基于模糊数学的高维稀疏数据聚类统计方法设计

传统的数据聚类统计方法仅适用于低维数据聚类问题,为此,本研究设计了基于模糊数据的高维稀疏数据聚类统计方法,以期提升高维稀疏数据的聚类统计效果。以模糊C均值聚类算法为基础,通过优化初始聚类中心解决局部最优问题,缩短聚类统计时间;然后引入权重机制,令该方法适用于高维稀疏数据聚类统计。基于此,以余弦距离替换原有的欧几里德距离,提高高维稀疏数据聚类统计效果。实验证明：在数据维度不同时,该方法均有较优的聚类统计效果。当数据维度较低时,分块比例为10%时聚类统计效果最优;当数据维度较高时,分块比例为40%时聚类统计效果最优。在不同稀疏度等级时,该方法的命中率和聚类统计效率均较高。     

整数值时间序列的拟似然推断

基于推广的负二项稀疏算子利用预设新息过程分布法构造一个一元 INAR(1) 模型,给出了模型的概率性质并利用拟似然估计方法对模型进行了参数估计,同时也考虑了最小二乘法、极大似然估计方法。通过数值模拟评估了这些估计方法的有效性,并应用实际数据给出模型的应用,通过比较得出基于推广的负二项稀疏算子带有几何新息过程的INAR(1)是更适合数据的模型。     

基于小波的实时烟雾检测*

传统的离子式、吸气式、光电式等烟雾检测器在大空间中检测烟雾时,会受到发射信号与接收信号之间的距离、平面角度、精确对准等限制,无法对整个空间的烟雾状况进行描述.新的方法通过监测区域的摄像机拍摄的视频图像序列,进行小波变换,分析图像帧在时域和空域的频率特性,来确定被监测区域是否有火灾烟雾的发生.实验证明该方法不受空间高度、热障、易爆、有毒等环境的限制,并且有灵敏度高、抗干扰力强、适用范围广等特点.     

图像的多尺度几何分析概述*

以函数的稀疏表示为主线,详细介绍了各种多尺度几何分析产生的背景、发展历程和逼近性能,并分析了它们各自存在的优缺点,最后指出了其发展方向.     

基于量化规则格的关联规则渐进更新*

提出一种基于量化规则格的规则更新算法,重点讨论了在新增格节点的过程中规则更新的思想,实现在格的渐增生成过程中,相应的关联规则也得到渐进更新.最后给出简单实例说明规则更新算法的正确性.     

一种新的动态权重更新相关反馈方法*

提出了正负相关图像所占比例与特征值的标准方差相结合来调整对应权值的方法.为了避免相关反馈的权值调整陷入局部最优状态,引入一个干扰因子,使权值跳出局部最优区域.结果表明了该方法的优越性.     

基于稀疏表示的遥感图像超分辨率重建

根据稀疏定理,首先对遥感图像数据进行训练,得到高分辨率图像块字典与低分辨率图像块字典,然后利用低分辨率图像块字典求出稀疏表示系数,最后根据稀疏表示系数得到超分辨率重建图像.结果可以看出,经过改进后,重建图像的客观评价指标更优.     

基于Oracle的企业数据移植工具的开发

数据仓库存储着大量的数据以支持查询、预测和决策,然而企业的大量数据常常来自于若干数据源,如何经济有效地批量加载初始数据和增量更新数据成为一个非常重要的问题.在某企业信息化的过程中,根据实际数据特点和管理要求,设计和实现了一个专用的数据移植工具ETL,以支持企业异构数据库加载、文本图纸信息加载和EXCEL文件加载,该文阐述的设计思想和方法已在实际企业得到应用,实践证明了该数据移植工具的有效性.     

共治的景观——基于上海市浦东新区东明街道参与式社区治理实践

随着社会治理的重心逐渐向基层下移,强调社会治理共同体的建设,如何实现共建共治共享的全过程人民民主成为社区治理的关键。社区花园参与式治理强调多元共建的实现机制及基层治理共同体意识的培育路径,其中多元共建共治强调在营造中充分结合公众参与,形成可协调多方需求、可持续、居民满意度高的社区花园营造,从而在参与过程中培养居民在地认同感、归属感、幸福感,成为共同体意识产生的情感基石。基于以上思考,以上海市浦东新区东明街道参与式社区治理实践为例,从分析公众参与治理下的发展历程,再到剖析总结社区花园参与式治理实践特征,探讨社区花园参与式治理的方法、策略和机制,对于推进参与式社区规划建设、探索基层治理共同体的实现路径具有重要意义。