基于中心自动融合的多尺度可能性聚类算法

针对可能性聚类对初始化参数设置依赖性较强的问题,提出一种基于中心自动融合的可能性聚类算法,并证明了算法中尺度因子的多尺度性质.该算法通过建立中心的相关性判定准则,根据数据自身分布特点动态调整聚类数目与结构,通过引入尺度参数实现对数据的多分辨率分析.与传统的模糊和可能性聚类算法相比,该算法摆脱了对聚类数目及初始化中心或隶属度矩阵设置的依赖性,易于控制.人造数据和真实数据实验结果表明,该算法能自动确定数据中不同尺度下的聚类结构,具有识别不同大小聚类结构的能力.     

基于中心自动融合的多尺度可能性聚类算法

针对可能性聚类对初始化参数设置依赖性较强的问题, 提出一种基于中心自动融合的可能性聚类算法, 并证明了算法中尺度因子的多尺度性质. 该算法通过建立中心的相关性判定准则, 根据数据自身分布特点动态调整聚类数目与结构, 通过引入尺度参数实现对数据的多分辨率分析. 与传统的模糊和可能性聚类算法相比, 该算法摆
脱了对聚类数目及初始化中心或隶属度矩阵设置的依赖性, 易于控制. 人造数据和真实数据实验结果表明, 该算法能自动确定数据中不同尺度下的聚类结构, 具有识别不同大小聚类结构的能力.     

基于改进捆绑拍卖多机器人任务分配研究

为了解决多机器人在搜索过程中多任务分配和多机器人利用率问题,提出了一种带有即时拍卖的K-means聚类捆绑式拍卖算法。首先通过K-means聚类算法解决多机器人系统中的多任务捆绑问题,再运用捆绑式拍卖机制把聚类分配给相应的机器人。考虑各聚类内的任务完成情况和各机器人利用情况,相应机器人判断是否产生即时拍卖。仿真证明,该方法在多机器人搜索过程中节省资源且各机器人利用均衡。     

无监督多尺度模糊聚类算法研究

针对模糊c均值聚类算法的一些不足之处提出了一种新的均值漂移聚类算法--无监督多尺度聚类算法.该算法不受初始化的影响,不用假定数据的聚类个数以及聚类中心的初始位置,能够利用模糊聚类的方法来获得硬的聚类划分,能够从不同的"划分尺度"揭示数据的聚类结构,并能自动的确定聚类个数.为了满足处理大数据集的需要,设计了快速无监督多尺度模糊聚类算法.通过实验证明无监督多尺度聚类算法在多数数据集上都表现良好且具有最好的总体聚类性能,并能成功揭示出数据的聚类结构.实验还证明快速无监督多尺度模糊聚类算法具有较快的速度和较高的识别精度且适用于大数据集.2个算法都取得了令人满意的实验结果.     

一种面向医学短文本的自适应聚类方法

针对电子病历中疾病诊断文本同义词识别和命名标准化问题,提出了一种自适应的文本聚类方法.首先提出了一种新的基于集合的文本相似性度量算法;然后采用基于相似度分布的文本聚类算法实现同义文本识别,该算法能够自动确定类簇个数;最后采用基于序列模式的中心概念提取算法实现了疾病命名的标准化,同时对聚类簇进行合并和优化,进一步提升了聚类的准确性.测试结果表明,所述方法具有较高的准确率和聚类效率,在病历文本的预处理、分类和分析中具有广泛意义.     

基于通讯网络安全模糊聚类与量子遗传理论的入侵检测研究

提出了一种新的自适应的检测算法——量子遗传模糊聚类算法（QGFC）.该算法利用量子遗传理论,在无监督的条件下,通过模糊聚类的方法对数据集进行自动分类,以达到自主识别入侵行为的目的.实验仿真结果显示,此算法可以有效地对入侵行为进行检测.     

并行多任务环境Agent联盟快速生成算法

并行多任务环境下Agent联盟的生成是多Agent系统Multi-Agent System(MAS）的难点.本文将蚂蚁算法应用到了并行多任务环境下多Agent联盟的生成问题.根据多任务的特性,提出了一种采用多种群蚂蚁的算法MCACO (Multi-Colony Ant Colony Optimization）来解决并行多任务环境下的联盟生产问题。在MCACO中采用新的信息素更新策略提高了算法的全局搜索能力.仿真实验证明了本文方法的有效性.     

多协议下智能家居协议的分类方法

针对市场上智能家居协议标准繁多,加大了流量识别与分类难度这一问题,提出了一种多协议下智能家居协议的分类方法.该方法利用数理统计计算出K-Means聚类算法的K值和聚类初始中心,基于向量空间模型(vec-tor space model,VSM)概念,使用数据对象间的相似度去代替K-Means聚类算法中数据对象间的距离,使用信息熵作为聚类好坏的评估.选用真实环境下捕获的实验数据进行测试验证.结果表明,该方法对多协议下智能家居协议的分类精度达到90％以上.     

用聚类支持向量机模型监测环保设备运行状态

针对环保设备多状态监测与识别问题,提出了一种基于多分类聚类支持向量机的分类算法模型.该算法模型充分利用多个相关联被监测设备及其状态属性特征,采用神经网络聚类分析获得关联特征的聚类子空间,再对聚类子空间构造二叉树支持向量机进行多分类识别.该算法模型避免了盲目分类,与单纯的支持向量机算法比较具有更好的分类性能.通过对日本大晃船用污水处理装置实测样本的训练、检验表明,该算法具有98%以上的分类识别率.     

