基于最小生成树的多层次k-Means聚类算法及其在数据挖掘中的应用

针对传统聚类算法存在挖掘效率慢、 准确率低等问题, 提出一种基于最小生成树的多层次k-means聚类算法, 并应用于数据挖掘中. 先分析聚类样本的数据类型, 根据分析结果设计聚类准则函数; 再通过最小生成树对样本数据进行划分, 并选取初始聚类中心, 将样本的数据空间划分为矩形单元, 在矩形单元中对样本对象数据进行计算、 降序和选取, 得到有效的初始聚类中心, 减少数据挖掘时间. 实验结果表明, 与传统算法相比, 该算法可快速、 准确地挖掘数据, 且挖掘效率提升约50%.     

基于交通指数聚类的路网区域动态划分

针对宏观路网区域交通状态预报需要首先产生路网区域的需求,提出了一种新的基于交通指数聚类的路网区域动态划分方法。首先对整个城市路网进行网格化划分,将路段划分为从属于某个网格的子路段;然后,计算每个网格的交通指数,提取网格特征,从而得到样本特征矩阵;接着,利用k-means~(++)聚类算法对样本特征矩阵进行聚类,得到初始聚类标签,并对其中奇异网格的聚类标签加以修正;最后,得到划分后的路网区域。为了验证该方法的性能,利用上海市的GPS数据对上海市进行了路网区域的划分,并与不同聚类方法的结果进行了对比。结果表明,新方法对路网区域划分的精度及稳定性均有所提高。     

基于谱系聚类的数控机床模块划分系统

为研究开发有效的计算机辅助数控机床模块划分系统,利用AHP以及谱系聚类算法,结合卧式数控车床模块划分的实际,从功能出发阐述了模块划分过程.通过相关度矩阵得到距离矩阵,运用谱系聚类方法对距离矩阵进行聚合,得到划分结果,并在此基础上利用VB以及Matlab开发了数控机床模块划分系统.通过实例设计及结果分析证明该划分系统进行模块划分十分有效、准确且快捷.     

一种动态调整的混合蚂蚁聚类算法

设计和实现了一种改进的蚂蚁聚类算法.基于海上空袭目标攻击方向划分问题,分析了传统的聚类算法解决此类问题的不足,提出了一种动态调整的空袭方向划分混合蚂蚁聚类算法.该算法能充分利用空中目标信息动态调整参数,以获取合理聚类数和加速算法收敛,对孤立数据处理的鲁棒性较强.用人工数据集和真实数据集进行实验.结果表明,该算法是一种高效率的聚类算法,提高了空袭方向划分的准确性和科学性.     

一种动态调整的混合蚂蚁聚类算法

设计和实现了一种改进的蚂蚁聚类算法.基于海上空袭目标攻击方向划分问题,分析了传统的聚类算法解决此类问题的不足,提出了一种动态调整的空袭方向划分混合蚂蚁聚类算法.该算法能充分利用空中目标信息动态调整参数,以获取合理聚类数和加速算法收敛,对孤立数据处理的鲁棒性较强.用人工数据集和真实数据集进行实验.结果表明,该算法是一种高效率的聚类算法,提高了空袭方向划分的准确性和科学性.     

利用确定性退火技术的并行聚类算法

划分聚类和分级聚类是两种基本的聚类手段。划分聚类常常可以转换为一个全局最优化问题 ,传统的划分聚类方法很难得到全局最优解。基于确定性退火技术 ,给出了解决划分聚类问题的一种算法 ,并给出了在集群系统上的并行化方案 ,推导出了参与并行计算的最佳处理机数目 ,给出了加速比的估算公式。通过模拟算例可知 ,该算法的特殊结构适合在机群系统上进行并行计算 ,特别对聚类点集相当大的聚类问题 ,由于任务间的通信开销与计算量相比很小 ,能够达到很好的并行效果     

