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。     

基于校园一卡通消费数据的几种聚类算法的分析比较

随着高校管理信息化的加速和高校管理部门对各类校园信息资源需求的不断加强, 校园一卡通被广泛应用于学生生活的各个领域, 并要求对其存储的海量数据进行挖掘分析为各个部门提供决策依据。聚类算法作为最常用的数据挖掘方法之一被广泛应用于一卡通数据挖掘, 但目前不清楚哪种方法更适用于一卡通数据。使用多种常用聚类算法对一卡通数据进行了实验, 得出了最适合挖掘该数据的聚类算法, 并分析了相关原因。     

基于HEVC与聚类算法的计算机桌面图像压缩算法

对基于HEVC与聚类算法的计算机桌面图像压缩方案进行研究,将计算机桌面图像进行自适应块分类,利用颜色聚类算法对块进行颜色聚类,简化颜色总类、节省码流、改善编码性能。再利用HEVC帧内预测编码算法对块进行压缩,为高清分辨率计算机桌面图像网络共享,提供高效的图像压缩方法。     

基于仿射传播的有向网络聚类算法

现有大多数的网络聚类方法都只是针对无向网络, 已有的有向网络聚类方法建立在传统聚类算法基础之上, 存在着一定的局限性。针对上述问题, 提出一种基于仿射传播的有向网络聚类算法, 该算法首先采用SimRank作为节点之间的相似度, 并将计算得到的结果转换为适应于仿射传播算法的负值; 然后将相似度矩阵作为输入, 利用具有更好性能的仿射传播算法对有向网络进行聚类。实验结果表明, 所提出算法的聚类性能优于其他几种具有代表性的有向网络聚类算法。     

复合形退火的随机聚类算法

为了解决传统聚类算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种复合形退火的随机聚类算法。该方法通过在聚类过程中设置退火准则,并且将退火过程中的生成复合形部分引入随机化的复合形节点,从而在加速收敛的过程中实现了较低的算法复杂度。理论分析及仿真实验证明,该方法的聚类效果好于传统的K-均值聚类方法,并且计算复杂度比目前基于人工智能的方法低。     

浅谈数据中心网络架构的发展

网络是数据中心的一个重要基础设施,而通常分为两大部分：前端计算网络以及后端存储网络.后端的存储网络目前主要是FC网络,不过随着IP技术的发展,采用FCoE技术融合前后端网络成为一种趋势.本文主要关注前端计算网络.     

高等学校金融学科实验教学中心建设的探索与思考

以广东金融学院金融学科实验中心为例,依据中心的建设与发展自身情况,以服务地方经济培养应用型人才为目标,对金融学科实验室进行整合,根据高校金融学专业方向,构建和完善金融学科全方位实验平台,大力推进实验教学模式的创新,培养具有扎实理论基础并具有实践分析判断能力的创新型金融人才。     

一种基于计算机视觉的铁轨扣件缺失检测方法

针对传统扣件检测方法式效率低、可靠性差,不能满足现代铁路检修的需要,提出了一种基于计算机视觉的扣件缺失自动检测方法。在对灰度图像进行Canny边缘检测处理后采用十字交叉定位法对扣件位置进行定位,得到120×200像素的扣件区域,并提取扣件图像的20个边缘特征值;最后,利用模糊C均值聚类算法对这两类的特征量进行聚类分析,通过计算待诊断对象与标准模式的隶属度实现对扣件状态的分类。应用验证表明：采用的图像处理方法和识别分类算法能够有效检出轨道扣件缺失,检测速度快,鲁棒性好,检出率达96%。