基于可变加权的FCM聚类对煤炭城市分类的研究

提出一种样本之间相似系数确定的方法,用相似度矩阵替代传统的相似矩阵,近而确定初始聚类中心.在FCM法中引入了指标权重,并给出了迭代公式和相应算法.将改进后的FCM法应用到煤炭城市分类的实例中去,聚类结果对处在经济转型时期的煤炭城市相互借鉴发展有一定的参考价值.     

加权Web访问模式聚类算法

针对Web应用挖掘中聚类算法中的问题,提出加权Web访问模式聚类算法,该算法利用服务器日志库中保存的网页访问次数信息,提高了聚类的客观性和准确性。     

基于加权特征的无监督模糊聚类入侵检测研究

鉴于网络入侵检测数据样本特征属性的异构性及贡献率不同,提出一种加权特征的异构数据相似性度量法来反应网络数据样本间的相似程度.针对基于模糊C-均值聚类的网络入侵检测算法聚类数目难以确定的问题,提出了一种自动确定最佳聚类数的无监督模糊聚类入侵检测算法.通过KDDcup1999数据集的仿真对比实验,结果表明本文算法能找到最佳...     

基于免疫聚类和遗传算法的RBF网络设计方法

基于人工免疫机制和遗传算法,提出了一种训练径向基函数(RBF)网络的混合算法.该算法采用了一种可以实现数据聚类的人工免疫机制根据输入数据集合自适应地确定RBF网络隐层中心的数量和初始位置;采用遗传算法训练RBF网络,能够使优化过程趋于全局最优.将该方法用于多用户检测问题的实验结果表明,采用这种混合算法训练的RBF网络结构精简,具有很好的抗多址干扰的性能.     

基于局部密度估计的聚类个数确定研究

随着人工智能和数据挖掘技术的兴起,聚类分析已被广泛应用于通信、文本数据统计、生物信息学和图像处理中。对于非监督聚类分析,聚类的分类数目是决定聚类质量的关键因素。通常聚类个数事先无法确定,随即选择的初始聚类中心容易使聚类结果不稳定。针对此,基于聚类中心具有高局部密度且距高局部密度聚类中心距离较远的特点,提出一种基于局部密度估计的聚类个数的估计方法。经过仿真实验,验证了该算法具有良好的有效性和鲁棒性。     

基于模糊聚类的材料力学性能确定方法

采用模糊聚类方法,确定了在用压力容器缺陷评定中断裂韧度的代用数据,结果与试验数据相符,且与其它选用原则和确定方法的结果一致。     

基于禁忌搜索和遗传算法的智能化双聚类方法

在基因表达数据中寻找重要双聚簇的难度随数据规模的增长而增长.该文讨论一种智能化的双聚类方法,充分利用禁忌搜索和遗传算法自身的爬山能力,很好地平衡了区域搜索和全局搜索的关系,并使输山结果不依赖于预先设定的阈值.实验表明,该方法具有很好的收敛性,并可发现比传统方法更好的双聚簇.     

基于FCM和BP神经网络的棉麻纤维识别方法研究

提出一种基于模糊c均值(FCM)和BP神经网络的棉麻纤维识别方法。首先,根据纤维横向和纵向截面形态的不同,提取6个特征参数,然后运用模糊c均值算法将样本聚类成3类,再将聚类后的数据作为BP神经网络的输入进行训练和预测,最后进行仿真实验。结果表明,将两种算法结合起来用于纤维的识别具有明显优势,是值得推广的纤维识别方法。     

基于分层聚类的k-means算法

为了更好地实现聚类,在分析分层聚类和k-means算法优缺点的基础上提出了一种改进的聚类算法.改进算法将分层聚类和k-means聚类算法的优点相结合,首先采用分层聚类,得到一个初始的聚类结果,然后应用k-means聚类算法继续聚类.实验结果表明,改进算法较原先传统的聚类算法,不但算法执行速度快、效率高,而且聚类效果也比较好。     

