基于模糊聚类的物流数据字典动态分级方法

为提高物流管理信息系统查询效率，根据物流数据库管理系统查询调用数据属性字典的统计信息，提出一种优化属性字典分级的动态方法。描述了该方法的实现并进行了查询效率分析。该方法基于模糊聚类原理，在属性字典表中添加聚类属性项；将数据繁多的属性字典表按其在选定时间内的属性统计值进行动态归类分级。系统运行实践表明，该方法提高查询效率最高达31．9％，平均达19．3％。     

一种基于马氏距离的半监督模糊聚类方法及其应用

定义了一种新的基于马氏距离的半监督模糊聚类算法,并推导出它的迭代公式.该算法能够提高聚类算法的运行效率.在人工数据集和真实数据集上的实验结果验证了这种方法的有效性.提取了黄瓜叶片7个色调特征,Fisher降维之后进行半监督聚类分析.对于已标识类别属性的叶片,聚类结果与已知属性的一致率达100％,而对于未标识数据,一致率也达到96％以上.     

基于动态分布式聚类算法的大数据查询处理方法

针对现有大数据空间查询处理方法存在执行时间长和查询结果不够准确的问题,提出一种基于动态分布式聚类算法的大数据查询处理方法,该方法分为数据预处理、数据聚类和查询处理3个部分.首先将输入数据划分为多个子集,以RRD格式存储在一组机器节点中;其次采用划分和层次混合动态聚类算法,在Apache Spark平台上对数据进行分布式聚类;最后通过K近邻查询方式获得高精度和高效率查询结果.实验结果表明,本文提出的方法具有可扩展性,可为空间查询处理提供高质量的结果,比其他查询方法更具优势.     

基于半监督模糊聚类的黄瓜霜霉病受害程度识别研究

通过定义一种新的半监督模糊聚类算法,提高聚类算法的运行效率和可解释性,结合Fisher线性判别分析,对黄瓜霜霉病的受害程度进行识别研究.针对7个关于叶片色调信息的统计特征,利用判别分析提取出2个主分量.结合一部分叶片的类别属性,对所有叶片的这2个主分量,进行半监督聚类分析.结果表明,对于类别属性已知的叶片,聚类结果与已知类别的一致率达100%,而对于类别未知的数据,一致率也达到95%以上.     

基于混合聚类算法的动态R-树

针对动态R-树是通过动态插入算法建立起来的, 其节点分裂算法的性能直接影响到R-树的性能和查询效率的问题, 为了使动态R-树适应多维复杂空间数据的要求, 提出一种用于实现R-树节点分裂的混合聚类算法（HCR）, 它建立在普通聚类算法的基础上, 并进行了一系列扩充. 针对空间对象的均匀分布与不均匀分布, HCR算法在实现R-树节点分裂时分别采用不同的聚类准则以提高其聚类效果和查询效率. 此外, 还将HCR算法与其他算法进行对比实验, 结果表明该算法具有较高的查询效率.     

模糊K-m eans算法在临床路径决策中的应用

针对临床路径决策分析聚类算法中聚类效果依赖于样本数据分布且处理数据效率低的问题,提出基于均衡分配方法的模糊K-means算法的临床路径决策方法.该算法利用文字数字化处理与加权计算来建立数据格式统一且关键属性突出的样本特征值矩阵;利用基于均衡分配方法的模糊K-means算法对上述样本进行聚类分析,得到最终的聚类中心与聚类结果,以此辅助医生进行临床路径决策.采用ECLIPSE编程进行仿真,与传统模糊K-means算法和基于减法聚类的FCM算法相比,采用该算法的迭代时间分别降低了26%与70%,迭代次数分别减少了33%和82%,平均目标函数最小值分别减小了32%和28%.实验表明,该算法能够有效降低聚类效果对于样本数据分布的依赖,同时数据聚类效率与质量也有显著的提高.     

基于层次序列OLAP-Cache在大规模监测数据查询优化中的应用

利用OLAP进行大规模监测数据查询时存在效率低和实时性差的问题,传统解决方法主要利用缩小数据集市数据的方法,虽然在一定程度上提高了查询效率,但是会出现丢失数据的现象。提出在基于聚类方法基础之上进行层次序列OLAP查询优化,并针对大规模海洋监测数据的特点提出OLAPCache多级查询方法。在该算法中,首先分析OLAP序列立方体的查询效率问题;其次以等价类的层次关系为基础,确定等价的上下界和聚类值;然后利用改进的各级查询层次的运算策略来判断OLAP查询的语义特性,提高其Cache性能;最后结合OLAP查询集的闭包中存在最小蕴含关系的特点,对OLAP查询的蕴含关系进行分组查找。通过大规模监测的海洋数据对该算法进行仿真验证,仿真表明,该算法有效地避免了对大规模海量数据的递归查询,具有较好的执行效率。     

基于数据字典的通用查询平台的设计

传统的MIS系统的查询模块需要随着用户需求的变化而不断重新设计,针对MIS系统传统开发方法的不足,提出一种基于数据字典的通用查询平台,目的是解决MIS系统中的查询系统不能通用的缺点.方法是通过改进数据字典的可扩展性和通用性的设计,实现程序开发与表结构的分离,并结合了界面动态生成的技术,进一步实现了SQL语句和界面的自动动态生成而无须编码,使平台的通用成为可能.平台在B/S模式下实现,基于J2EE规范并引入MVC思想.提高了开发效率和开发质量.     

城市轨道交通快慢车停站方案优化

针对已有的快慢车停站方案优化模型复杂度过高,车站分级方法不合理的情况,应用灰色变权聚类模型对车站进行初步聚类形成决策属性,以各指标聚类结果作为条件属性,对车站分级影响因素进行属性约简,应用约简属性优势分析确定各条件属性、决策属性间的灰色相对关联度,并用灰色定权聚类模型对车站进行分级.通过设定一级车站快车必须停车,二级车站快车根据优化需要停车及三级车站快车不停车的原则,依据分级结果构建快慢车停站方案优化的0-1非线性规划模型,运用遗传退火算法求解模型.结果表明,该方法可剔除大量无效解,解空间大幅缩小,求解效率得到了较大提高,对于快速制定列车运营方案具有重要的意义.     

基于粗糙集理论的模糊C-means高维数据聚类算法

模糊C-means算法是一种重要的聚类分析算法,但是在数据维数较高的情况下,该算法计算量急剧上升从而导致其效率较低.针对这一问题,提出了一种基于粗糙集理论的模糊C-means高维数据聚类算法,该算法在传统模糊C-means算法的基础上引入了粗糙集属性约简的理念,通过对数据集属性的约简,提取出对分类影响较大的属性集而摒弃与分类无关的属性,进而在聚类过程中只计算属性约简结果集中的属性,从而减少聚类过程的工作量、提高聚类效率.理论分析和实验结果表明,该算法在处理高维数据时较高效.