基于自适应权重的粒子群和K均值混合聚类算法研究

针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种基于自适应权重的粒子群优化(PSO)和K均值混合聚类算法.该算法在运行过程中通过引入非线性动态惯性权重系数,提高了混合聚类算法全局搜索能力和局部改良能力,并根据群体的适应度方差来确定K均值算法操作时机,增强算法局部搜索能力的同时缩短了收敛时间.将该算法与K均值聚类算法、基本PSO聚类算法和基于传统的粒子群K均值聚类算法进行比较,表明该算法不仅能有效地克服陷入局部最优,而且全局收敛能力和收敛速度都有所提高.     

基于欧氏距离双比特嵌入哈希的图像检索

提出一种基于欧氏距离的双比特嵌入哈希算法,以欧氏距离来度量二进制哈希编码之间的相似性.该方法可更好地保持原始特征空间的相似性关系,提高检索精度.另外,为了提高欧氏距离的计算速度,利用位操作实现二进制哈希编码欧氏距离的计算.对于64位的双比特嵌入哈希码,所提算法比传统欧氏距离的计算速度快400倍左右.在3个主流图像库上进行图像检索实验,与当前主流量化算法相比,该算法取得了更好的检索结果.     

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...     

一种新的相似性度量及其在DNA序列相似性分析中的应用

衡量序列之问距离的传统方法是通过局部比对或者全局比对来实现的,其运算的时间复杂度和空间复杂度随着序列长度的增加而急剧上升.本文提出一种新的相似性度量.它是建立在Lempel-Ziv复杂度基础之上的,不需要通过序列之间的比对来实现,其时间和空间复杂度比传统方法降低了很多.用这种新的相似性度量的方法可以算出序列同的相似性矩阵,以此来刻画不同序列之间的距离.为了说明此方法的可靠性,最后对多个物种DNA序列作了相似性分析.     

基于数据挖掘技术的湖南省县域乡村分类分析

以数据挖掘为工具,结合县域经济发展理论,探究湖南省县域经济发展聚集态势.构建了湖南省县域经济发展评价指标体系,对数据集应用基于原型的二分K均值聚类、基于图的AGNES聚类、加权主成分距离聚类与基于密度的DBSCAN聚类,根据邻近度矩阵的相关度选择最优聚类方法 .结果显示,湖南省县域经济发展按特征可归为四类,各类县市特征显著,类别间发展差距较大.根据模型的理论结果对现有的湖南省政府乡村振兴三大发展梯队的划分进行调整,为地方政府实施乡村振兴战略提供一定的理论基础,具有较好的参考价值.     

多元时间序列的相似性匹配

常用多元时间序列相似性匹配方法难以在高效刻画局部形态特征的同时考虑各变量间的相关信息. 针对此问题,提出一种动态窗口内多维拟合分段方法. 基于序列的局部形态特征抽象出各变量维度上拟合线段的倾斜角及持续时间,组成模式表示矩阵,并借助一种多元模式距离实现序列的相似性模式匹配. 与主成分分析法、基于点分布特征的匹配法对不同数据规模的数据集进行对比,验证了该方法的有效性,特别对于多变量、不等时间跨度的中等规模多元时间序列相似性匹配具有较好的效果.     

基于改进K均值聚类的银行客户分类算法

为了提高银行客户分类的正确率,使银行的收益最大化,提出一种基于改进K均值聚类的银行客户分类算法.算法定义了类间最大相似度均值(AMS),并根据该定义确定最佳聚类数.当计算出的当下AMS值比前一次的AMS值小时,根据距离原则选择初始聚类中心;当计算出的当下AMS值比前一次的AMS值大时,把该最小AMS值相匹配的聚类中心看作初始聚类中心.利用最佳聚类数和初始聚类中心实现银行客户的细分.仿真结果表明,提出的算法能够跳出局部最优,并提高客户分类的正确率.     

