一种基于矩阵变换的层次聚类算法

针对K-means算法需预先确定聚类数的缺陷,提出一种基于矩阵变换的层次聚类(NHC)算法,通过对矩阵行列的排序、变换,把矩阵分块成子矩阵聚类,以熵作为评价聚类结果标准.实验表明,NHC算法的执行效率和聚类精度高于传统的HCM(hard C-means)算法.     

动态环境下一种改进的自适应微粒群算法

提出了一种适应复杂动态环境的微粒群算法———改进的自适应微粒群算法(Improved AdaptiveParticle Swarm Optimizer,IAPSO).使用由DF1(Dynamic Function 1)生成的复杂动态环境对IAPSO算法进行了验证,并着重将IAPSO算法同APSO(Adaptive Particle Swarm Optimizer)算法进行了对比.实验结果证明,在复杂的动态环境中,IAPSO算法比APSO算法具有更好的适应性.     

个性化信息获取中特征提取的遗传算法

针对信息服务领域的个性化信息获取进行了研究.首先介绍特征撮的概念和特征提取的各种算法,在此基础上提出了个性化特征的概念,给出了个性特征提取的数学模型.然后应用遗传算法实现了在用户信息获取过程,按照用户不同信息需求特点的个性特征的提取,并且能同时达到文档的个性化识别和排序的目的.     

数据分发管理中变尺度动态网格法的应用研究

为了解决基于HLA的分布交互仿真中数据分发管理的现存算法数据过滤率低、仿真时间长而影响仿真结果和应用的问题.在对过去各种数据分发管理算法的深入分析基础上,提出了数据分发管理的变尺度动态网格算法.分析了网格单元尺寸与更新时间、数据过滤率、接收时间及排队时间的关系,并对该算法进行了理论证明和公式推导.通过将采用该算法的数据分发管理仿真系统与采用静态网格法的数据分发管理仿真系统及采用线性规划法三种方法对一简化的化工系统进行产品优化及能力均衡的对比研究,证明该算法有效的提高了数据过滤率、缩短了仿真时间、改善了仿真效果,验证了其有效性和实用性.     

信息系统组态平台及其构件复用技术

在讨论软件构件技术的基础上,借鉴工业控制自动化领域的组态思想,提出了支持构件复用的信息系统组态平台及其组态开发模式．它面向需求动态变化的最终用户,以组态方式通过可复用构件的动态组合实现应用系统,从而提高应用软件系统的开发速度和效率及其可维护性、可重构性和可扩展性．