一种三支决策软增量聚类算法

已有的大多数聚类算法都假设数据集保持不变,然而,很多应用中数据集是会随时间变化的。为此,提出了一种新的三支决策软增量聚类算法。采用区间集的形式表示类簇,区间集的上界、边界与下界就对应着三支决策产生的正域、边界域和负域,并提出了一种基于代表点的初始聚类算法。采用同样的方式对新增数据集进行一次预聚类,以消除数据处理顺序对最终聚类结果产生的影响。为了快速查找新增数据的相似区域,建立了代表点搜索树,并且给出了查找和更新搜索树的策略。运用三支决策策略完成增量聚类。实验结果表明提出的增量聚类算法是有效的。     

基于三支决策的密度敏感谱聚类

将三支决策与密度敏感谱聚类结合,提出了一种基于三支决策的密度敏感谱聚类算法。该算法通过在密度敏感谱聚类的聚类过程引入容差参数得到每个类的上界,然后通过扰动分析算法从上界中分离出核心域,上界和核心域的差值被认定为该类的边界域。聚类结果用核心域和边界域来表示每个类簇,可以更全面地展示数据的结构信息。与传统的硬聚类算法在UCI数据集的实验结果相比较,本文使用核心域计算聚类的评价指标DBI、AS和ACC都有所提升,较好地解决了不确定性对象的聚类问题。     

基于图像处理的三支聚类

将数字图像处理中模糊锐化算子与三支聚类进行结合，提出了一种基于图像处理的三支聚类算法。该算法通过逆多元二次核函数将数据集的密度量化为灰度值，对数据总体采用模糊与锐化操作，提取锐化后灰度值较高的数据区域，将低密度区域从原始数据中删除。对灰度值较高的数据采用传统的聚类算法得到不同的类簇，然后对每个类簇利用图像模糊算子得到类簇的核心域，锐化算子得到类簇数据边界域，从而获得每个类簇的三支表示。试验采用不同的UCI数据集，通过比较聚类指标Adjusted Rand Index(ARI),Normalized Mutual Information(NMI)和Adjusted Mutual Information(AMI),验证了该聚类算法的有效性。     

基于反向K近邻和密度峰值初始化的加权Kmeans聚类入侵检测算法

传统Kmeans聚类算法的性能易受初始类簇中心随机性和类簇中心计算的迭代过程中边缘点和离群点反复计入的影响，为了避免这些影响，该文提出一种基于反向K近邻和密度峰值初始化的加权Kmeans聚类算法。通过样本的近邻信息计算每个样本的反向K近邻，针对不同规模、不同密度分布数据集，可以自适应地搜索密度峰值点作为初始类簇中心；自适应设定相对簇半径，并通过样本加权进行类簇中心迭代，在不同数据分布下可以有效降低边缘点和离群点对聚类结果的影响。试验结果证明，该算法在聚类性能提升的同时迭代次数大幅降低，随着入侵行为类型和数据规模的增加，该文聚类算法仍体现出较好的性能，且在发现未知攻击类型上效果显著。     

基于密度的改进聚类算法比较

针对传统K-means算法的聚类结果依赖初始聚类中心的缺陷,提出了一种基于密度的改进K-means聚类算法,该算法选择位于数据集样本密集区且相距较远的数据对象作为初始聚类中心,实现K-means聚类。针对PAM算法时间复杂度高,且不利于大数据集处理的缺陷,提出了一种基于密度的改进K-medoids聚类算法,在选取初始中心点时根据数据集样本的分布特征选取,使得初始中心点位于不同类簇。UCI机器学习数据库数据集和随机生成的带有噪音点的人工模拟数据集的实验测试证明,基于密度的改进K-means算法和基于密度的改进Kmedoids算法都具有很好的聚类效果,运行时间短,收敛速度快,有抗噪性能。     

基于邻域关系的三支聚类方法

针对当前三支聚类方法不能有效处理数值型数据，且三支聚类结果受阈值影响问题，文章基于邻域关系提出了确定合适阈值的三支聚类方法。首先给出了确定最优K值的改进K-means聚类算法。进而基于邻域关系下的下、上近似引入精度，提出了权衡边界域和精度关系的有效性评价指标。应用该指标，给出了确定邻域下、上近似中最佳阈值的构建算法，进而得到三支聚类的核心域和边界域。最后，通过UCI数据集上的实验验证了该方法的可行性，且该方法有效提高了聚类精度。     

