蚁群优化与模糊聚类结合的文本聚类研究

针对模糊文本聚类算法（FCM）对输入顺序以及初始点敏感的问题,提出了一种使用蚁群优化的模糊聚类算法（FACA）。该算法采用蚁群聚类算法（ACA）找到聚类的初始中心点,以解决模糊聚类的输入顺序以及初始点敏感等问题。模糊文本聚类算法的线性复杂度使其更便于在计算机实现。与经典的基本模糊聚类以及蚁群聚类在真实数据集上仿真相比较,结果表明经蚁群优化过的模糊聚类算法（FACA）效果更有效,更适合应用于大型的数据集。     

改进CS逻辑的自动化分析工具实现

基于CS逻辑,对其在自动化实现上存在的不足进行扩展,使用prolog人工智能语言设计并实现基于改进CS逻辑的自动化分析工具。实验表明该工具具有应用方便、分析效率高的特性,且能够有效避免分析过程中的状态空间爆炸问题。     

信息系统项目中的范围管理研究

随之电子商务、电子办公、电子政务等一系列的网络化信息工程的推进。为了能够达到的办公管理的全面信息化,提升管理效率并减少管理资金及人员的投入,建设智能化的管理的信息管理系统是当今的热点问题。而在信息化项目的建设中,范围管理尤为重要,它主要的研究内容是信息系统中项目范围的变化以及控制。文章以项目经理的的视角出发,在信息系统项目建设中的真实案例来讨论项目建设中的范围管理,利用范围管理的几个阶段:项目范围管理计划的编制、项目范围的定义、创建WBS、项目范围的确认、以及项目范围的控制等五个过程对信息系统的范围管理进行分析,希望能起到抛砖引玉的作用。