一种改进的FCM聚类研究

针对模糊C-均值（FCM）算法在解决各数据样本对聚类中心具有同样影响权重问题的不足以及对噪声和孤立点数据敏感,提出了改进和提高的方法：利用相似关系理论,为每一个样本加一个特征权值,构造加权目标函数,让不同的样本在聚类中起不同的作用,并对欧式距离进行加权,减少少数异常点对确定聚类中心的影响;同时对隶属度函数进行改进,以消除孤立点对聚类结果的影响。实验结果表明改进后的算法比经典FCM具有更好的鲁棒性和聚类效果。     

改进的半监督模糊聚类算法

针对Ｇｒｉｒａ等近期提出的利用点对约束的半监督模糊聚类算法,其约束项与竞争聚类算法（ＣＡ）的目标函数之间数量级不一致,造成隶属度调整过度的问题,在重新定义目标函数的基础上提出一种改进算法,约束惩罚函数采用约束点对中两个样本新的联合表达式,使数量级与经典模糊聚类算法一致．实验结果显示,新算法的约束项与ＣＡ目标函数之间能很好地协调合作,并能通过对模糊隶属度的适度调整,实现更准确的聚类．     

自动属性加权的K-调和均值聚类算法

针对K-调和均值算法中距离度量将所有属性视为相等重要而存在的不足,提出一种利用自动属性加权的改进聚类算法。在算法的目标函数中,用加权欧氏距离替代传统的欧氏距离,并证明了使得算法能够收敛的属性权重更新机制。为进一步提高聚类性能,将粒子群算法融入到改进的属性加权聚类算法中以抑制其陷于局部最优,其中采用聚类中心和属性权重的值同时表示粒子的位置进行寻优。在UCI数据集的测试结果表明,该算法的聚类指标平均提高了约9个百分点,具有更高的聚类准确性和稳定性。     

基于w-距离均值的模糊聚类算法

针对模糊C-均值(FCM)算法易陷入局部最优值以及对聚类中心和噪声数据敏感问题,提出了一种基于w-距离均值的模糊聚类算法。首先根据数据自身的分布规律,依据样本间距离均值思想确定初始聚类中心,并引入了调衡因子w来调节距离均值阈值;其次为每个样本赋予权值,并利用样本权值修改了聚类中心公式和目标函数公式,提高了算法的抗噪性;最后实验结果验证了所提算法可以有效地解决聚类效果往往受初始聚类中心的影响的问题,避免了局部收敛,增强了抗噪性,准确率和效率较高。     

高阶异构数据层次联合聚类算法

在实际应用中,包含多种特征空间信息的高阶异构数据广泛出现.由于高阶联合聚类算法能够有效融合多种特征空间信息提高聚类效果,近年来逐渐成为研究热点.目前高阶联合聚类算法多数为非层次聚类算法.然而,高阶异构数据内部往往隐藏着层次聚簇结构,为了更有效地挖掘数据内部隐藏的层次聚簇模式,提出了一种高阶层次联合聚类算法(high-order hierarchical co-clustering algorithm,HHCC).该算法利用变量相关性度量指标Goodman-Kruskal τ衡量对象变量和特征变量的相关性,将相关性较强的对象划分到同一个对象聚簇中,同时将相关性较强的特征划分到同一个特征聚簇中.HHCC算法采用自顶向下的分层聚类策略,利用指标Goodman-Kruskal τ评估每层对象和特征的聚类质量,利用局部搜索方法优化指标Goodman-Kruskal τ,自动确定聚簇数目,获得每层的聚类结果,最终形成树状聚簇结构.实验结果表明HHCC算法的聚类效果优于4种经典的同构层次聚类算法和5种已有的非层次高阶联合聚类算法.     

