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。     

多媒体定时器方法中MFC跨线程传递窗口类消息的实现

为实现高频数据采集,采用多媒体定时器的方法实现上位机精确定时,同时研究实现了MFC中跨线程窗口类消息传递问题的解决方案。实验表明,定时精度高,达到10毫秒精确定时,不会出现数据丢失,运行良好。     

高聚物特性粘数的快速测定

粘度法测定高聚物的分子量具有设备简单,分子量测定范围广,而且快速准确等优点。因此,在工厂和实验室里,粘度法应用最为广泛。但按照外推法测定分子量,不仅要用大量溶剂,而且仍显得麻烦、费时。为此,文献中早有从一个溶液浓度测定计算特性粘数的经验方程。近年来仍有人重     

固态法生产果胶酶及其应用的研究

概况我所以皮落青霉(Penicillium crustosum)YPC-16和宇佐美曲霉(Aspergillus usamii)YAU-26产果胶酶菌株,从六十三株各种霉菌中筛选出二株霉菌作为出发菌株。经自然分离,二次双波长紫外光,亚硝基胍,钴60辐照诱变,分离出高产稳定的生产菌株。     

二氰基取代的四硫富瓦烯硫杂冠醚衍生物的合成及性质研究

在甲苯溶液中,在亚磷酸三乙酯存在下,采取高度稀释的方法,使4,5-二氰基-1,3-二硫杂环戊二烯-2-酮分别和多缩硫杂冠醚进行交叉偶联反应,成功地得到了不对称的2,3-二氰基四硫富瓦烯衍生物。用1HNMR、MSI、R和EA表征了其结构,并用循环伏安法研究了它们的电化学性质,用1HNMR初步评价了衍生物对钠离子的配合性能。     

红外吸收法测硅铁中的超低硫

应用高频红外碳硫仪,建立了硅铁合金中超低硫测定方法,对选择适当的测定条件如助熔剂、分析时间等进行了探讨,最佳测定条件:最大工作电流为400～480 mA;载气纯度为99.99%;陶瓷坩埚需经1 100℃灼烧2 h后,可使空白降至最小;硫元素最短分析时间为40 s,比较水平为5.00.     

Moodle平台数据挖掘方法设计与实现

教育数据挖掘是一个新兴的研究方向。如何把存储在教育软件系统中的数据转变为有意义的信息,并为教育决策、优化教学过程服务,已成为大多数教育工作者所关注的内容。文中总结了当前教育数据挖掘的研究现状,介绍了一种基于Excel的简单数据挖掘方法。该方法利用模糊C均值聚类算法,对Moodle平台积累的日志数据进行分析,找出有相似学习行为的学生,为学习社区的小组划分和研究学习模式服务。实验表明,该方法能够更准确地对学生进行分类,而且操作更为简单、方便。