一种基于流形距离核的谱聚类和量子聚类融合算法

谱聚类是一种基于图谱划分理论的聚类算法,本质上是将聚类问题转化为图的最优划分问题;量子聚类可以充分挖掘数据样本的内在信息,是一种基于划分的无监督聚类算法.为了充分发挥谱聚类算法和量子聚类算法的优势,本文提出了一种基于流形距离核的谱聚类和量子聚类融合算法(MFD-NJW-QC).首先,计算数据集的流形距离核矩阵,构造相应的拉普拉斯矩阵;其次,根据拉普拉斯矩阵的若干最大特征值对应的特征向量构造新数据集,并使用量子聚类算法对新构造的数据集进行聚类,从而得到原始数据的类标签;最后,基于7个人工数据集和5个UCI数据集验证MFD-NJW-QC算法的聚类性能.结果显示,MFD-NJW-QC算法能够明显提高聚类性能,尤其对于具有流形结构,且类簇大小不平衡、密度分布不均匀的数据集优势更为突出.     

基于改进无参数K-means算法的刀具状态分析

针对K-means算法需要人为确定聚类个数和随机选取初始聚类中心导致结果陷入局部最优的问题,结合基于密度峰值的聚类算法CFSFDP(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks),提出一种改进的无参数K-means算法。首先,计算样本点的局部密度和离散度。然后,建立决策图,将两个参数组成向量,计算每个点到周围5个点的距离,筛选出距离大于2倍均方差且密度大于平均密度的点作为算法的初始聚类中心,统计聚类中心个数k作为聚类个数,将初始聚类个数k以及初始聚类中心作为K-means算法的初始参数对数据进行聚类。最后,对UCI(University of California, Irvine)数据集、人工建立的高斯数据集以及真实刀具振动数据集3种不同类型的数据集进行聚类。结果表明,所提算法保持传统算法全局最优性,并验证了提出算法的有效性。由于K-means是一种无监督聚类方法,在获得较优刀具状态识别结果的同时,可减少人工数据标定、有监督训练等工作量及运算成本,这对于准确实时提取数控机床刀具运行状态具有较高的实际意义。     

基于粒子群的三支聚类算法

针对K均值聚类(K-means)算法处理复杂问题时易陷入局部最优值、聚类质量较差等不足,提出一种基于粒子群的三支聚类算法.该算法先以随机产生的聚类中心组合作为初始粒子,构成粒子群;然后,通过调整算法中的速度公式参数,使粒子在迭代过程中能较快速地找出全局最优解,即最优的聚类中心;最后,采用三支决策的方法考察数据与类的关系,把确定归属的数据分配到类的核心域,归属不确定的数据分配到类的边界域.实验结果验证了所提算法的有效性,在寻找全局最优值和聚类结果准确性等方面算法都具有较好的性能.     

噪声环境下复杂流形数据的势能层次聚类算法

基于势能的快速凝聚层次聚类算法使用一种全新的相似性度量准则,可以更高效地得到聚类结果。针对该算法无法有效处理含噪声的复杂流形数据的缺陷,提出噪声环境下复杂流形数据的势能层次聚类算法。通过势能递增曲线识别噪声点,在新定义的势能最大、最小2层数据上进行自动聚类,以确定类簇的大体框架,并在此基础上对整个数据集进行层次聚类。人工数据集上的实验表明,新算法可以有效处理噪声环境下复杂流形数据;真实数据集上的实验表明,新算法具有更优的聚类效果。     

改进测度下的模糊C均值三元催化器故障诊断方法

针对采用物理建模刻画三元催化器故障演化精确性不足问题,提出一种基于尾气大数据的改进测度模糊C均值(FCM,fuzzy c-means),故障诊断方法。该方法包括分数阶傅里叶变换(FRFT,fractional fourier transform)下的故障特征提取与优化、核熵成分分析(KECA,kernel entropy component analysis)下的分形故障特征降维以及改进相似测度下的FCM故障特征聚类。首先,对不同工况的尾气数据进行FRFT处理,获取三元催化器从时域到频域的精细故障信息,同时利用粒子群算法(PSO,paticle swarm optimization)选取最优的FRFT特征,并由分形算子给出相应精细特征的分形维数;其次,借助KECA对候选的高维分形特征进行维数约简;最后,将获得的故障特征提交给改进测度的FCM故障分类器完成故障诊断。数值实验结果表明,较之采用欧式距离或余弦距离的FCM方法,研究方法的故障诊断精确度更高。     

