数据仓库、数据挖掘在财政系统中的应用

随着技术发展,财政系统信息化建设得到较好发展,各类业务管理系统积累了大量的数据,如何在海量数据中挖掘有用的信息资源,就显得十分迫切。简述了数据仓库、知识发现和数据挖掘的产生、发展及相关技术和应用,研究了聚类算法及聚类分析的度量标准。以聚类算法为例,讲述了针对实际应用中数据挖掘算法的应用改进。提出了应用推广阶段的改进型聚类分析算法,并对某市财政的数据集合进行了实验分析。针对财政决策系统的应用整合问题,选择以某市财政决策管理系统为例,介绍了进行数据挖掘之前要经历的步骤,最后得出了税源户聚类信息。     

平面空间时空轨迹快速聚类算法研究

针对现有聚类分析算法对平面空间时空轨迹进行聚类的不足,提出了基于区域的快速聚类方法。借助先验知识确定输入参数,使用符合现实情况的切比雪夫距离或曼哈顿距离度量点间距离以划分聚类簇,区分人的各个常驻地点;使用区域叠加的概念度量点的密度,确定簇的质心以获得每个常驻地点的中心坐标;在保证算法复杂度的前提下确定簇的边缘点,标注人在每个常驻地点的活动范围。相比现有算法,该算法更适用于时空轨迹数据分析。     

基于结构特征聚类的相似代码检索方法

针对基于图的相似代码检测方法复杂度高、对代码多样化识别能力有限等问题,提出基于结构特征聚类的方法。首先将代码表示为控制依赖树,在此基础上执行代码标准化,消除代码表达方式的多样化,以便识别语法表示不同,而语义相似的代码;然后采用特征向量描述程序的结构信息,将复杂的图的相似度求解问题转换为简单的相似向量的聚类问题,快速提取可能相似的候选代码。实验结果表明,方法与Gabel等人提出的方法相比,可以识别更多的代码多样化。     

庙岛群岛南部海域海水营养盐特征和富营养化评价

根据庙岛群岛南部海域2014年4月氮磷营养盐、溶解氧和化学需氧量等水质要素的调查资料,研究了该海域营养盐含量和结构特征,运用单因子指数、富营养化指数和灰色聚类分析等方法评价了该海域海水富营养化状况。结果表明,调查海域的活性磷酸盐、无机氮的平均含量分别为4.43μg/L、195.42μg/L;硝酸盐氮是无机氮的主要存在形式,氮磷比平均为105.1,氮磷比失衡状况较严重,磷限制为该海域的营养盐结构的主要特征;95%站位的富营养化指数小于1,灰色聚类分析结果表明贫营养级(Ⅰ级)、中度营养级(Ⅱ级)和富营养级(Ⅲ级)的站位比例分别为15%、75%和10%,其中Ⅱ级中的部分站位具有较大潜在富营养化风险。因此应加强富营养化区域的监测,特别关注营养盐严重失衡区域。     

基于域感知多域分簇拓扑感知应用层组播算法

为提高应用层组播生成树的稳定性和效率,提出了一种基于域感知的多域分簇拓扑感知应用层组播算法(Mul-Dom CTA).Mul-Dom CTA算法不仅能够通过链路的传输时延将相近的节点组织在一个拓扑域中,实现数据包的就近传输,而且能够通过节点度约束进行重定向,缓解加入顺序的差异对组播树的不利影响,构建相对稳定的组播树.仿真实验证明Mul-Dom CTA模型具有良好的聚簇能力,能够有效降低组播树深度,同时降低组播树数据包的传输时延.     

DBSCAN算法在高性能计算中心用户分类的应用研究

为提高集群资源使用效率,管理员需要对用户进行分类,从而对不同用户提出资源使用策略.DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法可对用户进行分类,但对初始参数敏感.为此,提出改进算法,首先将密度进行层次划分,由此得出各层次的密度阈值,在每种阈值下采用DBSCAN算法,解决全局参数问题.在此基础上,创新地使用一个直接可达距离排序队列,将排序信息作为可变参数,减小初始参数对结果的影响.通过高性能计算中心用户数据的实例验证了其可行性.实验结果表明,改进后的算法提高了用户分类的准确性和全面性.     

雷64区块砂砾岩储层岩性识别方法研究

在取心、岩石物理实验的基础上,采用统计方法对雷64区的岩性进行研究,将其分为砂质细砾岩和不等粒砂岩两大类.利用直方图法优选出识别这两大类岩性的敏感测井曲线,并且依据优选出来的敏感测井曲线,建立了用于识别砂质细砾岩和不等粒砂岩的测井响应交会图法、决策树模型、系统聚类模型.通过对上述三种模型进行精度分析,发现决策树模型的精度要高于测井响应交会图法和系统聚类模型.同时利用所建立的两种决策树模型对雷71井进行岩性识别,将识别结果与实际取心对比,发现综合判断准确率均大于85%.结果表明,给出的决策树模型可很好地用于该地区砂砾岩储层的岩性识别.     

舆论演化的社会影响级联效应模型

舆论建模跳出传统的基于最近邻("person-person")的交互范式,引入次近邻("personperson-person")的影响,刻画网络中邻居的邻居对观点改变的作用,提出舆论演化的社会影响级联模型,分析其在可变聚类系数网络上舆论的演化性质.通过调节网络聚类系数,使用异步更新的方式,观察网络集聚特性对舆论演化的影响.结果表明,1)相比于传统的最近邻影响模型,社会影响级联模型的社会强化作用更大,系统更容易达成共识,初始状态中主流观点的影响将被放大;2)舆论演化结果与网络集聚性和初始状态相关:当系统初始状态p_+≠p_,系统观点演化达到稳态后,网络聚类系数越大,越容易产生主流观点;当初始观点p_+=p_时,即正、负力量势均力敌时,系统共识则难以确定.这种情况和现实社会舆论的演化结果符合.     

人机交互中的人体目标跟踪算法

针对机器人在与人交互过程中对指定人体目标的跟踪容易受到周围其他人体干扰的问题,提出了一种人机交互中的人体目标跟踪算法.将所有干扰区域看作候选目标,通过建立基于重叠率的粒子分布模型,确保粒子集可以通过均值偏移收敛到所有的候选目标,并减少粒子数量.以权重距离总误差和目标尺寸作为聚类条件,将粒子划分到相应的候选目标粒子集中,最后选择最优的候选目标作为跟踪结果.实验结果表明:该算法能够避免周围相似物体的干扰并准确跟踪目标,具有较好的鲁棒性和实时性.     

多尺度变换近邻传播算法

利用多尺度变换将高维数据映射成低维数据,便于近邻传播聚类。仿真证明,与传统近邻传播算法相比,基于多尺度变换的近邻传播算法聚类精度高,收敛速度快。