基于核的非凸数据模糊K-均值聚类研究

将模糊K-均值聚类算法与核函数相结合,采用基于核的模糊K-均值聚类算法来进行聚类。核函数隐含地定义了一个非线性变换,将数据非线性映射到高维特征空间来增加数据的可分性。该算法能够解决模糊K-均值聚类算法对于非凸形状数据不能正确聚类的问题。     

数据库高技能人才培养的实践研究

随着大数据、云计算的大量运用,对数据库高技能人才的要求越来越高。同时,也对数据库高技能人才的培养也提出了更高的要求。通过培养数据库高技能人才,发展壮大一支拥有高专业技术、高专业技能、高知识水平的数据库专业技术人才队伍,是社会和企业发展过程中必须完成的任务;在大数据、云计算、云平台、数据仓库、数据挖掘等新兴技术和技能发展趋势下,在各类信息和数据系统急速增长、数据呈爆发式增长的情况下加快形成企业核心竞争力的重要因素。采用改进的项目驱动的教学法进行数据库高技能人才的培养,能够极大地提高数据库高技能人才在学习培养过程中的积极性和主动性,能够使得数据库高技能人才从项目的角度出发,带着问题主动系统地学习数据库知识和技能。     

基于ANFIS的微波炉温度控制

针对微波炉温度对象的不确定性，提出了用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对微波炉温度进行自适应控制的自适应神经模糊控制器。通过对ANFIS的训练及检验，结果表明，该自适应神经模糊控制器具有较高的控制精度，控制效果较好。