关于模糊C-均值（FCM）聚类算法的改进

针对模糊C-均值（FCM）聚类算法的容易收敛于局部极值的不足,提出了一种改进的模糊FCM聚类算法,此新算法在聚类中心选取和优化过程中进行了充分的考虑,是一种用于确定最佳聚类数的聚类算法,并且利用了分阶段思想,结合动态直接聚类算法和标准聚类算法,来尽量避免模糊C-均值（FCM）聚类算法的不足。新算法与传统（FCM）聚类算法方法相比,提高了算法的寻优能力,并且迭代次数更少,在准确度上也有较大的提高,具有很好的实际应用价值。     

碳/氮源对碳热还原(Ti,W)(C,N,B)固溶体粉末合成的影响

采用"前驱体+碳热还原"的方法,利用XRD、SEM研究了不同碳源和氮源对合成(Ti,W)(C,N,B)固溶体粉末的物相组成和微观形貌的影响。结果表明:以木糖和氮气分别作为碳源和氮源,能在1 200℃下合成相成分单一的纳米晶(Ti,W)(C,N,B)固溶体粉末,且操作工艺简单、易控;选用炭黑和大分子量的酚醛树脂作为碳源,尿素作为氮源时,碳热还原反应和固溶反应难以充分进行,反应产物存在大量钛氧化物的中间相(如Ti_3O_5、Ti_2O_3等)和单质W等杂质相。     

Web日志挖掘中数据预处理技术的研究

数据预处理在Web日志挖掘过程中起着至关重要的作用,直接影响日志挖掘的质量和结果。详细分析了数据预处理的过程,提出一种改进的数据清洗方法,以提高日志挖掘中数据预处理的效率,并针对Web日志数据预处理中会话识别这一重要环节,提出一种改进的会话识别方法。在用户识别后,根据页面内容、站点结构确定页面重要程度,对阈值进行调整。然后,根据用户对页面内容的兴趣度来删除会话中的链接页面和不感兴趣的页面。实验结果表明,提出的方法能更准确地确定页面访问时间阈值,得到更为合理有效的会话集合。     

Web日志挖掘中数据预处理技术的研究

数据预处理在Web日志挖掘过程中起着至关重要的作用,直接影响日志挖掘的质量和结果.详细分析了数据预处理的过程,提出一种改进的数据清洗方法,以提高日志挖掘中数据预处理的效率,并针对Web日志数据预处理中会话识别这一重要环节,提出一种改进的会话识别方法.在用户识别后,根据页面内容、站点结构确定页面重要程度,对阈值进行调整.然后,根据用户对页面内容的兴趣度来删除会话中的链接页面和不感兴趣的页面.实验结果表明,提出的方法能更准确地确定页面访问时间阈值,得到更为合理有效的会话集合.     

基于k-均值的文本聚类算法及改进

本文提出了k-means聚类算法中选取初始聚类中心及处理孤立点的新方法,改进了k-means算法对初始聚类中心和孤立点文本很敏感的不足之处,并将改进后的算法应用于中文文本聚类中。实验结果表明,改进的算法较原算法在准确率上有较大提高,并且具有更好的稳定性。