长三角城市经济发展的模糊聚类分析

以长江三角洲地区15个城市作为评价单元,选取2001年的相关数据,在MATLAB平台上,通过模糊聚类分析方法,依据土地面积、年末人口、GDP、财政收入、人均GDP、第一产业占GDP的比重、第二产业占GDP的比重、第三产业占GDP的比重、固定资产投资额、出口额、实际利用外资额、社会消费品零售总额、农民人均纯收入和城镇居民人均可支配收入等反应城市综合实力的主要指标对各城市进行归类,根据模糊聚类分析结果,把长江三角洲地区15城市经济发展综合实力划分为三个层次,第一层次:上海、苏州、杭州、无锡、宁波和南京;第二层次:常州、嘉兴、镇江和绍兴;第三层次:扬州、南通、泰州、湖州和舟山.提出长江三角洲地区在发展过程中应加强城市合作,提高第三层次城市的综合实力,促进一体化发展;改造传统产业,改善经济发展不平衡现象;加快发展第三产业以增加城乡居民的收入.     

社群网络中基于链接分类的研究与应用

由于在互联网、电信、生物信息、社会网络分析等领域可获得的链接丰富的数据日益增多,链接挖掘已经成为数据挖掘的研究热点。基于链接分类是链接挖掘的一个重要方向。在此以电信领域用户通话特征数据为对象,研究了基于链接分类技术及其在电信客户流失预测的应用方法,在提取并分析大规模客户呼叫图的极大团、结点膨胀率、结点聚集度等与节点稳定性相关的链接属性及其时变特征的基础上,提出了一种适合海量数据的基于链接的电信客户流失预测算法。实验结果表明,此算法较传统分类算法能提高客户流失预测性能,实现了基于链接分类方法的成功应用。     

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.     

FCM与KFCM-II算法在医学MRI图像分割中的应用研究

医学图像分割在医学图像处理,尤其是临床诊断的MRI图像分析中起着重要的作用.由于医学成像过程中存在着各种退化因素,当前各种分割算法仍难以很好地满足高层应用的需求.为解决这一问题,FCM (Fuzzy C-means clustering)算法和它的核方法版本KFCM(Kernel-based FCM)可以应用于图像分割以取得更好的性能表现.对FCM和KFCM-II算法应用于MRI图像分割进行了比较,讨论了在这两种算法中应用灰度有偏场纠正的效果.实验结果表明,在FCM和KFCM-II中采用有偏场模型可以取得更好的分割性能.     

灰色系统理论在预测建筑安全事故发展趋势中的应用

预测建筑安全事故的发展趋势,为制定企业安全政策和安全预警控制系统具有重要的参考意义。建筑施工安全系统中含有大量的己知信息、未知信息和不确定信息,符合灰色系统建模的特点。     

结合软约束的演化数据流模糊聚类算法

多源局部放电检测中,不同类型的局放信号同时存在且不断变化使得信号的分离更具挑战,而这种情况同样存在于许多数据流的聚类分析场景中。为了能够适应类簇内的不均匀密度和类簇间的重叠边界问题,同时对数据流的漂移和演化进行及时跟踪,提出了一种结合软约束的实时数据流模糊聚类算法。算法引入2种模糊性软约束来描述微簇距离和密度上的不确定度,通过阈值划分出核心微簇、边界微簇和离群微簇;在类簇边缘使用模糊隶属度,给予微簇分属不同类簇的可能性,保证类簇的完整性并提高聚类效果;使用两阶段的流程结构和2种时间窗口模型,赋予算法具有对可变化数据流的适应能力和更低的时间空间占用率。在多种数据集上的实验表明,该算法相比同类型算法在聚类效果上提升了1%~3%,且平均运行时间缩短5%~20%,在实际硬件平台的测试中也验证了算法的聚类分离性能。     

基于人工免疫网络的快速机构轨迹综合

研究了一种基于人工免疫算法的快速机构轨迹综合方法,分析了直接综合方法和间接综合方法的优缺点,提出了二次分类和二次检索以实现快速机构轨迹综合的新思路;给出了基于人工免疫聚类和多峰优化算法的快速机构轨迹综合算法流程,基于该算法建立了机构轨迹综合原型系统,并通过实例对算法及原型系统的有效性进行了验证,这种快速算法具有求解速度快、简单易实现及解的差异性等特性.     

密度峰值聚类算法研究现状与分析

密度峰值聚类(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks, DPC)算法是一种新型的基于密度的聚类算法,通过选取自身密度高且距离其他更高密度点较远的样本点作为聚类中心,再根据样本间的局部密度和距离进行聚类。一方面,虽然DPC算法参数唯一、简单、高效,但是其截断距离的取值是按经验策略设定,而截断距离值选取不当会导致局部密度和距离计算错误;另一方面,聚类中心的选取采用人机交互模式,对聚类结果的主观影响较大。针对DPC算法的这些缺陷,目前的改进方向主要有3个：改进截断距离的取值方式、改进局部密度和距离的计算方式以及改进聚类中心的选取方式。通过这3个方向的改进,使得DPC过程自适应。本文对DPC算法的自适应密度峰值聚类算法的研究现状进行比较分析,对进一步的工作进行展望并给出今后的研究方向：将DPC算法与智能算法有机结合实现算法自适应,对于算法处理高维数据集的性能也需要进一步探索。     

基于进攻关键区域的RoboCup2D球队防守策略的优化

在RoboCup仿真2D足球比赛中,防守模型是关键技术之一,加强在对方进攻关键区域上的防守可以有效阻止对手进球,针对RoboCup仿真2D球队防守策略难以优化的问题提出一种基于球队进攻关键区域优化防守策略的方法;方法通过对比赛过程中的日志文件进行解析,使用数据挖掘方法提取动作链和传球热力图解释了球队进攻有侧重点的合理性...     

Rough similarity degree and rough close degree in rough fuzzy sets and the applications

Based on rough similarity degree of rough sets and close degree of fuzzy sets, the definitions of rough similarity degree and rough close degree of rough fuzzy sets are given, which can be used to measure the similar degree between two rough fuzzy sets. The properties and theorems are listed. Using the two new measures, the method of clustering in the rough fuzzy system can be obtained. After clustering, the new fuzzy sample can be recognized by the principle of maximal similarity degree.