一种改进的Chameleon聚类算法

在聚类分析技术中Chameleon算法在发现高质量任意形状簇方面具有优势。但是该算法需要用户人为给出K-最近邻的K值以及停止合并子簇的位置等参数,在没有先验知识的情况下确定这些参数难度较大。此外,Chameleon算法的第一步中需要用到图划分技术,这是一个NP-难问题,因此大大增加了算法的复杂度。本文引入模块度的概念,提出了一种改进的Chameleon层次聚类算法（I-Chameleon算法）很好地解决了以上诸多问题,能够自动地发现任意形状簇。     

基于改进属性约简的粗核聚类算法

核聚类算法是一种能够处理样本间差异微弱的有效聚类算法.以粗糙集理论为基础,将基于属性重要度的属性约简算法应用到核聚类算法中,提出一种新的聚类改进算法,由此可以得到高准确率低复杂度的良好结果.该算法在使用核函数对样本优化前,首先用基于属性重要度的约简算法对样本属性进行处理,同时引入信息熵来改进约简算法,从而删除冗余属性得...     

基于连接的频繁集聚类算法

针对大型事务数据库中频繁集的多属性聚类问题,提出一种高效的频繁集聚类算法.以往聚类算法采用基于距离的计算方法,由于受到属性数据的制约,在频繁集挖掘中具有一定的限制.在属性聚类基础上,基于连接对频繁集进行聚类.在算法中先找出数据点的邻居和计算相似度,构造邻居矩阵;然后计算连接数目,确定邻居数目矩阵;最后通过设置判定函数和阈值确定聚类数.通过实验证明,算法能够不仅能有效地完成频繁集的多属性聚类问题,而且还可以进一步发现频繁集在某一层次的相关性.     

基于属性加权的不完全数模糊 c 均值聚类算法

针对现有的不完全数模糊聚类算法未考虑样本各维属性对聚类贡献不同的问题,提出了基于属性加权的不完全数模糊c均值聚类算法.利用ReliefF算法评价各维属性的重要程度,通过加权欧式距离将属性权重结合入聚类,并能实现在聚类迭代过程中的缺失属性、隶属度及聚类中心的一体化求解.实验结果表明,该算法强调了重要属性在不完全数模糊聚类中的作用,能够得到更为准确的聚类结果.     

基于区间数贴近度的最大树聚类算法研究

针对特征指标和权重指标均为区间数的多指标信息聚类问题,在传统的数值信息最大树聚类法的基础上,给出了基于区间数的多指标信息聚类问题的一种具体算法.在此过程中,加权相似矩阵的提出克服了属性权重对聚类产生的双重影响;并通过引入相对贴近度的概念,对相似区间进行排序.最后,通过实例验证了此算法的有效性.     

基于遗传算法的混合属性聚类初始点选择研究

k-prototypes是处理包含数值属性和分类属性混合数据主要的聚类算法,但由于对初始点的随机选择极易使聚类结果陷入局部最优,导致聚类结果的偏差.为改善聚类结果对初始点的依赖,采用遗传算法对初始点进行全局最优搜索.改进后的方法有更高的稳定性和对大数据集更快的收敛速度.数据集仿真结果表明改进算法正确、有效.     

一种新的模糊C均值聚类算法

传统的模糊C均值聚类算法及其变型在聚类过程中都假设所有的属性对聚类贡献相同,所以很难发现隐藏在部分属性中的类结构,也难以识别出重要属性.在实际应用中,噪声属性较为常见,并且会影响正常的聚类过程.鉴于以上原因,提出了一种新的基于属性加权的模糊C均值聚类算法,通过对人工数据和实际数据的聚类测试结果,证实了该算法的有效性.     