改进k中值聚类及其应用

文章对划分方法、层次聚类方法以及小波变换进行了介绍,并详细分析了划分方法和层次聚类方法中存在的不足,将划分方法和层次聚类方法相结合,各取所长,提出改进的中值聚类,该方法分别从相似性度量、初始聚类簇及其簇中心的获取两方面对原始的基于划分的聚类方法进行改进.通过在混合数据聚类以及图像分割中的具体应用,验证了本文算法聚类的有效性及适用性.其中,在图像分割应用中,由于数据量的大小直接与图像本身的大小相关,当处理大型图像时,考虑首先对图像进行小波变换,通过对低频信号进行层次聚类从而能够快速有效地获取初始的聚类簇及其中心.     

一种基于抽样的谱聚类集成算法

谱聚类是利用样本数据集的相似性矩阵中特征向量的性质对样本数据集进行聚类.而随着数据规模的增加,谱聚类算法所耗时间会因为大规模的特征分解而明显增大.采用抽样方法可以有效降低算法所耗时间,但是简单随机抽样子集之间关联性太弱,通常无法准确反映数据集的分布特征.基于此,设计了一种新的抽样策略,利用该方法进行多次抽样,生成多个既具有关联性又具有差异性的数据子集.在每个数据子集上分别利用NJW算法(由Ng A Y、Jordom M I和Weiss Y提出)进行谱聚类,并根据最近邻原则将聚类结果映射到全体数据集,生成若干基聚类,最后,将聚类结果集成,得到最终的聚类划分.实验证明,该方法与传统NJW算法以及简单抽样集成算法相比,算法的效率及有效性有了一定的提高.     

相交网格下基于最优划分的多密度梯度网格聚类算法

为解决网格聚类算法中对参数过于敏感、无法自动识别不同密度梯度类以及不同梯度类间划分不够精确等问题,提出了相交网格下基于最优划分的多密度梯度网格聚类算法(OPMDG).该算法只需用户输入一个大致的密度阀值范围,网格边长自动计算并可自动调节适应,减少了算法对参数的敏感性;提出了二重划分技术,可挖掘不同密度梯度的类;对于处于不同类上的交界点,引入了电荷间吸引力的概念,能有效解决类间聚类精度不高等问题.实验结果表明该算法是有效的.     

一种改进的基于超网络的高维数据聚类算法

高维数据聚类问题是当前聚类分析研究的重点。笔者提出了一种改进的基于超网络的高维数据聚类算法。首先,将高维数据映射到一个大规模带权超网络中;其次,定义超网络中边的权重;再次,采用优化的超图划分方法划分带权超网络;最后实现高维数据聚类。这样有效过滤掉聚类中的噪声数据,避免了传统聚类方法在降维过程中产生的弊端。实验证明,该算法具有较理想的有效性和精确度。     

三维方形板材切割的聚合启发式混合算法

针对三维方形板材切割问题,提出一种有效的三维切割问题的聚合启发式混合算法（AG_HA）。该算法基于三维装箱的基本块,利用评估规则对可聚合基本块进行局部聚合,然后运用启发式算法得到初始切割方案,最后利用遗传算法对切割方案进行优化。对具有代表性测试数据的计算结果表明,该算法是解决三维方形板材切割问题的一种有效方法,且可与目前经典算法竞争。     

Computation of Edge-Edge-Edge Events Based on Conicoid Theory for 3-D Object Recognition

The availability of a good viewpoint space partition is crucial in three dimensional(3-D)object recognition on the approach of aspect graph.There are two important events,depicted by the aspect graph approach, edge-edge-edge(EEE)events and edge-vertex(EV)events.This paper presents an algorithm to compute EEE events by characteristic analysis based on conicoid theory,in contrast to current algorithms that focus too much on EV events and often overlook the importance of EEE events.Also,the paper provides a...     

