基于层次聚类和人工免疫的无监督结构故障分类算法

目的利用层次聚类与人工免疫模式识别相结合的方法解决无监督结构健康监测中对结构故障识别和分类的问题.方法通过凝聚型层次聚类实现样本数据的分类,通过模仿生物免疫识别和学习机理来训练记忆细胞集合,进而实现对结构故障的识别与分类.结果在benchmark结构模型上的仿真实验测试结果表明在抗原样本数据中采用凝聚型层次聚类和方法能够成功地确定抗原样本数据的模式数目,继而采用人工免疫模式识别算法对实测数据进行模式识别与分类,分类成功率为81%.结论基于层次聚类和人工免疫的无监督结构故障检测与分类算法通过免疫学习和进化产生高质量的记忆细胞,从而有效地识别结构故障模式.     

基于聚类的神经网络及其在预测中的应用

提出了一种基于聚类的神经网络算法，可以很好解决大样本情况引起的网络结构复杂、收敛性和泛化能力差等神经网络的固有问题．算法采用聚类算法为分类器，进行模式空间分解，以分类后的模式子空间为各样本集合，用神经网络集学习，最后根据重力模型计算检测样本对各样本子集的隶属度，整合各子空间的输出结果．通过实验对比表明该算法精度较高，容错性好．     

WIDE:海量数据的聚类算法

给出了一种新的处理海量数据的聚类算法WIDE（window-density clustering algorithm）．它通过网格方法将数据之间的相互关联局部化，通过窗口技术来提高算法的效率，通过密度方法提高聚类的精度．以窗口为中介将网格方法和密度方法融合在一起是算法的主要思想．在此基础上对算法进行了扩展，在功能方面实现了混合型数据聚类、含障碍物数据聚类和增量数据聚类；在速度方面实现了分布式并行聚类．WIDE算法能够在局域网中的多台计算机上并行工作，效率高，计算复杂度为O（N），且能够发现任意形状的聚类，对噪声不敏感．     

基于LDA改进的K-means算法在短文本聚类中的研究

在短文本聚类的过程中,常发现特征词的稀疏性质、高维空间处理的复杂性.由于微博的内容长度限制和特征稀疏性,特征向量的高维度被执行,导致模糊聚类结果.本文使用了Latent Dirichlet Allocation主题模型,对训练数据进行建模,并将主题术语扩展原始微博的特征,从而丰富了聚类文本特征,提高聚类效果.实验结合K-means和Canopy聚类算法对文本数据进行处理,提出了LKC算法,弥补了K-means算法对初始聚类中心点选取的敏感性,结果实现了更高的精度和聚类F1-measure的测量值.F1值提高了10%,准确度提高了2%.     

内容相似度微博社区发现方法研究

针对现有微博社区发现的准确性与效用性问题,提出了一种高效的基于用户内容相似度的微博社区发现算法。首先对微博用户兴趣模型进行分析,进而挖掘微博意见领袖,通过AP算法对意见领袖进行兴趣聚类,以聚类结果为社区中心结合模块度优化算法完成微博社区发现。经实验验证了该方法可以更好地发现微博社区结构。     

基于半监督ISHC层次描述的Mashup服务聚类

针对传统Mashup服务推荐在网络构建方式的成本和计算复杂性过高问题, 提出一种基于半监督层次聚类描述的Mashup服务推荐算法. 首先, 利用网爬工具收集ProgrammableWeb上的Mashup服务信息, 并采用后缀剥离算法把Mashup服务的标签信息修改为名词形式, 以此作为研究分析的数据集; 其次, 为提高聚类精度, 提出一种半监督层次描述聚类算法, 通过植入层次聚类算法顶层核心集方式, 有效解决了传统层次描述聚类因顶层分类集构造失败而影响Mashup服务推荐算法的准确度. 通过在聚类数据集和网爬Mashup服务数据库上的实验表明, 该算法的Mashup服务推荐准确率优于对比算法.     

