面向对象的信息系统规划方法

提出了面向对象的信息系统规划方法. 将规划过程分为识别组织目标、识别组织行为、确定对象与子系统和建设子系统优先级排序等几个主要阶段. 定义了行为和对象的关联度矩阵,基于聚类方法确定信息系统子系统的建设需求. 并给出了子系统优先级排序的指标体系,采用层次分析法完成子系统优先级排序.     

基于模糊最近邻聚类学习算法的海水藻类繁殖状态预测

为了预报海洋赤潮等灾害的发生,需要监测海水中藻类的繁殖状况.通过建立针对海水中叶绿素a浓度状态的预测模型间接预测海水中藻类的繁殖生长状况.运用基于数据的模糊最近邻聚类学习算法对采样数据进行聚类处理,基于最优模糊逻辑系统建立了针对海水叶绿素a浓度状态的预测模型.根据采样数据的特点和降低模型阶次的实际需求,设计了改进的模糊...     

基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法

 针对一般直觉模糊C均值聚类算法在寻优过程中易陷入局部最优解的问题,利用遗传算法具备全局寻优的优点,提出了一种基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法。在该算法中聚类中心为直觉模糊数,这使得遗传过程中个体信息变得复杂,进而增大了约束问题的处理难度。本文对产生的个体采用适时分段的归一化方法,很好地解决了该问题。仿真结果表明该算法所得聚类结果不仅准确而且更为细致。     

基于AIC方法的切换神经网络模型设计

将切换系统设计中的切换思想与神经网络相结合,构建了切换神经网络模型.根据模糊C均值（FCM）聚类方法将样本数据分为多组训练数据,每组数据对应训练一个单一神经网络模型,再利用赤池信息准则（AIC）制定相应的切换规则.根据输入数据特性,选择单一网络或多网络组合的输出作为模型输出,从而达到函数逼近目的.本模型更好地利用了各个子网络在特定区域具有较高逼近精度的特点.仿真结果表明,切换神经网络模型有较高的逼近精度.     

基于SQL分层抽样的数据挖掘算法的改进

在对数据库聚类分析的基础上进行分层抽样,并使用关联规则,得出了数据之间的潜在关系.同时,对网民健身情况调查数据进行了实证分析,在SQL Server 2005上实现了抽样后的关联规则挖掘,提高了关联的效率,并取得了良好的效果.另外,对关联规则的评估作了一定的改进创新.     

基于半监督学习的中文多文档子主题划分

为了能在多文档自动摘要过程中更好地划分子主题,提出了一种基于半监督学习的子主题划分方法:首先计算句子的语义相似度;然后通过层次聚类对可信度高的句子进行主题类别标记,生成少量已标记主题类别的句子集,在此基础上对所有句子进行constrained-k-means聚类,通过交叉验证的方法确定子主题的数目k;最后使用k-means聚类获得多文档的各个子主题.实验结果表明,该方法有效地提高了子主题的识别率.     

基于自然梯度的独立子空间盲信号处理方法

作为盲信号处理的独立成分分析方法的扩展,独立子空间分析具有更广阔的应用前景.本文首先给出了独立子空间分析的一般定义和正则化定义,同时把其与独立成分分析方法进行了对比.此外,讨论了独立子空间分析的可分离性与解的唯一性问题.基于极大似然估计和自然梯度方法,本文给出了独立子空间分析的自然梯度算法.仿真实验通过二维的独立子空间...     

Cs相似度函数下正则谱聚类的收敛阶

用覆盖数逼近的方法给出Cs相似度函数下正则谱聚类的收敛阶.     

基于转移矩阵P的复杂网络聚类方法

提出了一种相对简单、有效的划分复杂网络社团结构的方法.该算法利用复杂网络的转移矩阵P和K均值聚类算法来划分社团结构,并且用F统计量判定最优的聚类结果,在探测社团结构明显的人工网时具有较高的准确度.     

基于人工免疫聚类的欺诈客户分析

针对传统aiNet聚类算法在处理欺诈客户分析时聚类精度差的问题,该文基于一种新的免疫聚类算法(SE-aiNet)提出了利用子群群体特征进化的免疫聚类算法,使收敛速度有显著提高,并在保持抗体种群规模的情况下有效提高了抗体的多样性;以训练所得的规则集来判断客户是否欺诈,经某银行的实际数据验证,算法的误分比例为24.0%,而相同环境下BP-NN算法的误分比例为32.3%,C-SVM的误分比例为28.6%。