基于Chameleon算法和谱平分法的聚类新方法

在分析传统的聚类算法优越性和存在不足的基础上,基于Chameleon算法和谱平分法的思想提出了一种新的聚类方法。相比传统聚类算法而言此算法克服了如k—means算法、EM算法等传统聚类算法在聚类不为凸的样本空间时容易陷入局部最优的缺点,能在任意形状的样本空间上聚类,且收敛于全局最优解,并且可以降低噪声和离群点的影响,提高了算法的有效性。在UCI数据集和5个特殊的二维数据点组成的数据集上进行了实验,证明了本方法的有效性。     

聚类布尔和分类数据

提出了一种判别布和分类属性相似度的准则,并在此基础上提出了一种新的聚类的算法CAC,该算克服了传统聚类算法不适合聚类布尔和分类属性数据的缺点,实验表明CAC算法比传统的聚类算法有更好的聚类效果。     

基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法

为克服核模糊属性c-均值聚类算法易陷入局部最优解的缺点,提出一种新的基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法.该算法根据核模糊属性c-均值聚类准则设计适应度函数,利用粒子群优化算法对聚类中心进行优化,在粒子迭代进化过程中采用动态调整学习因子,提高算法的优化性能.实验表明,本文算法优于单一使用核模糊属性c-均值聚类算法和基于粒子群优化的核模糊c-均值聚类算法,也优于目前常见的典型聚类算法.     

相位噪声下OFDM系统中的信道估计与均衡

分析了相位噪声对正交频分复用（OFDM）系统的影响,发现相位噪声不仅产生通用相角错误（CPE）,而且还会产生载波间干扰（ICI）,这都使OFDM系统的性能急剧恶化,因此必须对CPE和ICI进行校正,文中给出了基于MSE准则的CPE校正方法,考虑到ICI干扰主要来源于相邻信道,进而提出了基于LMS法则的自适应相邻信道干扰消除方法,整个算法简单高效。仿真结果表明,所提出的算法大大改善了OFDM系统的性能。     

计算单元边长对分布式流域水文模型模拟结果的影响

具有物理基础的分布式流域水文模型通常采用DEM栅格作为计算单元,对地形信息具有均化作用,使得提取的坡度为非真值,且不同尺度栅格对应的该非真值差别明显,导致基于不同计算单元边长分布式流域水文模型的模拟结果具有显著差异。为了解决不同分辨率DEM模型对于模拟结果的影响,提出了一种栅格尺度与提取的流域坡度之间关系的归一化表示方法及对应的坡度矫正方法,该矫正方法中引入了可用于模型流速计算公式的坡度矫正系数。研究结果表明,计算单元边长对模拟结果的影响规律与对提取的流域坡度的影响规律完全一致,且提出的方法可以有效消除栅格均化作用对分布式流域水文模型模拟结果的影响。     

月面环境发动机羽流冲击力效应模拟计算

用计算流体力学/直接模拟蒙特卡洛（CFD/DSMC）的混合方法建立了火箭发动机羽流与固面之间相互作用的流场计算模型,通过与实验和模拟数据的比较,验证了该模型的正确性.将CFD/DSMC混合方法运用到月球探测器着陆过程中,发动机羽流对缓冲机构、月面的冲击力效应作用进行计算.结果表明,在着陆过程中,缓冲机构支架表面受到的最大压强为110 Pa;月面最大压力为2 kPa左右.计算结果为探测器的设计提供参考,并为分析月尘运动及月尘污染打下基础.     

大型光机装置隔振地基的地脉动响应分析方法

大型光机装置隔振地基上的地脉动响应对装置的稳定性有重要影响。为了准确、快速地获得大型光机装置隔振地基的地脉动响应,建立了地脉动响应分析的频域方法。首先采用人工边界层方法模拟无限地基边界的影响,建立了神光装置隔振地基结构的有限元模型,并根据试验结果确定模型中岩土的材料参数及模型基础位置的地脉动载荷输入。再在频域空间基于模态叠加法进行基础随机激励的功率谱密度(power spectral density, PSD)分析,获得装置隔振地基上加速度PSD响应。最后将地基上的加速度响应计算结果与试验结果进行比较,计算PSD曲线与试验结果吻合良好,且均方根计算结果与试验结果的最大差别小于5%。计算与试验结果吻合较好验证了本文方法的正确性,相关方法为类似大型精密电子/光学装置厂房结构的隔振地基地脉动响应计算提供了理论基础。     

压杆材料对反射超压测量影响研究

用有限元方法对应变式压杆压力传感器系统进行研究,研究3种不同材料的压杆对应变式压杆压力传感器测试结果的影响;数值模拟了不同上升前沿的梯形脉冲及三角形脉冲条件下不同材料压杆的响应误差.研究结果表明,铍压杆对测试结果的影响最小,铝合金压杆影响最大;另外,脉冲上升前沿和测量位置对测试结果的影响也很大.模拟结果对压杆材料的选择有一定参考价值.     