钨锡在花岗质硅酸盐熔体和共存含水流体间的分配实验研究

本文在进一步改进关键性实验技术的基础上,利用快速淬火高压釜系统成功地完成了四个系列的含水卤化物介质-花岗质岩浆体系中钨锡的流-熔分配实验。确定了一批钨锡流-熔分配系数;并建立了它们与卤化物摩尔浓度之间的线性关系式;分析了氯、钠、氟、钾对钨锡流-熔分配的影响;指出传统的钨锡岩浆期后热液成矿模式值得修正。     

基于相似度投票的社区划分改进算法

为快速、 准确地对日益复杂的大规模社会网络进行社区划分, 提出一种基于相似度投票的改进算法替代Louvain算法的底层划分, 解决了Louvain算法在底层划分收敛速度较慢, 并出现大量重复计算的缺点, 使社区划分更迅速. 由真实社会网络数据实验结果可见, 与Louvain算法相比, 改进算法在保持模块度基本不变的情况下, 效率显著提高, 划分的社区数更少、 社区结构更紧凑.     

图分割在Singleton弧相容算法中的应用

基于原有SAC-MP算法,提出一种将图分割技术应用到SAC-MP算法中的一种新算法,该算法在执行时能充分利用图分割技术确定适当的k值,避免了由于k值的不确定带来的冗余操作和盲目性.实验结果表明,该算法在求解约束满足问题时效率较高.     

面向同步时序电路的电路并行测试生成算法

面对VLSI设计规模日益增大的挑战，除了电路并行以外，其它已有的基本并行策略都无法从根本上解决测试生成的复杂性问题，然而，已有的电路并行测试生成算法并未取得理想的结果，尤其对时序电路，因此，如何划分电路，成为电路并行算法的设计基础和成功的关键，面向逻辑级描述的同步时序电路，以触发器为核的电路划分算法BWFSF将电路划分为大功能块。对Benchmark-89电路的实验结果表明，基于G-F二值算法和BWFSF算法的电路并行测试生成算法在有效减少存储空间消耗的同时，还能够获得稳定的加速比。     

A Novel Register Allocation Algorithm for Testability

In the course of high-level synthesis of integrate circuit, the hard-to-test structure caused by irrational schedule and allocation reduces the testability of circuit. In order to improve the circuit testability, this paper proposes a weighted compatibility graph (WCG), which provides a weighted formula of compatibility graph based on register allocation for testability and uses improved weighted compatibility clique partition algorithm to deal with this WCG. As a result, four rules for testability are considered simultaneously in the course of register allocation so that the objective of improving the design of testability is acquired. Tested by many experimental results of benchmarks and compared with many other models, the register allocation algorithm proposed in this paper has greatly improved the circuit testability with little overhead on the final circuit area.     

逻辑图自动划分的研究

提出基于划分的逻辑图布图策略,在效解决超大规模集成电路（VLSI）逻辑原理图自动生成中规模与速度的矛盾,给出的划分模型。结合逻辑原理图的．特点设计实现种子生成的构造式划分算法和迭代改进划分算法。实验表明,这两种算法的时间复杂度较低,算法精度及优化程度都能达到目标要求,在实际应用中取得了良好的效果。     

基于社团密合度的复杂网络社团发现算法

传统的社团发现算法大多存在划分效果和复杂度相矛盾的问题,为了解决该问题,提出一种新的单社团结构评价标准——社团密合度(group density).在此基础上,设计了一种基于凝聚思想的社团发现算法,该算法通过不断融合小社团,使网络的社团结构向平均社团密合度最大的方向发展,并使用模块度检测算法的划分结果.通过与经典的GN,Fast Newman,LPA等算法对多个数据集进行实验对比,验证了本文算法在获得较好的划分效果的同时具有较低的时间复杂度.     

关于图的单圈划分

图的划分问题曾引起图论界的广泛关注 ,本文讨论了一般的单圈划分问题 ,利用禁用构形刻划了一个图存在单圈划分的条件 ,并进一步得到一个算法 ,有效地解决了判定一个图是否存在单圈划分 ,若存在则求其单圈划分的问题 .