基于星座图和相似性度量的调制方式识别

讨论了存在相位误差情况下的调制识别问题,改进了以星座图形状为特征的识别算法.首先利用基于样本与核的相似性度量,对接收信号观测点动态聚类,得到重构星座图.然后,将重构星座图和预期星座图进行匹配,利用所提出的最大似然准则,完成星座图分类.该准则等效于最小距离分类准则,匹配方法简单,避免了以往基于星座图形状识别算法中,为得到重构星座图顶点统计特性所需的训练阶段.考虑到噪声对相位估计的影响,仿真表明,在已知和未知信号调制状态数情况下,SNR分别为10 dB和15 dB时,对所涉及的调制集可获得90%以上的识别率.     

基于色度直方图的颜色聚类算法

提取目标背景的主色是迷彩设计中的重要步骤,通常采用的颜色聚类算法具有监督性的缺陷. 为此,提出一种基于色度直方图的、无监督的颜色聚类算法. 该算法采用CIE 1931色度系统建立色度直方图,根据像素点在该坐标系的分布规律自动生成聚类中心. 逐一计算像素点与各聚类中心的色度的欧氏距离,将像素点与最近的聚类中心归于一类. 实验结果表明,采用该聚类算法能够准确提取主色,自动分割彩色图像,且比普通聚类算法的时间效率更优.     

基于Shearlet变换和Krawtchouk矩不变量的河流SAR图像分割

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像分割是河流检测与识别的关键步骤,为了进一步提高河流SAR图像分割的准确性,提出一种基于Shearlet变换、Krawtchouk矩不变量及模糊局部信息C均值聚类的河流SAR图像分割方法.首先,对河流SAR图像进行Shearlet分解,提取其纹理特征,构成特征向量的前半部分;然后,计算河流SAR图像的Krawtchouk矩不变量,作为其形状特征,构成特征向量的后半部分;最后,利用模糊局部信息C均值算法依照上述特征向量进行聚类,由此得到河流SAR图像分割结果.大量实验结果表明,与近年来提出的脉冲耦合神经网络结合最大方差比准则分割法、Gabor小波变换结合模糊C均值聚类分割法、FLICM聚类分割法相比,所提出的方法在主观视觉效果以及客观定量评价指标误分割率上均有明显优势,且分割河流SAR图像更加准确.     

基于语义的Ontology聚类研究

提出了一种基于语义的Ontology相似性计算方法,该方法不仅考虑概念本身的相似性,还考虑了属性集合和相关概念集合的相似性,通过概念基本相似性极限控制属性集合相似性计算的范围,通过语义半径控制相关概念的范围.以基于语义的Ontology相似性方法计算Ontology聚类的相似性矩阵,采用凝聚层次聚类算法实现Ontology聚类.实验表明:基于语义的Ontology聚类能够获得满意的效果,在性能上优于使用oMAP相似性方法的Ontology聚类.     

小波变换及其在语音信号处理中的应用

人们为了了解自然界的规律,或是为了解决工程中的一些问题,需要对各种各样的信号进行分析,在小波变换出现以前,应用最广泛的是傅立叶变换.但是在利用傅立叶变换分析信号时,存在着某些缺陷.小波变换基于海森堡测不准原理解决了局部时间信号分析的难题,发展了信号分析的方法,成为了当代信号分析的主要工具之一.由于语音信号的复杂性,以及在某些方面与小波变换的相似性,使小波变换在语音信号处理有着很广泛的应用.本文对小波变换及其在语音信号处理中的应用进行了简要的综述.     

一种新的晶化过程电特性预测方法

金属玻璃具有许多独特性能,有着广泛的应用前景,晶化过程对金属玻璃的特性有重要影响.因此提出了一种基于小波变换和AR-ILSSVM金属玻璃晶化过程电特性预测方法.首先利用小波变换将时间序列分解为高频序列和低频序列,利用AR模型预测高频序列,利用ILSSVM方法预测低频序列,预测结果为上述预测的合成.仿真试验表明,这种方法可显著提高时间序列的预测精度.     

一种基于精确欧氏位置敏感哈希的目标检索方法

针对目标检索问题,常用方案是视觉词典法（bag of visual words,BoVW）,但传统的BoVW方法具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题. 针对这些问题,该文提出一种基于精确欧氏位置敏感哈希（exact Euclidean locality sensitive Hashing,E2LSH）的目标检索方法. 首先,采用E2LSH 对训练图像库 的局部特征点进行聚类,生成1 组支持动态扩充的随机化视觉词典组;然后,基于这组词典构建视觉词汇直方图和索引文件,并由tf-idf 算法对词频向量重新分配权重;最后,将目标直方图特征与索引文件进行相似性匹配,完成目标检索. 实验结果表明,相比于传统方法,该方法较大地提高了检索精度,对大规模数据库有较好的适用性.     

