基于局部重构的无监督特征选择方法

利用局部线性嵌入(LLE)算法中获得局部邻域之间的重构关系与使用最小角回归方法解决L1归一化问题都使用回归方法,针对在通过映射获得低维嵌入空间与通过特征选择获得低维空间上有着一致的思想,提出一种能保持局部重构关系的无监督谱特征选择方法.该方法利用最小二乘法计算样本的邻域重构系数,并用这些系数表示样本之间的关系,通过解决稀疏特征值问题获得能够保持样本间关系的低维嵌入空间,最后通过解决L1归一化问题实现自动特征选择.通过在四个不同数据集上的聚类实验结果证明,该方法能更准确地评价每个特征的重要性,能自动适应不同的数据集,受参数影响更小,可以明显提升聚类效果.     

带速度控制的能量高效的数据收集算法

无线传感网络中, 在保证节点能耗较低, 从而延长网络寿命的基础上, 减小数据收集时延是数据收集的核心问题。为此, 提出了一种带速度控制的能量高效的移动数据收集方法。该方法首先基于节点剩余能量进行动态分簇, 每个簇形成两个簇头来分担簇头能耗; 然后给小车装载双天线, 使得节点能够MIMO数据上传; 最后利用TSP问题找到一条最优路径, 并对移动小车的速度进行控制, 以便小车能够更快地收集数据。仿真实验结果表明, 该方法能够均衡网络流量, 延长网络寿命; 与其他算法相比, 数据收集时延较短。     

基于聚类粒化的社团发现算法

为了实现复杂网络社团发现算法的复杂度和精确度间的均衡,提出一种基于聚类粒化的社团发现算法(CGCDA),将网络粒化获得的粒子视为一个社团,粒化结果即为对网络的社团划分。首先,将网络中的每个节点视为基本粒,通过初始粒化操作实现对网络的粒化;然后,针对获得的粒化集合中满足粒化系数的粒子进行聚类粒化操作,分层粒化直到不存在满足要求的粒子对;最后,将粒子对中的重叠节点视为孤立点,用邻居节点投票法把孤立节点归并到相应的粒子中,实现对复杂网络的社团划分。实验实现了Newman快速算法（NFA）、标号传播算法（LPA）和CGCDA。实验结果表明,CGCDA在四个基准数据集上可获得平均高于LPA 7.6%的模块度和低于NFA 96%的时间。CGCDA时间复杂度较低,获取的社团模块度较高,实现了社团发现时间和精确度的均衡,相比NFA、LPA总体性能更优。     

基于海量搜索历史数据的用户兴趣模型

针对互联网搜索引擎环境中,基于海量搜索历史数据分析用户兴趣的问题,提出一种改进的用户兴趣模型。该模型根据用户搜索的历史数据,结合向量空间模型（ VSM ）和TF-IDF算法,递归地回溯出用户兴趣权重列表。为解决用户兴趣变化和时间性能的问题,该模型引入时间遗忘机制进行动态更新,并在Hadoop分布式系统架构下利用MapReduce分布式编程模型进行实现。实验结果表明,改进的用户兴趣模型的查准率和召回率都能达到50',具有较好的可行性和可用性。     

局部颜色特征与工艺参数融合的铜浮选入矿类型识别

针对铜浮选过程中矿源变化频繁而造成的浮选工况难以识别、生产过程不稳定等问题,在分析铜浮选流程特点的基础上,提出了一种局部颜色特征与关键工艺参数融合的铜浮选入矿类型识别方法.首先采用多元图像处理方法提取泡沫图像局部颜色特征,然后采用混合滤波、时间配准算法将其与关键工艺参数进行数据融合,最后用融合后的混合特征进行模糊聚类,得到隶属度矩阵和聚类中心.工业数据仿真结果验证了本文所提方法的有效性.     

多源信息融合的测井曲线分层算法研究

测井数据解释中,针对单一测井曲线无法真实反映地层属性问题,提出以多条测井曲线的滤波因子为权值,融合出一条综合特征曲线,对该特征曲线相继采用层内差异法细分层与模糊聚类校正分层,实现特征曲线的合理分层。实验结果表明:该方法避免了海量数据处理过程,剔除了噪点数据的影响,提高了分层的速度与精度,能够为应用测井资料进行岩性识别、测井相分析、储层划分等研究提供有利的技术支撑。     

颜色和形状特征分离和局部整合的研究

特征绑定是特征分离和整合的过程。为探究视觉系统处理图像颜色和形状特征的动态绑定过程,提出基于任务的独立成分分析(T_ICA)和最短距离聚类相结合的方法,并将其应用于任务态下采集的脑功能(fMRI)数据,实现颜色和形状处理功能的分离和局部整合。结果表明,T_ICA将f MRI数据分离成彼此独立的特征成分,其中包含有目标特征成分和其他成分;聚类方法实现了颜色功能和形状功能的局部整合,形成了两个分别处理颜色和形状的基本感知系统。通过研究人脑视觉特征绑定机制为计算机视觉捆绑的研究与应用提供一定的参考价值。     

使用新混合模糊聚类算法的模糊系统建模方法

为了进一步提高模糊系统建立模型的精度,提出一种新的模糊系统算法ANFIS-HC-QPSO：采用一种混合型模糊聚类算法来对模糊系统的输入空间进行划分,每一个聚类通过高斯函数的拟合产生一个隶属度函数,即完成ANFIS系统的前件参数--隶属度函数参数的初始识别,通过具有量子行为的粒子群算法QPSO与最小二乘法优化前件参数,直至达到停机条件,最终得到ANFIS的前件及后件参数,从而得到满意的模糊系统模型。实验表明,AN-FIS-HC-QPSO算法与传统算法相比,能在只需较少模糊规则的前提下就使模糊系统达到更高的精度。     

基于线性判别边信息结合PHL的三维人脸识别

针对三维人脸识别中受光照、姿态、表情等变化而影响识别性能的问题,提出了一种原型超平面学习算法。利用SVM将弱标记数据集中的每个样本表示为一个原型超平面中层特征,使用学习组合系数从未标记的通用数据集中选择支持向量稀疏集;借助于Fisher准则最大化未标记数据集的判别能力,使用迭代优化算法求解目标函数;利用SILD进行特征提取,余弦相似性度量完成最终的人脸识别。在USCD/Honda、FRGC v2、LFW及自己搜集的人脸数据集上的实验结果表明,该算法优于其他几种三维人脸识别算法。     

基于改进K-Means聚类的煤炭交易者信誉度划分

针对目前煤炭销售中存在的煤炭质量信息分散性与质量计价政策对其质量精确性要求的矛盾,提出了采用对初始聚类中心优化选取的K-Means聚类算法,对大型煤炭企业及其联盟客户煤炭质量检验数据进行系统分析和挖掘,获得双方质量检验行为统计规律,进行交易双方信誉度等级划分,将不确定性的质量指标转化为确定性的交易者质量检验行为评价。该研究一方面可为煤炭企业在发生交易者质量纠纷情况下合理划分质量检验责任提供参考,监督和指导矿井和客户的质检管理工作;另一方面可以为煤炭企业提供销售决策辅助支持。