基于多数据源的分类规则融合方法

探讨基于粗糙集的分类规则挖掘技术,提出一种融合不同数据源中的分类规则的方法.该方法能保证规则的完整性,即获得适用于全局的所有分类规则,并通过实验进行验证,结果表明该融合方法与直接在全局数据中挖掘分类规则的方法相比,具有运算量小、效率高的优势.针对大规模数据在分类求解中出现的过融合问题,应用剪枝策略进行实验,实验结果表明该剪枝策略正确可行,可以提高分类效果.     

基于类间损失和多视图融合的深度嵌入聚类

针对深度嵌入聚类方法仅考虑类内关系及多视图聚类存在特征表示不足等问题,提出一种基于类间损失和多视图特征融合的深度嵌入聚类方法,该方法在深度嵌入聚类的损失函数中引进一个新的正则项提高类判别性.先通过自动编码器提取多视图数据的特征表示,对不同视图的特征表示进行融合得到公共表示,基于此得到数据的软分配分布和辅助目标分布;再对公共表示和聚类分配进行联合优化得到最终的聚类结果.在多视图数据集上的实验结果表明,该方法能有效提高聚类性能.     

基于模糊神经元网络的信息融合模型

为了解决对象是庞大数据的复杂的工业生产过程的建立模型困难的问题,提出了基于势场拓扑的层次聚类算法和模糊c均值聚类算法融合,结果表明:通过两次聚类算法的融合,获得精确的聚类个数和隶属度,以此来确定模糊神经网络的结构模型,并将得到的隶属度作为依据,建立基于多判据信息融合和模糊技术构建神经元网络模型,通过对实际地下开采生产过程的仿真,结果验证了模型的有效性。该成果对煤矿开采具有一定的参考价值和指导意义。     

基于模糊神经元网络的信息融合模型

神经元网络应用于一般工业过程建模比较有效,但对于对象是庞大数据的复杂的工业生产过程就明显力不从心,提出了基于势场拓扑的层次聚类算法和模糊c均值聚类算法融合,以获得精确的聚类个数和隶属度,基于多判据信息融合和模糊技术构建神经元网络模型,通过对实际地下开采生产过程的仿真,结果验证了模型的有效性。     

基于子空间融合的多视图聚类算法

提出一种新颖的多视图子空间聚类算法,不再对包含各种噪声以及冗余信息的原始数据进行特征融合,而是通过对不同视图的低维子空间表示进行融合,得到一个公共的低维子空间表示.将这个子空间表示作为相似度矩阵进行谱聚类,以得到更优的聚类效果.在3个广泛使用的多视图基准数据集上进行了实验,实验结果证明了所提出算法的有效性.     

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.     

基于模糊神经元网络的信息融合模型

神经元网络应用于一般工业过程建模比较有效,但对于对象是庞大数据的复杂的工业生产过程就明显力不从心,提出了基于势场拓扑的层次聚类算法和模糊c均值聚类算法融合,以获得精确的聚类个数和隶属度,基于多判据信息融合和模糊技术构建神经元网络模型,通过对实际地下开采生产过程的仿真,结果验证了模型的有效性。     

一种基于信息粒度的高属性维稀疏数据聚类算法

目前的高属性维稀疏数据算法大多面向二态数据,而且没有聚类结果的评价方法,给应用带来很大局限。针对这些问题,给出一种基于信息粒度的高属性维聚类算法。首先通过设计面向数据稀疏特征的半模糊聚类算法对数据进行离散化,并基于此给出稀疏相似度和初始等价关系的定义,然后设计可变精度的二次聚类模型对初始聚类结果进行修正,使算法具有较强抗噪声能力,最后结合应用领域定义一种新的聚类质量的评价模型。实验证明,算法具有更广应用性,可提供多粒度分析结果,准确度更高,得到的聚类结果能真实反映数据的特征。     

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.     

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.     

基于聚类技术的学科信息检索服务

学科信息检索是高等院校、科研院所图书馆信息资源服务保障的重点,关系到学科发展的基础。从学科信息检索服务的需求特点出发,分析了常用检索技术和方法在学科信息服务方面的不足,研究论述了专题数据聚类检索在学科服务中的应用价值、实现方法、系统构成以及发展方向。     

不完整数据的聚类研究

数据采集过程中存在大量缺失数据,即不完整数据.传统方法在聚类不完整数据时采用填充或丢弃缺失数据方式实现数据的聚类.依据不完整信息系统理论提出一种基于K-means的不完整数据聚类算法,算法首先将数据集划分成完整数据集和非完整数据集两部分,对完整数据集采用K-means算法进行聚类,然后将不完整数据依据设计的相似度度量方法划分到对应的簇中,实现数据集的聚类.实验结果表明,提出的方法能够高效、精确地实现不完整数据聚类.     

基于信息融合的空管大数据构建路径研究

随着信息时代的到来,中国空管正面临着一场技术革新。航行信息的多样化、复杂化构成了庞大的数据,例如地形数据、管制员通话语音记录、雷达数据、飞机位置、飞机状态等。通过对这些数据充分地融合运用,深度挖掘信息,可以改进和优化我国空管系统。     

Application of Clustering Fusion on Foreign Fibers Measure-Control System

According to the structure characteristics of foreign fibers detection system,the foreign fiber flow flux mathematical model and fiber detection system were designed.The information fusion clustering structure of foreign fiber flow flux was put forward.The data of the pressure difference,pressure,temperature,and density sensor which had impacted on flux were integrated and output by the Adaptive Resonance Theory-2(ART-2)network and BP network to clustering analysis of output space.The clustering control str...     

基于属性维划分和MapReduce的道路运输信息系统数据聚类

针对基于密度的带有噪声空间聚类分析(DBSCAN)的不足,融合了领域知识和划分思想,提出了属性维划分的概念,并论证了基于局部簇合并与核心点计算的剪枝原理,最后结合云计算编程模式MapReduce的特点,给出了DBSCAN的优化方法,并在实际道路运输信息系统数据的聚类分析中得到应用验证.实践证明划分后的数据集易于实现并行聚类数据挖掘,文中优化方法优于一般的统计分析方法.     

基于结构聚类的XML数据存储研究

针对建立Native XML数据管理系统中XML数据存储,提出利用DOM规范建立父子关系和兄弟关系聚类存储策略。通过实验测试,它们分别适合XML数据深度优先查询与广度优先查询两种算法,提高了查询效率。     

超声波传感器数据融合算法的研究

采用ANN数据融合方式对两个超声波采集的数据进行融合算法分析,解决了超声波射线开放角度问题,从而达到了对被测物体影像的比较精确的认识,试验显示效果良好.     

多传感器数据融合浅析

近十几年以来，多传感器数据融合技术已爱到广泛的关注，它的和方法已被应用到许多研究领域，本文主要阐述数据融合技术在Ｃ＾３Ｉ中的应用，首先介绍了多传感器数据融合的基本概念，进而以国内外发表的文献为例说明了数据融合技术已取得的进展，最后对数据融合技术进行了展望，并提出了我们的对策。     

公安信息资源综合数据集市建设的架构设计

公安信息资源综合数据集市建设有利于对各类公安业务信息进行整合,为情报分析研判提供良好的数据基础。而数据集市建设成功的关键在于架构设计,通过源数据准备、数据同步管理、数据清洗管理、数据整合和聚类分析五个环节的有机衔接以及对每一个环节内容的科学设计,可以形成一种高效、合理的数据集市建设架构,从而有力保证公安信息资源综合数据集市建设的成功。