异构无线传感器网络下的分簇时间同步算法

为了降低大型无线传感器网络的时间同步能耗,分析并计算了同步信息发送和接收过程中的时延组成,得出节点的时钟偏差,并利用线性回归法计算节点的频率漂移,在此基础上,将异构网络中的中继节点作为簇首,首先实现簇首与sink节点的时间同步,然后实现簇内的时间同步。分析表明,本算法同步误差只与传播时延和编解码时延有关,同时在同步过程中所需发送和接收的同步字节少,可以延长网络的生命周期。     

基于点击流的频繁模式聚类算法研究

在用户访问网站点击流形成频繁序列的基础上,提出基于距离函数的聚类分析算法.首先对数据流分区做K均值聚类生成中间聚类结果,然后对这些均值参考点进行离线聚类,以获取用户访问模式.理论分析和实验表明,算法具有较好的聚类效果.     

无线传感器网络中基于HEED的多层分簇路由算法

基于HEED算法中簇首与基站通信能量消耗过大的问题,提出了一种新的成簇路由算法.在参考HEED路由算法的基础上,整合多层分簇的思想,通过在网络拓扑的底层构建多个簇头节点的簇集合、在拓扑的顶层构建多跳转发机制,提出基于HEED的多层分簇路由算法.实验表明,该算法在簇头节点分布和网络生存时间方面较已有的算法有较大的提高.     

一种基于K-均值聚类方法的肤色分割算法

随着智能化信息处理技术的发展,人脸检测与定位越来越受到重视.本文在利用颜色信息进行皮肤检测的过程中采用YCbCr颜色空间,利用高斯肤色模型,得到图像中任意像素属于肤色的概率,同时借鉴了模式识别中广泛应用的K-均值的思想,设计了基于K-均值聚类方法的肤色分割算法,完成了图像的二值化.     

利用似然比检验进行选择和聚类

把表达模式相似的基因挑选出来并归为一类,在实际应用中非常重要,以往人们常采用Bootstrap方法去分析这个问题。利用似然比检验方法去解决这个问题,可以从理论上推导出原假设下的精确分布,不仅准确有效而且节省了大量的时间。     

基于K-PSO聚类算法和熵值法的滑坡敏感性

引入K-PSO聚类算法和熵值法,建立滑坡敏感性分析模型.选取旭龙水电站库区22处典型滑坡作为研究对象,确定8个主要影响因子:岩体结构、斜坡结构、断层距离、变形迹象、坡体高度、平均坡度、诱发地震、淹没比例.利用熵值法确定影响因子权重值分别为0.152,0.178,0.035,0.106,0.106,0.169,0.193和0.061.采用K-PSO算法对滑坡进行敏感性划分,结果表明,该库区22处滑坡有8处为轻度敏感,9处为中度敏感,4处为重度敏感和1处极度敏感.将评价结果与现场实际调查情况对比分析知,22处滑坡的敏感度水平与现场实际发育情况具有较好的一致性,该方法对旭龙水电站库区滑坡敏感性评价具有良好的指导作用.     

组合运输的优化调度

对多车场情况的非满载的小货运量运输问题进行了分析 ,提出采用组合运输方式可以提高车辆的使用效率 ,进而构造了由分组和连接构成的序列优化启发式算法 ,并用实例进行了验证.     

Dynamic Niching Genetic Algorithm with Data Attraction for Automatic Clustering

A genetic clustering algorithm was developed based on dynamic niching with data attraction. The algorithm uses the concept of Coulomb attraction to model the attraction between data points. Then, the niches with data attraction are dynamically identified in each generation to automatically evolve the optimal number of clusters as well as the cluster centers of the data set without using cluster validity functions or a variance-covariance matrix. Therefore, this clustering scheme does not need to pre-specify the number of clusters as in existing methods. Several data sets with widely varying characteristics are used to demonstrate the superiority of this algorithm. Experimental results show that the performance of this clustering algorithm is high, effective, and flexible.     

图书馆读者细分模型的分析与建立

由于单一的读者属性细分方式很难满足个性化服务的需要,提出了4种不同的细分方式,利用系统聚类算法建立了图书馆读者细分模型,并通过大量图书馆流通数据的训练,验证了模型的有效性和实用性.     

用于锋电位分类的二阶差分表示法

针对锋电位在相似度高及存在大量叠加锋电位时分类结果不理想的问题，提出了一种新的锋电位特征表示方法一二阶差分表示法．该方法对锋电位波形求取二阶差分，以二阶差分序列作为锋电位的特征信息，形成新的样本向量进行分类．该方法对Wave_clus中不同信噪水平的数据分别进行了实验．实验表明，该方法描述了锋电位波形在各个时刻的波形趋势，在一定程度上能够扩大不同类型波形之间的差异性．将此方法用于锋电位分类，尤其是叠加锋电位分类，可以提高分类准确率，并且可以有效的避免噪声的干扰．