区域相关融合纹理特征FDPC图书馆文档图像检索

为实现数字图书馆馆藏资源的检索效率和检测精度的提升,提出基于快速纹理密度极值的聚类算法(FDPC)的图像检索策略.首先,对图书馆图像资源检索问题进行基于内容的检索框架构建,然后采用直方均衡以及中值滤波策略实现图像资源的背景处理和噪声过滤,并通过二值化对图书馆馆藏图像资源进行处理,获得检索框架图像输入的预处理操作;其次,利用极值密度聚类算法(DPC)对图像的分类问题进行研究,同时为了增强算法的聚类效果,基于动态距离截断策略对其进行改进,获得DPC算法性能的有效提高;最后,基于图书馆标准测试库(Corel)对所提算法的性能进行实验验证,试验结果表明所提方法具有更高的检索效率和检索精度.     

中国各地区普通中学基本情况的聚类分析

聚类分析法是多元统计中常用的分析方法,根据样品的不同特征,可以采用不同的聚类方法。近年来,中国大学生毕业后的就业问题备受关注．毕业后要去哪里的问题最为困扰。本文通过对中国各地区2008年普通中学基本情况进行聚类分析,为想要从事中学教育的毕业生指明了方向。采用的聚类算法为层次聚类算法和动态聚类算法,并且比较两类算法分类的差异。     

中文微博舆情分类中一种改进的特征选择方法

通过微博情感分析掌握网络舆情动态是网络数据挖掘的研究热点,特征选择是基于内容的微博舆情分类的重要环节。为有效提取微博数据的特征,分析CHI特征选择算法应用在微博舆情分类中的特点及不足,给出一种改进的特征评估函数,并进一步用基于蚁群聚类的方法消除微博特征间的冗余。实验结果表明,改进的算法能够有效提高微博舆情分类的效能。     

基于多特征提取的中文微博舆情分类研究

对微博情感分类,及时掌握微博上发布信息状态是网络舆情监控的重要研究内容。为能有效提取微博样本的特征,结合微博书写时口语化、时代化、含表情等特点,提出基于改进N-Gram的微博的多特征项提取算法,并给出基于聚类的KNN分类模型。实验结果表明,本文提出的算法能够有效提高微博舆情分类性能。     

一种基于距离的增量聚类算法

在传统层次聚类基础上，提出并实现了一种基于距离的增量式聚类算法，并应用于粮食智能决策支持系统中，算法在保持层次聚类优点的基础上，利用原有的聚类结果提高聚类速度，并可以根据用户需要在聚类精度和聚类速度两方面选取一个适当的平衡点，有效地提高聚类分析的效率。     

基于聚类与分类混合算法的应用研究

虽然聚类与分类算法的研究应用已很普遍,但在入侵检测领域把二者结合起来进行研究分析的情况并不普遍,因此,提出了一个分层的聚类与分类算法混合模型,并通过K—Means聚类算法、改进的差分进化算法与最近相邻分类算法为例对入侵数据集样本进行聚类与分类,最后得出有效的实验结果。     

一种基于聚类算法的网络入侵检测应用

针对网络入侵检测与聚类等问题,提出了一种综合模糊聚类与改进的SOM神经网络方法.通过对网络入侵数据提取、分析和处理,建立了网络入侵检测聚类模型,并对传统SOM网络层次进行改进,结合易发的网络入侵类型有针对性地对网络入侵数据进行聚类.网络入侵检测聚类与其他方法比较的结果表明,该模型在网络入侵检测聚类中具有更高的准确性和均衡性,该方法能有效提高网络入侵分类精度,减少聚类误差.     

一种改进鱼群聚类算法在结构面分组中的应用

针对结构面产状常规分类方法存在的不足,提出一种新型的结构面分类算法.基于K-Means算法的结构面分类,将人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)与K-Means算法相结合,建立了AFSA-RSK结构面分类算法.利用鱼群算法强大的寻优能力,代替K-Means算法对结构面产状聚心集进行搜寻,并通过K-Means算法进行聚类.聚类完成后,选择相应参数指标对聚类效果进行评价.针对存在的问题,对鱼群算法的步长和视野进行修正,提高寻找聚心集的精度,动态地调整了聚类过程.将改进后的AFSA-RSK算法与其他算法进行比较,结果表明在迭代速度、聚类精度以及内存占比上,改进后的AFSA-RSK算法都要更优,更适合在结构面分组方面的应用.     

