达索系统推出EXALEAD OneCall

2013年8月15日,达索系统宣布推出EXALEAD OneCall应用软件。如今,消费者针对产品的问题日益增多且愈发复杂,这些问题大多来自不同渠道,使得一线代理有效地回答这些问题变得愈加困难。在与熟知行业动态的客户交流过程中,EXALEAD OneCall可以为客户代理提供必要的数据与信息,有效帮助联络中心转型运营模式——无论是结构性数据还是非结构性数据,无论位于内部(如客户关系管理或企业资源规划系统)还是     

基于改进K-means聚类算法的组合模型建模

在传统的K-means聚类算法中,初始聚类是随机选取的,其聚类结果易随着不同的初始聚类中心波动.针对这一问题,首先采用最大距离积法对传统K-means聚类算法的初始聚类中心进行了优化.同时定义了一种新的目标函数并将其引用到传统的K-means聚类算法中,以实现对聚类结构类别数K的优化选择.将训练集样本数据经上述方法聚类后,再将各个子类分别建立基于支持向量机的子模型,通过开关切换的方式连接各子模型得到组合的支持向量机模型.将该方法应用于双酚A生产过程的缩合反应单元溶解罐出口苯酚含量的软测量建模.工业实例仿真结果表明:该算法能较好地跟踪苯酚含量的变化趋势,有效地改善了数据分类效果,提高了软测量模型的估计精度,显示了它在工业领域的应用潜力.     

电荒:结构、价格、供需三矛盾叠加之结果

一个发电装机容量和电网规模均位居世界前列的国家,却正在遭遇多年来最严重的"电荒"。一边是东中部地区存在3000万～4000万千瓦电力缺口,另一边却是东北、西北地区"有电送不出去",富余电     

基于SIP的VoIP网络中DoS攻击的分析与研究

SIP协议是NGN中的重要协议之一,它在Internet环境下建立并管理会话,正以迅猛的速度改变当今企业及各种机构的沟通方式,因此对SIP协议安全性的研究也就显得格外重要.尽管多年来全球无数网络安全专家都在潜心研究DoS攻击的解决办法,但到目前为止收效不大,因为DoS攻击利用了协议本身的弱点.研究了针对VoIP环境下的DoS攻击,在简单介绍SIP协议和DoS攻击的基础上,详细地描述了基于SIP的VoIP网络环境中的DoS攻击的多种攻击类型,并给出针对这些攻击的网络安全维护对策.     

基于多项式核的结构化有向树数据聚类算法

各个点在数据内部的组织结构中自然地扮演着3种不同的结构性角色,分别是毂、质心和野值.在基于邻域的聚类算法中,邻域密度因子能够识别分离数据集中的毂、质心和野值.但是,邻域密度因子对有噪声和重叠的数据往往失效.为了解决该问题,引入了基于多项式核的邻域密度因子,并在有向树框架下,提出了一种结构化的数据聚类算法,其计算复杂度线性于输入数据的大小.对带有噪声和重叠的数据集,该算法能够找到所有显著的、任意形状的不均衡聚类.在人工和真实数据集上的实验结果都证实了该算法的有效性和快速性.     

BK-means:骨架初始解K-means

K-means是典型的启发式聚类算法,容易受到初始解的影响而无法获得高质量的聚类结果。骨架是近年来启发式算法设计的研究热点,它是指所有全局最优解中相同的部分,对于提高启发式算法性能具有重要意义。给出的骨架初始解K-means算法(BK-means)的基本思想是:首先利用K-means算法得到一组局部最优解(聚类结果),通过对局部最优解求交得到骨架簇。利用骨架簇构造骨架初始解及新的搜索空间。最后以骨架初始解引导K-means算法在新的搜索空间中搜索聚类结果。在15组仿真数据集和4组实际数据集上的实验结果表明,BK-means算法具有获得高内聚、高分离的聚类结果能力。     

一种特征加权FCM算法的图像重建技术研究

针对传统FCM(Fuzzy C-means)算法中初始聚类中心选取的随机性以及对初始值敏感的问题,提出一种基于进化策略的色彩空间加权的FCM聚类算法.通过在RGB(Red Green Blue)色彩空间矢量中设置加权矩阵来补偿各色彩的非均匀性,并采用一种类内最小距离最大的统计聚类算法来初始化聚类中心.实验结果表明,该算法能有效减少颜色量化后的均方差值,保持重建图像的整体层次和局部特征细节,对研究图像处理技术有较强的实际意义.

Abstract：

Aiming at a defect on randomness of the initial clustering center choosing and sensitivity of initial value in tradition FCM(fuzzy C-means) algorithm, a clustering algorithm about FCM of weighted color space based on evolutionary strategy is proposed. By interposing weighted matrix in RGB(Red Green Blue) color space, the color's inhomogeneous is compensated. And by using a statistics clustering algorithm of minimal maximal distance, clustering center is initiated. The experimental results show that the algorithm can decrease effectively the mean square deviation of color quantization, keep overall arrangement of ideas and part characteristic detail in image reconstruction, and has practical value to the study of the image process technology.     

初应力对各向同性材料柱壳结构双稳态性能的影响

建立各向同性柱壳的力学模型,分析初始应力对各向同性材料结构双稳态性能的影响. 通过对柱壳变形应变能的分析,利用最小势能原理导出柱壳实现双稳态的条件. 同时,采用ABAQUS建立壳单元模型,通过施加边界弯矩对柱壳的双稳态过程进行有限元数值模拟. 结果表明,双稳态柱壳卷曲半径的数值结果与理论结果相吻合;无论是否存在初始应力,其变形过程中均有两个平衡点,且柱壳在任一平衡位置均无扭转变形;对于无初始应力的柱壳,第1个平衡点为稳定的平衡状态,第2个平衡点为不稳定的平衡状态;对于有初始应力的柱壳,在初始应力满足一定条件下,柱壳为双稳态结构,且两个稳定状态对应的曲率方向相反. 这与反对称铺层复合材料层合壳的双稳态曲率方向相同的情况不同.     

初始聚类中心优化选取的核C-均值聚类算法

在通常的核C-均值聚类算法中,聚类结果对初始聚类中心敏感,随机选取初始聚类中心时,会使得迭代次数较多、分类结果不稳定.针对该问题提出一种优化选取仞始聚类中心的算法.该方法采用一种改进的最大最小距离算法对原始空间中的数据进行粗分类,将粗分类结果中每类类心作为初始聚类中心,再运用核C-均值聚类算法进行分类.仿真实验结果表明方法能有效减少迭代次数,使分类结果更加稳定,分类识别率也有一定程度的提高.     

一种改进的AEI算法中初始匹配码字的快速查找方法

矢量量化（VQ）是一种高效的有损压缩技术。快速码字搜索算法是矢量量化的核心问题之一,其性能决定了编码时间。快速码字搜索算法中,绝对误差不等式删除算法(AEI)是一种典型的3步算法,其第1步查找输入矢量的初始匹配码字的方法采用了Minimax法,是整个AEI算法中计算量最大的步骤,严重影响了算法的效率。针对这个问题,提出了一种新的查找初始匹配码字的方法——Partial Minimax法。该方法在保证所找到的初始匹配码字与原始AEI算法相同并且重建图像的PSNR（峰值信噪比）值不变的前提下,可显著减小这一步骤的计算量和查找时间,从而有效地提高了算法的总体编码速度。