95%,优于前人的识别结果。