FICW： Frequent Itemset Based Text Clustering with Window Constraint

Most of the existing text clustering algorithms overlook the fact that one document is a word sequence with semantic information. There is some important semantic information existed in the positions of words in the sequence. In this paper, a novel method named Frequent Itemset-based Clustering with Window （FICW） was proposed, which makes use of the semantic information for text clustering with a window constraint. The experimental results obtained from tests on three （hypertext） text sets show that FICW outperforms the method compared in both clustering accuracy and efficiency.     

高层建筑风振反应的T-S模糊控制

研究了高层建筑在顺风向脉动风荷载激励下T—S模糊控制问题。受控结构为拟建于澳大利亚Melboume的一幢钢筋混凝土结构办公楼，高306米，总共76层，控制设备为安装于结构最顶层的主动调谐质量阻尼器，主动控制力由T—S型模糊控制器求得。选取LQG控制的仿真结果为T—S模糊控制器的学习样本，采用减法聚类法和混合学习算法对T—S模型进行结构与参数辨识，通过改变结构刚度束检验模糊控制器的鲁棒性。仿真结果表明：T—S模糊控制器鲁棒性好，控制效果能够满足高层建筑风振舒适度的要求；与Mamdani型控制器相比，在线计算时间短，无计算时滞问题。     

模糊Hopfield神经网络及其模糊聚类功能

首先提出了具有模糊逻辑计算功能的模糊Hopfield神经网络-FHN.FHN中的神经元对应于模式集合的元素，权重矩阵对应于模式之间的模糊关系，最后讨论了FHN的稳定性和基于模糊距离关系的模糊聚类功能，研究表明FHN在模糊模式识别中具有广泛的应用性。     

基于模糊粗糙k-均值的用户访问模式的聚类

Web用户访问过的网页以及在该网页上的浏览时间体现了用户的访问兴趣.为了更好的衡量任意两个用户访问模式之间的相似/相异度,每个用户访问模式都被转换成具有相等长度的模糊向量,其中每个元素要么是0要么是模糊语言变量,它体现了用户是否访问过该网页及在该网页上的浏览时间.由于类的边界可能是模糊的,因而使用粗糙k-均值法对这些代表用户浏览特征的模糊向量进行聚类.最后使用Davies-Bouldin指标来衡量聚类的效果.     

一种基于查询密度聚类的异常检测算法

现有入侵检测研究多集中在网络和操作系统,而数据库系统具有自己的结构和语义,针对数据库特点的入侵检测是现有数据库安全机制的重要补充。提出一种数据库异常检测算法,该算法对数据库查询进行密度聚类,并通过聚类的核心对象来建立正常轮廓。说明了该算法的训练、检测、增量更新方法和查询执行前检测算法,并通过实验和实例对算法的性能和应用做了分析。     

基于模糊聚类的信息不完全确定的多准则分类方法

针对权系数信息不完全确定且有训练集的多准则分类决策问题,提出了一种基于模糊聚类的分类方法。该方法在考虑对训练集分类的基础上,结合不完全确定的准则权系数信息等建立模糊聚类模型,通过遗传算法求解所得优化模型,得出准则权系数和聚类中心,计算方案属于各类别的隶属度,进而得到整个方案集的分类。实例说明了该方法的有效性和可行性。     

一种基于划分聚类和模糊神经网络的机器学习方法

将基于划分的模糊聚类算法和一般模糊极小极大神经网络分类算法相结合，提出了一种新的机器学习方法，实现了基于类比的案例推理学习模型。具体实现思想是，首先利用基于确定性退火技术的划分聚类算法对已知案例进行聚类标识，由所得结果建立一般模糊极小极大神经网络分类模型，然后用该模型实现新目标问题的案例相似性检索，最后针对目标问题结果案例完成案例学习。通过实例表明，该算法具有较好性能，并在基于案例推理的固体火箭发动机总体设计中成功应用，得到了论域覆盖面大的设计结果集。     

信息不完全确定的群体多准则语言聚类方法

针对决策者权重和准则权重信息不完全确定,且评价信息为语言值的多准则聚类问题,提出了一种新的求解方法。首先通过证据推理算法,将方案集的群体多准则语言评价信息转化为方案集模式样本,该模式样本是决策者权重和准则权重的不确定信息的非线性函数,然后根据K-均值方法,利用惯性粒子群算子对模式样本集进行聚类,得到最优聚类中心和方案集的最优聚类。最后实例说明该方法的可行性和有效性。     

一种基于聚类的RBF神经网络模型

应用于工程中的径向基函数(RBF)神经网络模型,当训练样本量很大时常存在训练学习速度慢和拟合精度不高的问题.针对这一情况提出了一种基于聚类的RBF神经网络(BC-RBFNN)模型.该模型首先通过对训练样本进行聚类分析,将其分为不同的类,接着根据每类的训练样本构造一个RBF子网并获取其相关参数,接着再将各个子网组织成一个BC-RBFNN模型.通过对其进行理论分析和性能检验试验,结果表明该模型能加快网络训练学习速度,缩小的模型规模,提高网络的预测精度.     

基于灰色关联聚类的负荷特性分类

以变电站负荷构成比例为基本特征,以负荷特性之间的灰色关联度作为基本测度指标,把灰色理论应用于负荷特性分类;并定义负荷特性的均值化特征向量,构造灰色关联度矩阵,提出一种基于元件的变电站综合负荷特性的分类方法.对湖南省48个220 KV变电站的负荷特性分类结果表明,该算法简易、快速、有效,分类结果合理,具有广阔的应用前景.