二分网络社团结构的比较性定义

为了解决二分网络的聚类问题,借鉴单顶点网络社团结构的比较性定义,提出了直接基于原始二分网络社团结构的比较性定义,这个定义允许社团之间存在重叠,并定义了在二分网络中顶点与社团之间的作用力.在不引进额外参数的情况下,设计了基于此定义的二分网络的聚类算法,并将此算法应用于人工网和一些实际网络中,结果表明这个算法可以比较准确地对网络进行聚类,说明该定义是有效的.     

复杂脑网络研究进展——结构、功能、计算与应用

对复杂脑网络的研究现状进行综述性介绍。首先回顾复杂网络和脑网络的基本概念,然后分别介绍基于结构性连接、功能性连接、和因效性连接而建立的3种不同类型的脑网络,进一步讨论了关于结构性脑网络和功能性脑网络之间关系的研究,以及基于计算模型的脑网络研究,之后重点介绍复杂脑网络的两个重点应用,即在脑相关疾病和认知神经科学方面的研究现状,最后对脑网络的未来研究方向进行了讨论。     

复杂网络及其在国内研究进展的综述

从复杂网络模型的演化入手,在简要介绍复杂网络统计特征的基础上,对国内关于复杂网络理论及其应用的研究现状从两方面进行综述:一是对国外复杂网络理论及应用研究的介绍,包括复杂网络理论研究进展的总体概括、复杂网络动力学行为以及基于复杂网络理论的应用研究介绍;二是国内根植于本土的复杂网络的研究,包括复杂网络的演化模型,复杂网络拓扑性质、动力学行为,以及复杂网络理论的应用研究等。并结合复杂网络的主要研究内容,对今后的研究重点进行了分析。     

基于二分图的城市公交网络拓扑性质研究

以北京市公交系统为例,用二分图模型对其进行描述,分别构建出公交站点网络和公交线路网络,对二分图、公交站点网络和公交线路网络进行了度的分布、集聚系数以及平均路径长度等拓扑参数的计算,并与规则网络和随机网络进行了比较,发现北京市公交系统具有"小世界"网络的性质.最后深入地研究了公交线路网络与公交站点网络拓扑参数形成的机理.     

众筹项目的个性化推荐:面向稀疏数据的二分图模型

二分图模型是一种全局优化算法,本文将二分图模型应用于直接推荐众筹项目,使用PersonalRank算法迭代计算网络节点的全局关联度,从而推荐那些基于余弦相似度的协同过滤不能有效推荐的项目,适用性更加广泛.更进一步,提出将二分图模型与协同过滤算法相结合,首先把网络结构划分为二分图,采用二分图算法得到的两类节点(用户节点,项目节点)之间的全局相似度,再结合协同过滤算法,得到基于二分图模型的协同过滤算法.实验表明,在众筹项目推荐中,由于数据极端稀疏,适宜采用二分图模型来进行相似度计算并进行推荐.     

一种基于约束关联网络模型的模块化设计方法

针对侧重产品设计各阶段宏观布局原则制定、忽略布局合理性及其进化分析技术研究的现状,提出了一种基于细粒度约束关联网络模型的模块化设计方法.从布局规划及其协同进化的角度,给出了此方法的技术框架和闭环流程框架.研究了基于细粒度约束关联网络模型建立产品族模型的方法.探讨了基于细粒度、多视图产品族模型实现模块划分的分析技术和算法.研究了其设计过程调度方法,并提出了基于过程冲突定位和优化细粒度产品族模型的技术方法.通过在某型号发动机模块化设计中的应用,验证了所提出方法的合理性和有效性.     

基于RS-ANFIS的雷达抗干扰性能评估方法

雷达抗干扰性能评估是雷达系统研制、引进、装备过程中必要的环节. 如何综合评估复杂电磁环境下的雷达抗干扰性能评估已成为研究的重点. 针对现有雷达抗干扰性能评估方法的特点和局限性, 提出了一种基于粗糙集-自适应神经网络模糊推理系统(RS-ANFIS)的性能评估方法. 首先, 针对原始样本数据的不完备性和不确定性, 采用粗糙集理论对原始样本数据进行数据归一化、 离散化、属性约简处理, 并得到覆盖原始样本特征的最小规则集. 其次, 建立了基于ANFIS的Sugeno型性能评估模型, 设计了评估变量的隶属度函数和推理规则, 确定了评估网络各层输入输出关系以及网络学习算法. 最后, 以12组雷达抗干扰性能评估指标为例进行算法模型验证, 表明了方法的可行性和模型的有效性. 实验结果表明, 该方法能够有效改进网络结构, 提高雷达抗干扰性能评估结果的可信度.     

