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%。     

入侵检测的CPN改进算法的研究

结合神经网络方法,对入侵检测技术的聚类分析方法进行了研究和分析,探讨了在传统的对偶传播神经网络（Counter Propagation Networks,CPN）的基础上,引入基因表达式编程（Gene Expression Programming,GEP）对聚类进行优化,提出一种应用于入侵检测的CPN改进算法,该方法融...     

一种基于聚类技术和蚁群算法的社团发现方法

如何在复杂网络中自动地发现社团,对于研究复杂网络的结构、功能和行为有着非常重要的意义。在聚类技术的基础上,提出了一种基于蚁群算法识别相似结点的方法,以优化结点的计算性能。     

A KNN-based two-step fuzzy clustering weighted algorithm for WLAN indoor positioning

Although k-nearest neighbors (KNN) is a popular fingerprint match algorithm for its simplicity and accuracy,because it is sensitive to the circumstances,a fuzzy c-means (FCM) clustering algorithm is applied to improve it.Thus,a KNN-based two-step FCM weighted (KTFW) algorithm for indoor positioning in wireless local area networks (WLAN) is presented in this paper.In KTFW algorithm,k reference points (RPs) chosen by KNN are clustered through FCM based on received signal strength (RSS) and location coordinates.The right clusters are chosen according to rules,so three sets of RPs are formed including the set of k RPs chosen by KNN and are given different weights.RPs supposed to have better contribution to positioning accuracy are given larger weights to improve the positioning accuracy.Simulation results indicate that KTFW generally outperforms KNN and its complexity is greatly reduced through providing initial clustering centers for FCM.     

Markov Clustering-Based Placement Algorithm for Hierarchical FPGAs

Divide-and-conquer methods for FPGA placement algorithms including partition-based and cluster-based algorithms have shown the importance of good quality-runtime trade-off.This paper describes a cluster-based FPGA placement algorithm targeted to a new commercial hierarchical FPGA device.The algorithm is based on a Markov clustering algorithm that defines a sequence of stochastic matrices operating on a generating matrix from the input FPGA circuit netlist.The core of the algorithm tightly couples a Markov clustering process with a multilevel placement process.Tests show its excellent adaptability to hierarchical FPGAs.The average wirelength results produced by the algorithm are 22.3% shorter than the results produced by the current hierarchical FPGA placer.     

基于核心继承树的软件网络特征量的研究

基于继承树的思想对软件网络进行了重新定义,提出了基于核心继承树的软件网络模型,并对其特征量进行统计分析.结果发现:核心继承树内部节点在软件的功能性和结构性方面都起着重要的作用,核心继承树内部节点的核数和度之间存在着线性关系,核心继承树内部节点的聚类系数和度、核数间存在着幂率分布关系.利用继承树网络模型去发现大规模复杂软...     

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.     

基于模糊支持向量的多标签分类方法

单实例多标签分类是指一个样本拥有多个标签的分类问题,对此提出了一种基于半模糊核聚类和模糊支持向量机的多标签分类算法.该算法采用一对一分解策略将多类多标签数据集分解为多个两类双标签数据子集,在每个子集上训练两类双标签模糊支持向量机.为提高分类器的性能引入了半模糊核聚类技术.实验结果表明,与现有的一些算法相比新算法具有其优...