基于Hadoop平台上面向电影数据集Kmeans算法的改进

针对聚类算法并行化的需求,该文对基于Hadoop平台Kmeans算法进行了改进,选用Canopy算法对数据进行预处理,并在具有一定数据结构的电影数据集上进行了单机对比实验,集群加速比实验和集群扩展率实验,分别体现改进后算法实现的高效性、良好的加速比和可扩展性,从而可以有效地运用在实际海量数据挖掘中.     

基于万进制数组的大整数乘法的算法设计

大整数在要求高精度的应用中非常有用.在计算机数据加密技术中,常会遇到大整数的算术运算问题.为此,文章分析了大整数乘法的算法,提出了一种符号位与数值分开,万进制数组存储大整数并加以处理的算法.然后在java开发平台上测试,验证了该算法的正确性及运算的效率.     

基于模糊认知图的文本分类模型研究

通过引入模糊认知图进行文本分类模型研究,即在向量空间模型、粗糙集等方法基础上使用模糊认知图进行文本分类,指出这一研究不仅大大约简文本空间向量的冗余属性,降低研究的规模与复杂性,提高工作效率,而且该研究将使文本分类通过迭代计算考虑到各向量间的影响。     

基于Storm的分布式实时数据流密度聚类算法

基于经典流聚类框架CluStream和密度聚类算法DBSCAN,提出了一种分布式实时数据流密度聚类算法DBS-Stream,并在Storm流式处理平台上设计了算法实现方案.该算法局部节点使用CluStream的两段式经典框架,在线微聚类中利用DBSCAN代替K-means初始化数据,在中心节点再使用DBSCAN算法进行全局聚类.该算法可解决任意型聚类问题,并可使局部节点快速更新数据.将DBS-Stream算法与CluStream算法进行比较,实验结果表明,本研究算法在聚类质量和通信代价方面均优于CluStream.     

近年高考数学试题与天津市中学数学教学

本文在近年高考数学试题分析与其中一年的试卷抽样分析的基础上，剖析了天津市中学数学教学的某些薄弱环节，提出一些改革的建议。     

基于LOBA逻辑的情感主体更新模型

为使智能主体能够有效处理情感,提出一种基于情感强度的情感主体更新体系结构,以及基于LOBA逻辑的情感主体更新模型.该模型为构建支持情感推理的情感规则库提供了理论依据.     

脑神经功能信息学的研究进展及应用分析

脑神经功能信息学(Brain-Neural Function Informatics,BNFI)是信息科学与脑神经科学的交叉科学,它既有意义重大的基础研究,又有丰富而广阔的应用课题.脑神经功能信息学的交叉学科的性质,不仅体现在其研究方法、研究领域与其他学科的重合和互补上,还体现在其从基础研究走向应用研究的过程中与其他学科的双向促进上.但脑神经功能信息学发展过程中存在着的局限性,需要改进.     

音乐认知脑电信号处理方法研究

人脑对音乐的欣赏和创作过程涵盖了几乎所有的认知过程,包括了知觉、注意、学习、记忆、情绪等,对音乐认知的研究成为认知研究的理想切入点,受到越来越多研究者的关注.对当前独立分量分析(ICA)和聚类方法的有效性和不足进行了分析,提出了将小波包、ICA与聚类相结合的方法用于音乐认知研究的新思路.     

T_1~*和T_(1 1/2)—型邻域空间

本文在邻域空间中又引入了T_1~*和T_(1 1/2)—型两种特殊的邻域空间,并证明了一些等价命题。最后推导了二者分离性之间的关系。