基于离群点检测的K-means算法

K-means算法以其简单、快速的特点在现实生活中得到广泛应用。然而传统K-means算法容易受到噪声的影响,导致聚类结果不稳定,聚类精度不高。针对这个问题,提出一种基于离群点检测的K-means算法,首先检测出数据集中的离群点,在选择初始种子的时候,避免选择离群点作为初始种子。然后在对非离群点进行聚类完成后,根据离群点到各个聚类的距离,将离群点划分到相应的聚类中。算法有效降低离群点对K-means算法的影响,提高聚类结果的准确率。实验表明,在聚类类别数给定的前提下,在标准数据集UCI上该算法有效降低离群点对K-means算法的影响,提高了聚类的精确率和稳定性。     

一种基于密度的空间聚类算法

针对DBSCAN算法I／O开销和内存消耗大的缺陷,提出了基于层次合并的密度算法,基于密度的空间聚类算法可以有效地过滤噪声和孤立点数据,该算法在对于处理较大数据集上具有较大优势。     

一种基于数据库分解的关联规则挖掘新算法

在Fp-growth算法的基础上,提出了一种新颖的关联规则挖掘算法.该算法将大型数据库分解成频繁1-项集的项总数个子集,然后对分解得到的各个数据库子集用Fp-growth算法进行约束项数据挖掘,待所有数据库子集的约束项数据挖掘进行完毕后,再合并这些约束频繁项得到大型数据库的频繁项集.实验结果表明新算法所采用的数据库划分策略克服了FP-growth算法对大型数据库进行挖掘时,占用内存大,运行速度慢的不足,是一种适合于大型数据库的关联规则挖掘算法.     

特大型汽车起重机臂架结构起升动特性分析

根据１６０ｔ特大型汽车起重机臂架的结构特点和起升工况，建立了合理的力学模型，运用有限元法对其结构进行了动特性分析，该产品的开发和提供理论依据。