基于层次聚类的飞机成型模具表面波纹检测技术

为解决飞机成型模具打磨后形成的表面波纹难以检测和分类的问题,本文研究了基于层次聚类算法的复杂曲面表面波纹检测技术。通过中值滤波和小波变换对表面波纹图像进行预处理,有效地消除了表面粗糙度和噪声的影响,采用图像灰度共生矩阵提取了表面波纹的能量、对比度、熵、逆差矩等作为特征参数,并建立层次聚类模型。实验结果表明：该预测模型的分类正确率达到90%,可满足飞机成型模具表面波纹检测要求。通过对比表面波纹实际特征,对层次聚类后的样本进行了分类和定义,并分析各类波纹产生原因,提出并验证了不同类别表面波纹的去除方法和工艺,有效地改善了飞机成型模具的表面质量。     

基因表达模式分析及软件系统

研究和实现了4种基因表达模式的聚类方法，开发了基因表达模式分析软件系统．该软件包含了两两平均连锁聚类法、系统聚类法、自组织特征映射法和模糊聚类等聚类算法，其中模糊聚类算法是首次用于基因表达模式分析．该软件同时具有数据过滤、多种相似性度量选择、聚类方法选择和结果可视化等功能．对于同一组基因表达数据，可通过不同的聚类算法的组合，提供更多的基因分类信息，为生物体复杂的基因表达模式研究提供了一个重要的综合分析平台．     

一种基于光流和二级聚类的移动背景下的目标检测算法

针对现有的移动背景下的目标检测算法存在检测速度较慢、自适应性差和检测准确度不高的问题,提出了一种基于光流和二级聚类的移动背景下的目标检测算法;该算法融合了阈值自适应规则和基于优化检测结果的反馈机制。首先采用Lucas-Kanade光流跟踪算法和DBSCAN聚类算法提取出前景目标,然后采用改进的凝聚层次聚类算法将前景目标分类。在第一级聚类时建立基于初始聚类结果的自适应规则,实现了自适应地检测目标;在第二级聚类后,通过去除错误匹配特征点和阴影区域特征点优化检测结果;并将优化后的检测结果反馈给第一级聚类过程以更新适用阈值,使目标检测更准确。在多个视频库上进行验证,实验结果证明该算法检测速度快、自适应性良好、检测准确度高。     

基于自组织联想小波神经网络的QRS波聚类方法

介绍一个由小波变换和神经网络结合的自组织联想神经网络模型,它可用在心电信号的自动分析中对ＱＲＳ波进行聚类．还对算法实现中的一些具体问题及详细的编程步骤进行了讨论．用ＭＩＴ心电数据库对此算法的性能进行评估的结果表明,此神经网络对ＱＲＳ波具有较高的分类精度,尤其适合于室性早搏等异位心搏的检测．     

一种基于仿射传播的增强型流聚类算法

针对目前流聚类算法无法有效处理数据流离群点的检测和处理,以及增量式数据流聚类效率较低等问题,提出了一种基于密度度量的异常检测、删除的增强型仿射传播流聚类算法。在仿射传播流聚类算法的基础上,所提算法通过引进异常检测和删除机制改善了异常点对聚类精度、聚类效率的影响。利用仿射传播聚类实现在线数据流的聚类过程,同时检测数据漂移现象,即数据流分布特征随时间发生变化,并采用基于密度度量的局部异常因子检测技术(LOF)对储备池数据进行异常检测和删除处理,通过对当前类簇和处理过的储备池数据重聚类来重建动态数据流模型。在真实网络数据(KDD’99)上进行了实验,结果表明,所提算法不仅减少了重聚类构建动态模型的次数,改善了聚类效率,而且在同时考虑聚类精度、纯度和熵3种聚类评价标准下,均优于传统的仿射传播流聚类算法。     

一种基于后缀树的中文网页层次聚类方法

为了便于用户浏览搜索引擎产生的搜索结果，结合STC算法和变色龙算法提出了一种中文网页的层次聚类方法-STCC算法。该方法采用雅可比系数修改了STC算法中基本类相似度的计算方法，然后根据基本类相似度矩阵，利用变色龙算法完成网页聚类。实验结果表明：STCC算法与STC算法相比。聚类精度提高将近10％，避免了单链接算法的链式效应，适用于大规模网页聚类。