污水处理厂PPP项目优选研究

如何在众多污水处理厂PPP项目中挑选出风险低、回报适宜的优质项目不仅是社会资本方关注的重点,也是推动PPP项目顺利开展的关键。从社会资本方的角度出发,建立政府能力及环境、项目特征、项目影响3个方面的较为完善的污水处理厂PPP项目评价体系,采用聚类分析法从类别内、类别间两方面综合计算专家权重,以此修正AHP法确定的指标权重,并结合TOPSIS模型对众多污水处理厂PPP项目进行比较,优选出最适宜投资的项目。通过实例验证,此方法可行、有效,且社会资本方对项目特征、政府能力及环境两方面非常重视。     

New results on PWARX model identification based on clustering approach

This paper deals with the problem of piecewise auto regressive systems with exogenous input(PWARX) model identification based on clustering solution. This problem involves both the estimation of the parameters of the affine sub-models and the hyper planes defining the partitions of the state-input regression. The existing identification methods present three main drawbacks which limit its effectiveness. First, most of them may converge to local minima in the case of poor initializations because they are based on the optimization using nonlinear criteria. Second, they use simple and ineffective techniques to remove outliers. Third, most of them assume that the number of sub-models is known a priori. To overcome these drawbacks, we suggest the use of the density-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN) algorithm. The results presented in this paper illustrate the performance of our methods in comparison with the existing approach. An application of the developed approach to an olive oil esterification reactor is also proposed in order to validate the simulation results.     

A DISTANCE MEASURE FOR CLASSIFYING ARIMA MODELS

Abstract. In a number of practical problems where clustering or choosing from a set of dynamic structures is needed, the introduction of a distance between the data is an early step in the application of multivariate statistical methods. In this paper a parametric approach is proposed in order to introduce a well-defined metric on the class of autoregressive integrated moving-average (ARIMA) invertible models as the Euclidean distance between their autoregressive expansions. Two case studies for clustering economic time series and for assessing the consistency of seasonal adjustment procedures are discussed. Finally, some related proposals are surveyed and some suggestions for further research are made.     

到达数据中时空异常聚簇发现

在时空数据中有一类表示用户在某一时间到达某一地点的数据——到达数据,到达数据可以是社交网站的签到数据、轨迹数据中的停留点及公共交通中乘客抵达的位置数据,这些数据的聚簇可以反映用户的聚集行为.基于到达数据,提出一类新的时空数据查询——时空异常聚簇发现.将到达数据进行周期性划分,通过时空聚类算法对一个时间段的数据进行聚类,比较不同时间段内聚簇的差异度,发现具有最大簇异常度的前k个簇.通过该查询发现的时空异常聚簇可以应用于城市安全管理、基于位置的服务和交通调度等方面.定义了异常簇查询模型,提出了针对任意形状聚簇的簇差异度度量,将异常簇查询转化为二分图最大匹配问题,对二分图构建与匹配进行了优化并提出了高效的查询算法.利用真实数据集进行了充分实验,验证了查询结果的实际意义,评估了所提出的各查询算法在不同参数设置下的查询效率.     

基于密度调整的改进自适应谱聚类算法

针对谱聚类存在构造相似度矩阵时对尺度参数敏感以及处理多重尺度数据集效果不理想的缺陷, 提出一种基于密度调整的改进自适应谱聚类算法. 该算法将样本点所处领域的密度引入谱聚类, 利用密度差来调整样本点之间的相似度, 使其更符合实际簇类中样本点间的内在关系, 在一定程度上解决了多尺度聚类问题; 同时, 通过样本点的近邻距离自适应得到尺度参数, 使算法对尺度参数相对不敏感. 仿真实验验证了所提出算法的有效性和优越性.

     

基于改进遗传模拟退火 K-means的心电波形的分类研究

针对心电图自动诊断困难这一问题,提出了一种新的聚类算法：基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法,用于改进心电图（ECG）信号的自动识别技术。利用小波变换的多分辨率和抗干扰能力好的特点,检测QRS波、P波、T波,提高了特征检测的准确性;利用聚类分析具有较好的鲁棒性和适合于大数据量分析的特点,对心电信号进行波形分类。采用MIT-BIH标准心电数据库中的部分数据对识别结果进行判断,改进后的K-means聚类算法的准确率高于传统的K-means聚类算法,实验表明该算法对心电信号可以进行有效分类。     

基于K-L散度的恶意代码模型聚类检测方法

在云计算应用环境下,由于服务系统越来越复杂,网络安全漏洞和被攻击情况急剧增加,传统的恶意代码检测技术和防护模式已无法适应云存储环境的需求。为此,通过引入高斯混合模型,建立恶意代码的分层检测机制,使用信息增益和文档频率等方法分析和提取样本数据特征值,结合K-L散度特性,提出基于K-L散度的恶意代码模型聚类检测方法。采用KDDCUP99数据集,使用Weka开源软件完成数据预处理和聚类分析。实验结果表明,在结合信息增益和文档频率进行特征分析的前提下,与贝叶斯算法相比,该方法在虚拟环境中恶意代码的平均检测时间降低16.6%,恶意代码的平均检测率提高1.05%。     

WSN中基于线性规划的多类别目标覆盖算法

多类别目标覆盖问题是目前无线传感器网络中的研究热点。针对现有目标覆盖算法在时间效率、网络生命周期等方面的不足,将多类别目标覆盖问题建模为基于线性规划的网络生命周期最大化问题,提出一种基于分簇的目标覆盖算法。该算法依据节点的剩余能量和感应能力,在每个簇结构内求解最优覆盖集的基础上得到接近于最优解的全局覆盖集,进而调度节点相应的感应模块去覆盖其感知范围内同属性的目标。实验结果表明,该算法是有效的,在网络生命周期和时间效率等方面均优于CWGC方案,接近于线性规划最优值。     

基于分布相似度迁移的关键路由设备检测

在基础设施网络(如电力网、互联网等)设施中,往往会出现关键节点,主要表现为节点流量大、在网络中位置关键等,其性能不稳定将制约网络部分区域的功能。因此从提高关键基础设施的性能和安全性的角度出发,针对关键基础设施的检测成为一个重要的研究课题。提出了一种新颖的基于分布相似度迁移的互联网关键路由设备的检测算法,其目的是自动地检测当前互联网线路中的关键路由设备。在真实环境中,不同线路中不同路由设备的行为特征由于若干客观因素(网络状态、路由设备性能等)导致其分布通常不相同。因此,所提方法主要基于路由之间的分布相似度迁移:首先在目标域(当前路由)中通过谱聚类方法自动判断出可疑的路由设备,然后通过提出的基于分布相似度迁移的分类器对上一步中检测出的可疑路由设备进行分类。在华为公司提供的真实数据集上进行的测试表明,所提方法能够有效发现线路中的关键路由设备,同时能够根据不同线路之间的分布相似度迁移来提高分类结果。     

均衡模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类算法没有考虑各类样本容量因素,当各类样本容量差异较大时,其聚类判决将向小样本类倾斜。提出一种新的聚类算法——均衡模糊C均值聚类,对模糊C均值聚类算法最小化目标函数进行修正,使得改进的目标函数包含了样本容量因素,利用粒子群算法并以样本模糊隶属度为编码对象求解参数优解。从理论上分析了该算法的性质,通过仿真实验验证了所提算法对平衡、不平衡数据集的有效性。