基于灰色理论对公交第三方支付盈利的预测

针对公交第三方支付平台盈利情况,运用了层次聚类分析、小波周期理论、灰色预测、回归分析以及时间序列等方法,构建了基于EVIEWS和SPSS的聚类模型,基于小波周期探查的灰色预测模型,基于第三方支付方式的利润回归模型及盈利的时间序列等模型,综合运用MATLAB,EVIEWS,SPSS等软件编程求解,结合实际给出可以增加第三方支付公司盈利的可行性方案建议.     

模板在线聚类的目标跟踪

针对基于模板的目标跟踪算法存在模板冗余高、难以适应非刚性目标外观多变的问题,提出一种基于粒子滤波的模板在线聚类目标跟踪方法.首先建立用于描述目标和背景的正、负模板集,然后抽取候选粒子,使用候选粒子与正、负模板集的类内距离以及正、负模板集之间的类间距离来构建似然函数,最后依据最大后验概率准则确定最佳候选粒子作为跟踪结果.根据视频序列中连续变化的目标状态,将一定范围内的相似目标状态视为一个状态类,确定当前状态类的聚类半径.采用均值漂移算法对正模板集及最近几帧跟踪结果进行聚类,并将聚类后的中心集作为新的正模板集.实验表明,该算法能保留目标不同的外观状态,在复杂情况下仍能准确跟踪目标.     

基于满足度评估的遥感应用需求聚类算法

在进行大规模遥感卫星体系论证时,针对单个用户部门、一星一议式的遥感卫星需求的传统分析方法已不再适用.为了解决这个问题,以光学遥感应用需求为研究对象提出一种遥感应用需求聚类算法.首先,通过需求指标分析提取出空间分辨率等5个体系级需求指标,以实现需求结构化表达;然后,构造基于需求满足度评估的相似性测度,并以需求满足度作为衡量需求间相似性的量化指标;最后,设计基于满足度测度的最大最小距离聚类算法,进而提取出中心类别需求.实验结果表明,该方法可以很好地合并同类需求,所得结果能支撑后续的体系设计与载荷研制工作.     

基于直觉模糊集距离测度的多属性直接聚类方法

距离测度是度量两个直觉模糊集的重要方法，在聚类分析中被广泛应用．本文基于相异度矩阵的思想，在直觉模糊多属性聚类中，定义了距离测度矩阵，然后根据不同的阚值要求转化为布尔矩阵进行聚类，最后通过实例验证该方法的有效性．     

小波变换和时间序列模型相结合的降雨量预测

针对降雨量预测问题大多采用时间序列分析的方法,但是对于准确预测降雨量和降雨变化规律,提高降雨量的预测精度等问题,如果仅采用时间序列的方法误差相对来说比较大.提出一种小波变换和时间序列预测模型(ARMA)相结合的降雨量预测方法.在预测过程中,对降雨量进行归一化处理,利用小波变换对原始降雨量进行降噪,降低其预测中的误差,采用正确的时间序列模型对降噪后的降雨量进行分析,建立最优降雨量预测模型.对实际降雨量进行仿真测试,结果表明,改进的方法预测精度比传统方法要高,且能更好地反映降雨量变化规律,为降雨量的预测提供了一种新的途径.     

基于小波变换和小波神经网络的3D遮挡人脸识别方法

提出一种基于小波变换和小波神经网络的3D遮挡人脸识别方法.首先,对待检测人脸的深度图像进行小波变换,计算各层小波变换系数与数据库中平均人脸深度图像的小波变换系数之间的距离,通过阈值分割得到遮挡区域的二值掩膜,进而得到人脸的遮挡区域;然后,对非遮挡区域提取小波变换系数,构建小波神经网络分类器,依据小波网络的人脸空间距离进行3D遮挡人脸识别.仿真实验表明,该文方法对3D人脸的有意遮挡和无意遮挡的鲁棒性强、识别性能好.