基于数据修补DDBNs的空中目标识别方法研究

简要分析了离散动态贝叶斯网络用于目标识别时对缺失数据处理方法的研究现状,提出了把数据修补技术用于变结构离散动态贝叶斯网络。首先在对空中目标识别模型分析的基础上,构建了一种基于数据修补的离散动态贝叶斯网络模型。进而构建了修补算法的数学模型,并给出了修补过程。待缺失数据修补完整后,再运用修正后的直接推理算法计算目标类型。通过仿真结果对比,表明该方法可以有效地提高识别系统的准确性、可靠性和鲁棒性。     

基于复杂网络的银行网点布局研究

现实银行网点的布局存在一定的不合理性,利用复杂网络的方法,首先提出了一种基于复杂网络的银行网点布局和网点优化模型;接着对模型进行了分析并与相关研究方法进行了对比;最后利用该模型对太原市农业银行网点布局进行了研究和网点布局调整,得到较为合理的网点布局.     

基于ADASYN与改进残差网络的入侵流量检测识别

针对现有入侵流量检测模型分类准确率低、小样本特征提取不足等问题, 提出了一种基于自适应合成采样和Inception-Resnet模块的改进残差网络算法。该算法能够对不平衡数据集进行采样优化, 有效提升模型的小样本特征提取能力。首先, 通过对不平衡的数据训练集进行过采样改善数据分布, 然后对非数据部分进行独热编码处理并与数据部分整合, 降低预处理复杂度, 最后利用改进残差网络模型进行数据训练, 并进行性能评估和算法效能对比。实验结果表明, 改进残差网络模型对入侵流量的检测准确率在多分类和二分类情况下分别达到89.40%和91.88%。相比于经典深度学习算法, 改进残差网络模型的准确率更高, 误报率更低, 具备较高的可靠性和工程应用价值。     

新的基于数据几何结构的聚类有效性函数

以Xie-Beni指标作为聚类有效性函数取得了良好的效果,但当聚类个数很大时,Xie-Beni指标将单调递减。针对此问题,分别考察改进的HubertΓ统计量和聚类分离度,导出一个新的基于数据几何结构的聚类有效性函数,使得它有惟一的最大值,函数值随聚类个数增大而递减的趋势并不影响最优聚类个数的判定。实验表明,该有效性函数能够发现最优的聚类个数,对于分类结构比较明确的数据,有良好的性能,而且对模糊因子m有良好的鲁棒性。     

基于改进的模糊C-均值的分级递减聚类算法

提出了基于改进的模糊C-均值的分级递减聚类算法,利用改进的模糊C-均值聚类算法寻找类中心,再自适应确定该类中心的隶属度阈值,将聚类进行分级处理,实现未知类数数据集的聚类。实验结果表明,本算法对未知类数、具有高斯分布的数据集具有聚类效果好、收敛快的特点,且对于类数较多的数据集,本算法也是一种快速聚类算法。     

基于模糊邻近关系的结构聚类

在有序粒度空间理论的基础上,提出了基于模糊邻近关系的结构聚类分析理论和方法.首先,给出了依据距离的一致聚类的概念,提出了模糊粒度空间的一致聚类特征;其次,给出了模糊邻近关系结构聚类的粒度表示,并获得了基于模糊邻近关系结构聚类的快速算法;进而,提出了获取最佳聚类的新方法,并且这一方法是全局最优的;最后,给出了通过两个模糊邻近关系的交运算获取结构聚类融合的方法.为复杂系统结构分析研究提供了一整套理论工具和方法.     

