聚类算法的研究

聚类算法是多元统计的一个重要分支,在理论和实际生活中都有重要的意义。本文对聚类算法的发展历程以及近年来发展的一些聚类算法进行研究。     

聚类分析算法概述及其适用性比较

聚类算法作为大数据与人工智能领域重要的分析工具,受到了学术界的高度关注与广泛研究。本文从算法设计思想的角度对现今主要的聚类算法进行了归纳总结。具体来讲,针对中心聚类法、层次聚类法、密度聚类法、谱聚类法以及一些其他聚类算法分析了各自算法及其思想的优缺点与适用性,对算法的实际应用建立指导性作用。     

基于ARIA的K均值聚类算法研究

针对传统K均值聚类算法对初始聚类中心敏感,易陷入局部最优和对大数据集聚类速度慢的缺点,将ARIA与Kmeans算法相结合,提出了一种ARIA-Kmeans算法,即基于自适应半径免疫的K均值聚类算法。首先利用自适应半径免疫算法对数据进行预处理,产生能够代表原始数据分布以及密度信息的内部镜像数据;然后用K均值聚类算法对其进行多次聚类,获得最佳聚类中心,并将其作为初始聚类中心,推广到全部数据优化聚类效果;最后对其结果进行评价。实验结果表明,相对于传统Kmeans算法,新算法在保证聚类准确度的前提下,提高了算法运行的时间效率和稳定性。     

仿生聚类算法研究与分析

仿生聚类算法是一种将仿生智能优化算法与传统聚类算法相结合的混合聚类算法,同时也是无监督学习算法。这类算法在生物智能算法的基础上,结合了传统聚类算法操作简单、求解速度快的特点,在解决高纬度复杂的聚类分析问题时表现尤为突出,目前已被广泛应用在物联网、图像处理、路径规划、医学等领域。文中主要对仿生聚类算法进行研究与分析。首先以蚁群聚类、果蝇聚类、人工蜂群聚类算法为例,着重从算法思想、生物智能算法与K均值聚类的结合流程以及具体应用3个方面进行介绍;然后对仿生聚类过程中的相似性度量方法和聚类结束后聚类结果无监督评价方法进行了详细描述;最后对仿生聚类算法的未来研究方向进行了总结与展望。     

基于局部和全局信息的正则化迭代聚类

聚类是一种高效的数据分析方法,经典的K-means算法只适用于类簇为凸形的数据集,谱聚类算法虽然避免了K-means的一些缺点,但相似度中的参数设置问题以及较高的计算、存储复杂度对聚类有所限制.基于局部和全局信息的正则化迭代聚类,先取部分数据作为一个整体聚类,然后逐渐加入少量数据进行迭代求解.该方法继承传统谱聚类的优点,充分利用局部正则化和全局正则化信息,通过迭代方式求解使较大规模数据聚类成为可能.通过实验对比结果显示,该算法有良好的聚类效果.     

红斑鳞状皮肤病的聚类分析

针对红斑鳞状皮肤病鉴别诊断难题,提出利用聚类分析进行诊断;采用3种k-均值、2种k-中心点、最小生成树以及密度峰值点快速搜索聚类算法对该疾病数据进行分析,比较各算法对该疾病的聚类误差平方和、聚类结果 Rand指数、Jaccard系数、调整Rand指数以及聚类准确率;比较各算法对预处理的数据子集的聚类结果与文献中采用k-均值算法对未预处理的该数据子集的聚类结果。结果表明:邻域k-中心点算法对红斑鳞状皮肤病有很好的聚类效果,聚类准确率、聚类结果 Rand指数、Jaccard系数、调整Rand指数均优于对比算法,密度全局k-均值算法的聚类效果次之,全局k-均值算法取得最佳聚类误差平方和;k-均值算法对预处理数据子集的聚类准确率最高,邻域k-中心点与密度全局k-均值算法的聚类准确率相等;数据预处理可提高k-均值算法对该疾病的诊断准确率。     

一种基于密度的模糊自适应聚类算法

针对密度聚类算法对邻域参数设置敏感的问题,提出一种基于密度的模糊自适应聚类算法.算法在无需预先设置聚类数以及邻域参数的情况下,可以自适应地根据样本间距离关系确定邻域半径得到样本密度,并根据样本密度逐渐增加聚类中心.为了保障聚类结果的正确性,同时提出一种新的模糊聚类有效性指标以判断最佳聚类数,消除了密度聚类算法对参数的敏感性.用UCI基准数据集进行实验,发现本文算法在对数据进行聚类时,聚类质量较原始密度聚类算法在准确性和自适应性方面均有显著提高.     

核聚类算法及其在模式识别中的应用

将核学习方法的思想和可能性聚类算法相结合,提出一种基于核的可能性聚类算法,使其能够对非超球体、含有噪音和孤立点的数据进行有效的聚类。将该方法用于模式识别中,仿真实验表明,基于核的可能性聚类算法比模糊C-均值算法以及可能性聚类算法具有更好的聚类效果,且算法能够很快地收敛。     

一种高效的K-means聚类算法

聚类算法作为一种重要的数据挖掘的方法,能找到样本中相对集中的区域。本文分析了一些常用聚类算法以及局限性,并且针对K-means算法中初始点的选择,讨论了一种改进的K-means算法的实现过程,以期得到比较理想的聚类效果。     

一种基于数据关联的聚类集成方法

聚类集成是集成学习中的一个重要分支,其目标是解决无监督聚类分析中聚类算法的选择性、偏差性与数据特殊性等导致聚类结果不理想的问题。文章提出了一种基于数据关联的聚类集成方法(CEBDR),该算法先提取出在聚类成员中体现有关联关系的数据对象来组成新的类,然后对这些类进行二次聚类得到最终的集成结果。文中选用了一些标准数据集,采用CEBDR算法、已有的基聚类和聚类集成算法来进行对比实验,实验结果表明,该算法能够有效地提高聚类质量。     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

Research on Telecommunication Based on JAVA

This paper discusses how a network communication isimplemented on the basis of java language under pro-gramming interface of network operating system whichrealizes TCP/IP network protocol.The design and appli-cation of java is successfully combined with Internet.In-ternet protocols such as Telnet,FTP,WWW etc.are sup-ported by Java with network classes in which there arevarious methods.While these methods are called fiexible,a telecommunication is implemented.Furthermore,us-ing telnet protocol for the network communication is alsodiscussed in this paper.     

月季的系统分类研究

本文论述了月季的形态习性、栽培技术，重点对月季的系统分类作了进一步的探讨。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。