重复串特征提取算法及其在文本聚类中的应用

针对Web文档的高维问题及网络新语言给现有分词系统带来的挑战,该文提出一种基于重复串的特征提取方法,可以从文本中提取有意义的特征,且对于中文无需分词。实验表明,该方法可以降低特征空间维度,同时能有效改善传统以词为特征的聚类算法的性能。     

面向产品创新设计的功能模块划分方法

首先根据客户需求与功能单元之间的相关程度构造模糊相似矩阵,然后以功能模块内的聚合度与功能模块间的分离度作为筛选条件,并把功能单元之间流的关系作为评判划分是否合理的依据;在此基础上,应用遗传算法进行产品模块划分.应用实例表明:该方法是一种高效、通用的功能模块划分方法.     

利用地理网格簇增强定向扩散协议

定向扩散协议是一种用于无线传感器网络的数据分发协议.在定向扩散中,兴趣和探测数据采用泛洪的方法在网络中散布,这将引起广播风暴导致网络能量的大量消耗.在网络中通过形成簇结构可以缓解广播风暴问题,每个节点利用本身的地理位置信息自组织形成虚拟地理网格簇,簇中仅有一个节点负责兴趣和探测数据的广播.模拟试验表明,这种方法有效地降低了网络的能量消耗.     

基于遗传算法和遗传模糊聚类的混合聚类算法

为了动态确定聚类数目C和该数目下的最优分类,构造出遗传算法和模糊遗传C均值聚类的混合聚类算法(HGA-FGCM),该方法构造了一个既考虑类与类之间的分散程度,又考虑同一类紧凑程度的目标评价函数;运用遗传算法的全局寻优能力,求得最佳聚类数下的最优聚类。     

日常出行中的交通信息有效性仿真研究

采用计算机仿真的方法时交通信息在日常出行中的有效性问题进行了研究。论文在提供信息条件下出行选择行为研究的基础上建立了仿真模型,并通过该模型分析了在不同交通信息准确度、交通系统稳定性、交通信息提供方案条件下,交通信息的有效性。仿真结果表明。交通系统越不稳定,提供的交通信息准确度越高,交通信息的有效性越高;发布交通信息要有选择性．并不是交通信息越多交通信息的作用越大。研究成果时于我国智能交通运输系统建设有一定的指导意义。     

一种新型Ad Hoc网络分层路由协议及性能评价

分层结构已经被引入到有线网络.然而,由于在Ad Hoc网络中所有的终端都是移动的,所以引入分层结构很困难.为解决此问题,提出了一个基于自治分簇策略的新型分层路由协议:Layered-TORA.其能够将终端分成多个自治的簇,数据通过在簇间执行按需路由协议而簇内执行表路由协议达到目的结点.并通过实验对Layered-TORA和TORA进行了比较和分析.证明了,Layered-TORA可有效解决在AdHoc网络中引入分层结构的问题.     

基于面向服务架构的遗留系统再设计方法

提出了一种遗留系统再设计的方法,应用改进的层次聚类算法构建遗留代码,能够方便地将代码取出以构建Web服务.该方法支持服务鉴别和服务包装,通过改造有用的遗留代码,经济有效地将遗留系统迁移到面向服务架构中.最后利用上述技术,成功地再现了一个分布式并行计算平台的再设计过程.     

宽广视野虚拟环境漫游的设计与实现

探讨了宽广视野三维虚拟环境沉浸式漫游的系统结构和若干技术问题.系统使用多台微机及配套图形卡构成集群并行渲染,使用MPI(message passing interface)构成消息递送环境,使用开放源码的OGRE(open graph rendering engine)三维图形引擎进行场景渲染.实验证明系统开发成本低、效果满足应用需求,可广泛用于训练模拟、飞行再现、虚拟战场环境等视景仿真领域.     

基于点击流的客户行为分析引擎的设计与实现

给出了一个基于点击流的客户分析引擎的设计,通过对ExLF日志文件格式进行扩充,分别利用基于嵌入Session变量的Cookie识别机制和时间窗口模型来对用户及用户访问事务进行识别,同时给出了数据源收集的具体数据库表格.在结合聚类和CLV价值分析识别核心客户后,进一步将点击流会话事务文件与商务网站的内部数据相结合,利用改进的Apriori算法,进行多维关联规则挖掘,从而实现对用户行为和兴趣模式进行分析.     

基于扩展粗集模型的聚类方法研究

首先在传统的粗糙集模型基础上,通过松弛对象之间的不可分辨和相容性条件,给出了一种基于和谐关系的扩展粗糙集模型;在新模型的基础上,提出了一种新的层次聚类方法;给出一个具体的实例对新的模型加以解释说明。