三种典型的基于图分割的谱聚类方法比较

在分析谱聚类实现思路和已有算法基础上,对规范切判据,最小最大切判据和自动确定聚类数目的谱聚类典型算法进行了研究和应用,通过理论分析算法各自实现机理的联系与区别,讨论它们各自的聚类特点,并利用UCI(University of California,Irvire)机器学习数据集试验对比了三种算法的聚类效果.发现谱聚类算法实现数据聚类的有效性,以及参数及相似度度量对算法性能有很大影响,在此基础上提出了算法用于解决可建模为模式识别的工程问题的可行思路,为工程实践提供了借鉴.     

基于类内差和改进划分系数的聚类有效性函数

针对改进划分系数对模糊聚类有效性的判决并不十分理想,提出了将类内差和改进划分系数相结合的两个聚类有效性函数。该聚类有效性函数从数据聚类效果要求类内样本越相似而类间样本相差越大的观点出发,通过将反映数据聚类类内紧致性程度的类内差和类间分离性程度的改进划分系数相结合,并考虑到模糊C 均值聚类算法的适用条件作为构造聚类有效性函数的约束因子,得到新的聚类有效性标准。给出应用该函数进行模糊C 均值聚类有效性判决的具体步骤,通过仿真实验证明该有效性函数具有良好的分类性能。     

Incremental clustering algorithm via crossentropy

1.INTRODUCTION Fuzzyclusteringisanunsupervisedwayofdatagrouping andusefulinpatternrecognition,informationretrieval,imageprocessing,faultdetection[1,2].Itgroupsdatainto finiteclustersbyusingsomekindsofmeasuressuchasthe linearandnon lineardistance,theentropymeasure,or inclusiondegreeinfuzzyenvironments.Intermsofthe modelsandmeasuresbetweenobjects,differentalgo rithmspartitiondifferentdatasetsandproduceclusters withdifferentshapesandhavedistinctdifferenceintime andspaceefficiency.Currentclus…     

广义均衡模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类(FCM)算法是一种快速有效的聚类算法,但它没有考虑各类样本容量的差异, 其最小化代价函数会导致聚类判决有利于少样本类.提出一种新的聚类算法—-广义均衡模糊C均值聚类, 通过对模糊C均值聚类最小化代价函数的改进,使得样本容量在聚类代价函数中发挥效用, 从而弱化了样本容量差异对聚类判决的干扰.讨论分析了该算法的性质,模糊隶属度的推导突破了FCM解析解的约束. 通过仿真实验,验证了所提出算法的有效性.     

Kernel method-based fuzzy clustering algorithm

1.INTRODUCTION Clusteranalysisdividesdataintoclustersinorderto facilitateunderstandingortofindstructurehiddenin dataset.Clusteringalgorithmspartitionasetofdata objectsintoclustersorclasses,wheresimilardataob jectsareassignedtothesameclusterwhereasdissimi lardataobjectsshouldbelongtodifferentclusters. SinceZadeh(1965)presentedthefuzzysettheory, thefuzzymethodisfirstlyintroducedinclustering problems,whichiscalledthefuzzyclusteringanaly sis.Fuzzyclusteringisawidelyappliedmethodfor acquiri…     

一种基于区间数多指标信息的FCM聚类算法

针对一类具有不确定性区间数多指标信息的聚类分析问题，基于传统的数值信息FCM(fuzzy c-means)聚类算法，提出了一种新的聚类分析算法．首先描述了具有区间数多指标信息的聚类分析问题，其次提出并证明了基于区间数多指标信息的关于最优划分和最优聚类中心确定的两个定理．然后根据提出的两个定理，进一步给出了基于区间数信息的FCM聚类算法的迭代步骤．最后，通过一个算例说明了给出的聚类算法．     

Clustering algorithm based on density function and nichePSO

This paper introduces niching particle swarm optimization(nichePSO) into clustering analysis and puts forward a clustering algorithm which uses nichePSO to optimize density functions.Firstly,this paper improves main swarm training models and increases their ability of space searching.Secondly,the radius of sub-swarms is defined adaptively according to the actual clustering problem,which can be useful for the niches’ forming and searching.At last,a novel method that distributes samples to the corresponding cluster is proposed.Numerical results illustrate that this algorithm based on the density function and nichePSO could cluster unbalanced density datasets into the correct clusters automatically and accurately.