基于减法聚类的带钢厚度数据驱动建模

针对轧钢生产中大批过程数据没有被用于提高厚度质量的现象,提出了一种基于减法聚类的带钢厚度数据驱动在线建模方法.首先通过减法聚类将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用最小二乘支持向量机建立子模型,子模型加权输出作为带钢厚度的离线模型;然后当在线数据不断增加时,通过在线减法聚类算法实时调整局部空间,子模型的参数采用最小二乘支持向量机的递推算法进行相应的在线辨识,子模型的预测输出作为模型的最后输出.实验结果表明,该方法具有良好的预测精度和较强的在线学习能力.     

一种实时有效的蜂群模式挖掘算法

针对实时相关运动模式挖掘应用的需求,提出了一种实时地发现关闭蜂群模式的簇重组算法(CLUR).该算法维护一个候选蜂群模式列表,在每个时间戳采用基于密度的聚类算法对移动目标进行聚类,根据聚类结果组合所有的最大移动目标集,记录相应的时间集,然后构建候选蜂群模式,并更新到候选列表.算法给出了三种更新规则和一种插入规则,用于实现候选蜂群模式列表的更新,同时降低了候选列表的冗余度,提高了算法的效率.在每个时间戳结束时可通过关闭检测规则实时地发现当前时刻的关闭蜂群模式.在合成数据上的综合实验验证了CLUR算法的正确性、实时性和高效性,CLUR算法适用于实时相关运动模式挖掘系统.     

模糊C均值聚类算法在高炉料面分类中的应用

通过对多雷达扫描得到的高炉料面进行数据处理,根据数据的特征,分别采用模糊C均值聚类和特征加权模糊C均值聚类算法对料面数据进行分类,建立标准料面模型库.再通过模糊模式识别中贴近度的方法把待分类的目标料面与模型库相匹配,为后续的布料控制提供依据.该算法在某2500 m3高炉上进行了实验,取得良好的效果.仿真结果表明了其有效性.     

一种改进的谱聚类算法及其在基因表达谱分析中的应用

聚类分析是从基因表达谱数据中提取生物医学信息的主要方法之一.针对传统谱聚类算法无法确定聚类个数的问题,提出一种改进的谱聚类算法并将其应用于基因表达谱聚类分析.首先用基因表达谱数据构造Laplacian矩阵,经特征值分解后得到相应的特征值和特征向量,用谱隙来描述相邻特征值的差值;然后通过寻找谱隙序列的最大值来确定聚类个数;最后从单位化的特征向量着手实现数据类别的划分.通过模拟数据与癌症数据的实验,证明了该文算法的有效性.     

基于单位纯四元数空间上聚类的彩色图像分割研究

在RGB空间中,通过四元数模型把彩色图像像素三个分量整体进行处理,利用单位纯四元数空间中三个四元数乘积的性质,按照k均值分割算法思想建立单位四元数空间的彩色图像分割Q-Kmeans算法。实验结果表明,该算法具有良好的分割性能和实现上简单、速度快等特性。     

利用聚类分析法探讨高校学生培养的方法

作为现代三大统计方法之一的聚类分析法目前已经广泛的应用于经济、生物、地理等领域。将聚类分析方法应用于大庆师范学院数学科学学院07级数学与应用数学专业本科2班全体学生的所有所学科目的成绩中,利用SPSSl6．0统计软件对学生进行分类,结合教育科学知识和多元统计的相关理论,分析了不同类型学生的特点并提出相应的培养意见,为高校有针对性的培养学生提供了一定依据。     

随机种子最近邻居搜索聚类算法研究

提出了随机种子最近邻居搜索(RS-NNS)聚类算法,该算法从随机确定的种子开始沿着它最近邻居的方向搜索具有最大相似特征的邻居对象,形成局部最大聚类集合,并在搜索过程中动态调整数据对象的归属,以实现局部的最优分配,直到所有的数据对象完成聚类标识。经过验证,该算法可以适应数据集合的密度、形状、噪音、聚类个数等问题,并且相对于同类算法可以实现较快地优化搜索。     

基于XML的Web内容挖掘方法

在分析Web内容挖掘特征的基础上,提出一种基于XML技术的Web内容挖掘模型．利用HITS算法确定权威Web页面,利用HTMLTidy工具将非XML文件经过数据清洗后转换成结构良好的XMI。文档,结合互联网上传统科技论文的自动抽取系统实例,采用文本聚类分类技术进行面向XML文档数据的数据挖掘．实验结果表明,该模型工作良好,可以自动、有效地提取网页内容．     

基于模糊聚类分析和多特征融合的人脸识别方法

提出一种使用模糊聚类融合线性子空间特征和Gabor小波特征的人脸识别方法. 通过分析样本在子空间的聚类情况, 对处于不同聚类边界的样本采用Gabor特征进行二次识别. 实验结果表明, 该方法能在保证识别率的前提下, 有效减少平均识别时间.     

语音模糊特征提取及码本训练算法

为克服低速率声码器因清浊音硬判决、粗判决而导致解码语音有帧过渡等不自然感的缺陷,在分析比较目前主流声码器编码算法中激励参数提取和量化算法的基础上,将模
糊数学中的隶属度概念引入语音子带清浊音描述。提出了五维的浊音隶属度矢量概念,用于精细描述语音丰富的激励信息;阐述了浊音隶属度矢量的提取算法;提出了矢量量化码本的模糊聚类与LBG级联训练算法（F-LBG：Fuzzy-LBG）;采用提取算法提取、建立了浊音隶属度码本的训练样本集,采用F-LBG训练了浊音隶属度码本;将提取算法和F-LBG法训练得到的浊音隶属度码本分别应用于正弦激励声码器、混合激励声码器和同态声码器的语音编、解码仿真。结果表明,用浊音隶属度矢量描述合成语音激励信号的算法,具有较高的准确性和较强的噪声鲁棒性。