基于聚类的双中心检测机制的研究

分布式协同攻击是网络应用安全中不可忽视的威胁，而目前入侵检测系统中常用的检测方法均以入侵者为中心点来检测，对分布式协同攻击的检测能力很弱。针对这一问题，提出了一种双中心检测机制，并采用聚类的方法对双中心检测机制的实现做了初步的研究。     

FCM聚类分析在我国农村居民收入变化分类中的应用

介绍了FCM聚类分析理论,并在此基础上给出了改进模型.根据2000—2009年的全国农村居民收入的数据对31个省、市及自治区农村居民收入变化进行了比较研究,利用改进后的FCM聚类模型进行了分类.所用方法和所得结论对研究我国农村居民收入的变化具有一定的参考价值.     

基于遗传算法的维修人员培训模型

在对维修工作量定量分析的基础上,针对维修人员素质的不同,建立了化工厂下年度的培训模型,采用遗传算法对其求解,验证了模型的有效性、实用性.     

基于神经网络模型的聚类分析技术研究

聚类分析已成为数据挖掘,模式识别等应用领域研究中非常活跃的研究课题.在聚类分析方法中,基于神经网络的算法,由于考虑到“噪声”或异常数据,可以自动确定聚类个数,可以产生鲁棒的聚类方法,而竞争学习神经网络、SOFM神经网络方法是其中有代表性的方法,对其进行了分析研究,并给出了引入可变速度的训练算法。     

基于改进遗传算法的多元函数优化计算

研究了基本遗传算法在多元函数优化问题中存在的缺陷,提出了一种改进的遗传算法,使用适应值比例变换方法,在交叉与变异算子,染色体基因解码方式等方面做了改进,通过对难以优化的多元函数的优化计算,证明了该算法有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度。     

模糊聚类在地层分析中的应用研究

通常对原始资料进行地层的划分与合并依靠工程师个人的经验与习惯.提出了一种改进后的FCM法,并给出了迭代公式和相应算法.改进后的FCM法可用于对土层的分类,同时给出一种按照模糊贴近度大小进行土层归并分类的方法,使得土层的归并划分更有理论依据.     

组合加权算术平均算子在物流配送商品销售预测中的应用

提出基于组合加权算术平均算子的组合预测方法,并结合实例对各种预测模型与组合预测模型探讨了不同的组合预测权重确定在实际中的应用,其预测效果高于一般方法。     

基于拟下降方法的遗传算法及其收敛性

在遗传算法中嵌入一个传统下降算子,且保留最好个体,利用最好个体的记忆信息对搜索过程进行指导,从而得到既有较快收敛速度,又能以较大概率得到全局极值的用于函数全局优化的混合算法.定义了适当的适应度函数和子代个体的选择算子,且从拟下降观点证明了算法的收敛性.数值计算结果表明了本算法显著优于遗传算法和传统下降算法.     

带界约束条件min-max问题的混合遗传非光滑算法

利用遗传算法和非光滑算法给出带界约束条件Min-max问题的一个混合算法,这种方法综合了2种方法的优点,从数值算例可以看出算法的有效性.     

基于遗传禁忌混合算法的静态电压稳定裕度计算

提出一种基于遗传禁忌混合算法的静态电压稳定裕度计算的新方法．该方法将全局搜索能力强的遗传算法和局部搜索能力强的禁忌搜索算法结合在一起，通过改进的连续潮流法计算，可快速而准确地获取系统最大静态电压稳定裕度，并在一定程度上弥补遗传算法和禁忌搜索算法单独使用的不足．应用该混合算法对IEEE14节点系统进行仿真计算，验证了该方法可行且有效．     

基于机群系统的并行多连接查询优化算法

多连接查询优化是并行数据库系统的核心问题。已有的研究工作多集中于连接个数较少的情况,不适用于机群系统中的多连接查询优化。在机群环境中,系统的通信带宽是一种瓶颈资源。提出了基于遗传算法的多连接查询优化算法,算法考虑了关系的存储信息和网络的通信代价,有效地利用了机群系统中的资源。实验结果表明,算法具有良好的性能,能够提高多连接查询的执行效率。