基于三支决策的高斯混合聚类研究

针对隶属关系不明确的情况,即样本点属于多个类别的概率接近,高斯混合模型聚类存在较大的误判风险的问题,将三支决策思想融入高斯混合模型中,提出一种基于三支决策的高斯混合聚类算法.新算法计算出数据对象属于各个类簇的后验概率作为决策评价函数,用于确定聚类结果的正域和边界域.由于新算法对边界对象采取了比一般高斯混合聚类算法更加谨慎的操作,避免了直接做出对象属于某一类或不属于某一类的决策所需承担的风险,从而有效减小了误判代价.实验进一步表明,所提出的算法不仅继承了高斯混合聚算法的特点,具有良好的聚类性能,而且还对于非球形数据簇表现出优良的聚类效果.     

毕达哥拉斯模糊三支概念格

将毕达哥拉斯模糊集理论引入模糊三支概念格中, 在毕达哥拉斯模糊形式背景下研究毕达哥拉斯模糊三支概念格的构造。首先, 结合毕达哥拉斯模糊集理论将对象与属性的关系同时用隶属度和非隶属度表示, 给出毕达哥拉斯模糊形式背景的定义;其次, 基于给定的阈值α和β以及三支决策思想, 将对象集(属性集)划分为正域、负域, 边界域3个部分;在此基础上, 给出2种毕达哥拉斯模糊三支概念(对象导出毕达哥拉斯模糊三支概念与属性导出毕达哥拉斯模糊三支概念)的定义和相关定理, 构建相应的概念格;最后, 结合实例阐释毕达哥拉斯模糊三支概念格在实际问题中的应用。     

基于AE-概念格的决策形式背景属性约简

针对AE-概念格, 在属性三支协调下, 提出了保持非冗余规则信息不丢失的属性约简理论。 首先讨论了子背景下的相关性质, 其次定义了属性三支协调决策形式背景中的非冗余规则协调集, 并获得了该协调集的判定定理, 最后给出利用差别矩阵和差别函数得到相应约简的方法。     

三效催化剂中助剂的研究进展

文章介绍了当今普遍使用的三效催化剂(Twcs—Three Way Catalysts)。提出了未来汽车尾气净化催化剂的发展趋势及需要解决的问题，综述了助剂在汽车尾气净化催化剂中的作用及影响固溶体储氧能力(OSC—Oxygen Storage Capacity)和织构稳定性的因素。     

一个改进的TCP三路握手方案

针对TCP协议中的安全漏洞提出了一种改进的TCP三路握手的方案。改进的方案利用计算单向散列函数和截断函数取代了三路握手过程中堆栈的建立,从而避免了系统受到攻击导致堆栈溢出,连接中断。     

T型三通性能优化

通过理论计算和实际应用相结合,对影响T型三通综合性能的主要因素进行具体探讨,提出合理的性能优化方案,如在T型三通的气流汇合处安装各种形式的导流板等.通过这些措施在发电厂的应用和测试,验证了T型三通优化后的良好效果.     

车用三效催化转化器劣化性能数值模拟

基于车用三效催化转化器的劣化机理,深入分析了Pt颗粒平均直径、反应频率因子等三效催化转化器主要劣化性能参数.然后将劣化性能参数与化学反应机理相结合,建立了包含劣化过程的三效催化转化器反应模型,并进行数值模拟.结果表明80 000 km劣化后,化学反应失活因子在载体前部最小,储放氧反应失活因子则在载体中部最小,而Pt颗粒平均直径在中部最大,两端均减小,并且模拟值与实验值比较吻合,从而验证了基于劣化性能的三效催化转化器反应模型的有效性.     

基于三支理论的无人机对地攻击认知决策方法

针对无人机对地攻击过程的自主化问题,为使无人机能够有效规避突发的地面火力威胁,研究借鉴人类智能的认知决策方法。通过分析无人机的对地攻击过程,建立了对地攻击模型,将无人机对地攻击过程中的机动行为归纳为3种方式,运用描述人脑认知思维的三支决策理论,提出了一种基于三支决策的无人机对地攻击认知决策方法。通过与其他类自主攻击决策方法的对比分析和仿真实验表明,提出的方法能使无人机合理规避攻击过程中突然出现的防空火力单元威胁。