CH4在Fe（111）上解离的DFT研究

运用广义梯度密度泛函理论方法(density functional theory,DFT),结合周期性平板模型,研究了CH4在Fe(111)面上的解离。计算结果表明,在Fe(111)面上,CH4的第一步解离是反应的决速步,其活化能垒约为1.02eV,比Ni(111)面上CH4解离的活化能低0.34eV,说明CH4在Fe(111)面上更容易解离生成C。根据计算结果,我们可以预测,把Fe加入Ni晶体中形成的面心立方的Ni-Fe合金催化剂不能抑制C的形成,这与实验结果相一致。     

阿霉素对离体培养心肌细胞DNA合成的影响

阿霉素被视为治疗癌症最重要的药物之一,尤其在治疗硬性肿瘤方面特别有效。由于它引起心肌细胞损伤的副作用,因而在临床用上受到限制。 本文以离体培养乳鼠心肌细胞为实验材料,研究了阿霉素对心肌细胞DNA合成的影响,并对SOD等药物的保护作用进行了初步观察。实验结果表明,阿霉素对离体心肌细胞DNA合成有较大的影响,随着阿霉素剂量的加大和给药时间的延长,心肌细胞DNA合成的抑制作用增大。 SOD等药物对阿霉素所致的心肌细胞DNA合成的抑制有明显的保护作用。其中SOD为自由基的清除剂,健心Ⅰ号对自由基也有一定的清除能力,氦酯是抗衰老药物,而衰老一般认为与膜脂质过氧化有关,而自由基又是与脂质过氧化密切关系着的。 从本文的直接和间接结果提示:阿霉素所致心肌细胞DNA合成的抑制有可能与它产生自由基的作用有关。     

一种基于BP网络和决策融合的高光谱遥感图像分类方法

BP神经网络在用于高光谱遥感图像分类时,其初始权值的选取对分类结果有很大影响.针对这种情况,提出了一种将BP神经网络与决策融合理论相结合的高光谱遥感图像分类方法,该方法将多个结构相同、初始权值不同的BP神经网络的分类结果进行融合,最后把融合结果作为原图像的最终分类结果,以实际的高光谱遥影像为例,说明该方法能够有效地提高遥感影像的分类精度.     

生物质材料在秒量级脉冲激光加热下的导热特性研究

通过系统的实验,对常温下生物质材料在秒量级脉冲加热下的导热特性进行了研究,并且针对本实验的条件分别进行了抛物线型和双曲线型两种导热模型的数值模拟,结果发现,傅里叶模型的计算结果和实验结果非常吻合,而双曲线模型的计算结果和实验结果相差很大,这说明在本实验的条件下,在所用的生物质材料中没有发现非傅里叶现象,同时也说明某些文献所述各种生物质材料的热松弛时间为秒量级的结论还有待商榷。     

板料激光弯曲成形动力显式有限元模拟

考虑物性参数与温度的相关性,将三维瞬态温度场与热弹塑性形变场耦合,对激光诱发的热应力弯板过程进行了动力显式有限元模拟并定量地揭示了其成形机理．分析发现：激光弯曲成形时板料的应力状态与机械折弯时有根本不同;当激光束沿直线单向扫描时,板料两端的弯曲角度不同;板料的长度大于10倍板厚或5倍光斑尺寸时,板长对弯曲角度的影响不再显著;沿扫描方向,距离光斑中心3倍光斑尺寸以外的区域,仍然对弯曲变形量产生影响．数值模拟所得的位移场的形态与实验吻合．