改进的半监督模糊聚类算法

针对Ｇｒｉｒａ等近期提出的利用点对约束的半监督模糊聚类算法,其约束项与竞争聚类算法（ＣＡ）的目标函数之间数量级不一致,造成隶属度调整过度的问题,在重新定义目标函数的基础上提出一种改进算法,约束惩罚函数采用约束点对中两个样本新的联合表达式,使数量级与经典模糊聚类算法一致．实验结果显示,新算法的约束项与ＣＡ目标函数之间能很好地协调合作,并能通过对模糊隶属度的适度调整,实现更准确的聚类．

     

基于均衡化函数的k均值优化算法

传统的k-means算法要求用户事先给定k值,限制了很多应用,初始中心点随机选择,容易导致局部极值点,常用的评价函数对于求解最优聚类数目也不理想。针对这些问题,该文提出一种新的评价函数——均衡化函数,采用基于密度的初始化中心点选择算法,自动生成聚类数目,实验结果表明了改进算法的有效性。     

融合显著信息的白色污染图像自动标注算法

针对传统方法无法精准获取目标信息,导致标注结果不精准的问题,提出融合显著信息的白色污染图像自动标注算法.运用RC算法提取显著性信息,融合物体级别先验信息,增强显著性的目标一致性.利用全变差范数对图像实施正则化约束,将运动模糊点扩散函数具备的稀疏性和连续平滑性应用在图像正则化约束分析中,获取图像底层特征信息,再根据FCM算法,得到各个模糊组的聚类中心,通过遗传算子消除聚类中心收敛至极值的现象,反复搜索获得最优解.根据Sim-MSVM建立多类支持向量机最后引入损失函数实施优化,获得SimMSVM的类判别函数,经过逐步运算,最终实现白色污染图像的自动标注.实验结果表明:所提算法具有较高适用性、有效性以及准确性.     

一种融合K-means和快速密度峰值搜索算法的聚类方法

K-means算法的初始聚类中心是随机选取的,不同的初始中心输入会得出不同的聚类结果。针对K-means算法存在的问题,提出一种融合K-means算法与聚类的快速搜索和发现密度峰算法的聚类算法(K-CBFSAFODP)。该算法是这样考虑的:类簇中心被具有较低局部密度的邻居点包围,且与具有更高密度的任何点都有相对较大的距离,以此来刻画聚类中心;再运用K-means算法进行迭代聚类,弥补了K-means聚类中心随机选取导致容易陷入局部最优的缺点;并且引入了熵值法用来计算距离,从而实现优化聚类。在UCI数据集和人工模拟数据集上的实验表明,融合算法不仅能得到较好的聚类结果,而且聚类很稳定,同时也有较快的收敛速度,证实了该融合算法的可行性。     

结合最大最小距离和加权密度的K-means聚类算法

随机选取初始聚类中心和根据经验设置[K]值对[K]-means聚类结果都有一定的影响,针对这一问题,提出了一种基于加权密度和最大最小距离的[K]-means聚类算法,称为[KWDM]算法。该算法利用加权密度法选取初始聚类中心点集,减少了离群点对聚类结果的影响,通过最大最小距离准则启发式地选择聚类中心,避免了聚类结果陷入局部最优,最后使用准则函数即簇内距离和簇间距离的比值来确定[K]值,防止了根据经验来设置[K]值。在人工数据集和UCI数据集上的实验结果表明,KWDM算法不仅提高了聚类的准确率,而且减少了算法的平均迭代次数,增强了算法的稳定性。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于SVG的WEBGIS的研究

为了更加适合网上地理信息系统的发布 ,介绍了 SVG作为发布 WEBGIS的一种方法 ,研究了如何用SVG进行地理空间数据的表示、存储和客户端的实现。研究表明 :SVG具有可扩展、可交互、基于 XML和开放标准等特点     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

Elastos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世,一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的ContentProvider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式,解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

面向性能的软件再工程研究

将提高遗产系统性能作为软件再工程的一大目标加以考虑,提出了一种基于反模式的再工程方法。这种方法通过对一些反模式的特征进行识别,在遗产系统中发现对于系统性能有不良影响的设计并通过一定的方法加以消除,从而达到改善遗产系统性能的目的。