基于亮度分级和方向密度的无监督文本定位

提出一种基于RGB亮度分级和方向密度的自然场景无监督文本定位方法,该方法基于场景文本通常与局部背景有较大的对比度这一特性,分别在R、G、B三个颜色层进行亮度分级,以降低背景复杂性;然后,利用文字笔画的显著方向性,以方向密度为依据进行文本区域粗定位;再进一步利用SVM多类分类器实现文本区域精确判别。新方法克服了一般无监督方法颜色聚类数目选定困难的问题,限制了候选区域的种类,从而降低了SVM分类器的训练难度,具有较高的准确性和鲁棒性。     

P2P网络中的数据挖掘

在分析了现有分布式数据挖掘算法的运行机制和P2P技术具有无中心、不同步等特点的基础上,通过扩展经典K-mean算法的迭代过程,设计了一种能够用于P2P网络的分布式数据挖掘算法。该算法只需要在直接相连的节点间传递数据,并且能使每个节点上的数据按照全局聚类的结果聚合。最后用模拟实验验证了该算法的有效性。     

基于k-means和半监督机制的单类中心学习算法

提出了一个基于k means算法框架和半监督机制的single means算法,以解决单类中心学习问题。k means算法实质上是对一种混合高斯模型的期望最大化（EM）算法的近似,对该模型随机生成的多类混合数据集,从目标类中随机标定的初始中心出发,能确定地收敛到该类的实际中心。将single means算法应用到对单类文本中心学习问题中,实验结果表明：在给定目标类中的小标定文本集后,新算法能够有效地改进类的初始中心,且对数据稀疏和方差较大的实际问题具有健壮性。     

基于贝叶斯理论的图像标注和检索

图像自动语义标注是基于内容图像检索中很重要且很有挑战性的工作.提出用语义约束的聚类方法对分割后的图像区域进行聚类,在图像标注阶段,使用贪心选择连接(GSJ)算法找出聚类区域的独立子集,然后使用贝叶斯理论进行语义标注.对图像进行标注以后,使用标注的关键字进行检索.在一个包含500幅图像的图像库进行实验,结果表明,提出的方法具有较好的检索性能.     

基于遗传算法的自适应文本模糊聚类研究

针对FCM聚类算法时初始聚类中心的选择敏感,以及聚类数C难以确定的问题,提出一种基于遗传算法的自适应文本模糊聚类方法.该方法首先将文档集合表示成向量空间模型,并采用一种新型的可变长染色体编码方案,随机选择文本向量作为初始聚类中心形成染色体,然后结合FCM算法的高效性和遗传算法的全局优化能力,通过遗传进化,有效地避免了局部最优解的出现,同时得到了优化的聚类数目和聚类结果.实验表明该算法是一种精确高效的文本聚类方法.     

基于并行遗传算法的K-means聚类研究

针对传统K-means聚类算法对初始聚类中心的选择敏感,以及聚类数K难以确定的问题,提出一种基于并行遗传算法的K-means聚类方法.该方法采用一种新型的可变长染色体编码方案,随机选择样本点作为初始聚类中心形成染色体,然后结合K-means算法的高效性和并行遗传算法的全局优化能力,通过种群内的遗传、变异和种群间的并行进化、联姻,有效地避免了局部最优解的出现,同时得到了优化的聚类数目和聚类结果.实验表明该方法是一种精确高效的聚类方法.     

深度检测DDoS攻击

为了有效地防御DDoS攻击,需要在检测环节尽可能多地获取攻击信息,而现有的方法大多仅注重检测攻击的存在,很难同时给出攻击协议、攻击强度和攻击方式等信息.提出使用多分类的方式,将攻击分为24个不同的种类,并用快速分类器HSMC-SVM作为分类工具,来完成DDoS攻击的多种信息的获取.实验表明,这种方法可以快速完成训练和测试工作,并以较高的识别率识别出不同种类的攻击,为防御环节提供攻击协议、攻击强度和攻击方式等信息.在实际网络中,能满足准确性和实时性的要求,有较强的可行性.     

一种改进的针对合著关系网络的链接预测方法

主要针对那些实体类标号属性未知的社会网络进行链接预测.由于实体的类标号属性与具体的社会网络有关,因此具体解决对作者之间合著关系网络图的链接预测问题.首先,给出了合著关系图的结构表示,然后把一个作者是否是多产的定义为合著关系图中作者实体的类标号属性.另外,还提出了一种改进的利用有指导学习进行链接预测的方法.在改进的链接预测方法中为每对作者新引入了一个特征属性--是否至少有一个是多产的.当所要预测的合著关系图中作者实体的类标号属性不完全已知时,用改进后的ICCLP算法对合著关系进行预测,以提高链接预测的性能.改进后的ICCLP算法中采用上面提到的改进后的链接预测方法.     

谱聚类算法综述

谱聚类算法是近年来国际上机器学习领域的一个新的研究热点.谱聚类算法建立在谱图理论基础上,与传统的聚类算法相比,它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点.本文首先介绍了图论方法用于聚类的基本理论,然后根据图划分准则对谱聚类算法进行分类,着重阐述了各类中的典型算法,并对算法进行了比较分析,最后进行总结并提出了几个有价值的研究方向.     

核子类凸包选样的核最近邻凸包分类器

为了保证核最近邻凸包分类器有效地处理大训练集的应用问题,本文提出一种与该分类器相结合的核子类凸包样本选择方法.核子类凸包样本选择方法是一个类内迭代算法,该算法在核空间里每次迭代选择一个距离选择集样本张成子类凸包最远的样本.在Head Pose Image Database系列1图像集上的实验中,本文方法不但可以取得较高的识别率,而且与未经选样的核最近邻凸包分类器相比,其执行速度要快许多.