基于模糊聚类的网络论坛热点话题挖掘

为解决单个帖子线索的多话题性问题,识别聚类中的孤立点,提出一种基于模糊聚类的网络论坛(BBS)热点话题挖掘算法.采用模糊聚类进行话题识别,使得一个帖子线索可以隶属于多个话题,而对于隶属度远小于类内平均隶属度的帖子线索,则当作孤立点来处理.此外,还给出了一种面向BBS文本的特征表示方法,并结合隶属度给出基于模糊划分的话题热度评分公式.实验结果验证了该算法的有效性.     

ScopeWork中用户型任务的处理方法

给出了ScopeWork系统的体系结构,讨论了在这个体系结构中处理用户型任务所涉及的一些问题,最后给出了用户型任务的定义方法及调度方案·用户型任务是工作流管理系统中的一类重要应用,对其处理的好坏直接关系到工作流管理系统的运行效率·ScopeWork是正在研制的支持CIMS复杂应用的工作流管理系统的原型系统,该系统不仅讨论了对事务型工作流的处理问题,同时也讨论了对非事务型工作流的处理问题     

基于动态任务优先级的网格任务调度算法研究

网格环境下的任务调度是一个NP完全问题.为了确保每一步都能优先调度影响调度长度最大的就绪任务,提出一种采用动态任务优先级策略的任务调度算法.在进行任务调度的过程中,通过动态计算任务图DAG的关键路径并有效地利用处理器的空闲时间段来复制任务,使任务节点之间的通信开销尽可能降低,进而缩短整个任务图的完成时间.大量的模拟实验结果表明,所提的算法在任务完成时间上明显优于HEFT算法和DDS算法.     

基于HTN的卫星应用任务分解

HTN(Hierarchical Task Network ,层次任务网络)具有任务描述和分解、任务分派、任务完成的能力以及约束机制和冲突解决机制,可以有效地对复杂问题进行规划.通过对卫星应用的复杂任务和基本任务的定义,分析了应用任务及其要素间的层次关系,就HTN在卫星应用任务的分解进行了初步探讨,指出了卫星应用任务分解的基本步骤和方法,得到卫星应用的基本任务.最后以海上移动目标的侦察监视应用任务为例,给出了应用任务分解过程和结果.     

对高校图书馆用户教育的探讨

介绍了用户教育的定义,阐述了其对图书馆发展的重要作用,探讨了高校图书馆开展用户教育的一些有效途径。     

多用户MIMO有限反馈系统用户选择方案研究

在多用户多输入多输出（MU-MIMO）下行链路系统中,通过合理的用户选择可以提高系统的空间分集增益。大多数目前的研究中,往往假设基站完全已知每个用户的信道状态信息（CSI）,不适用于有限反馈系统。此外,目前的用户选择算法很少考虑用户的公平性。为了有效地解决这两个问题,本篇文章采用LTE码本作为本地码本,提出了有限反馈系统下考虑公平性的用户选择方案。并且深入的分析了反馈比特数和用户数对公平性和系统和容量的影响。仿真结果显示,当用户数目较少时可以用更少的反馈比特来获取公平性和带宽利用率,当用户数目较大时可以用更多的反馈比特数获取更高的系统和容量。     

高校图书馆信息用户教育研究

分析了网络环境下高校图书馆信息用户的需求特点,根据目前的教育现状,指出了用户教育中存在的问题,并提出了相应的改进措施。     

S12交换机EC7.4版用户分组

从源的分析、字冠分析、任务单元定义3个方面,阐述了S12交换机EC7.4版的用户分组问题。     

新时期公共图书馆用户分析

互联网的高速发展,无限延伸了图书馆的服务空间.从公共图书馆的用户特点出发,分析了其用户类型,并进一步探讨了如何推进针对用户的公共图书馆服务问题.     

一种基于用户偏好的学习推荐方法

传统的推荐算法一定程度上为学习者提供了自适应的学习服务,但忽略了用户的学习兴趣偏好,难以提供学习者满意的推荐服务.为了提高学习推荐的效率,对用户的偏好进行进算,根据兴趣偏好对基本用户进行聚类,然后根据用户之间的兴趣相似性初步预测目标用户的兴趣度,进而给用户推荐兴趣度较高的学习服务.实验结果表明,该方法可显著地提高推荐质量.     

基于分层禁忌遗传算法的卫星任务调度方案

对地观测卫星在地球观测系统中起着核心作用,任务调度是对地观测卫星满足更多任务需求并获得高观测效率的重要手段。随着用户的激增,大量的任务请求引起卫星资源、时间资源的冲突,导致卫星任务的调度效率低下。为了解决上述问题,通过拆分和聚类2种策略对任务进行预处理,设计了一种基于分层禁忌遗传算法(layered tabu genetic algorithm, LTGA)的卫星任务调度方案。建立了对地观测系统模型,分析了观测任务调度的相关约束;通过分析任务时间窗口冲突情况来确定任务拆分方式,通过计算聚类距离来区分任务分布状态,从而选取合适的观测任务构成预调度任务集合;在上述任务规划的基础上,提出LTGA完成任务的选取和排序,生成观测计划。仿真结果表明,所提出的卫星任务调度方案能够有效提升调度收益、降低调度时间。