基于模糊邻近关系的结构聚类

在有序粒度空间理论的基础上,提出了基于模糊邻近关系的结构聚类分析理论和方法.首先,给出了依据距离的一致聚类的概念,提出了模糊粒度空间的一致聚类特征;其次,给出了模糊邻近关系结构聚类的粒度表示,并获得了基于模糊邻近关系结构聚类的快速算法;进而,提出了获取最佳聚类的新方法,并且这一方法是全局最优的;最后,给出了通过两个模糊邻近关系的交运算获取结构聚类融合的方法.为复杂系统结构分析研究提供了一整套理论工具和方法.     

组合聚类与最优核v-SVR融合方法在能源系统应用

针对能源复杂系统样本数量有限、变量维数高、偶合关系复杂等问题,提出了一种组合聚类算法和最优核v-支持向量回归机SVR融合的方法。该方法采用SOM自组织映射神经网络和K-means组合的聚类算法对初始样本集合进行聚类,构成不同核函数的子支持向量回归机SVR模型,再用均方误差标准（MSE）和小误差概率对其各核函数进行优选,得到最优核函数的v-支持向量回归机SVR模型。仿真结果表明,采用这种方法进行能源供需预测是有效的,其精度优于常规的支持向量回归建模方法。

Abstract：

A method of fusion strategy with Optimal Kernel v-SVR （Support Vector Regression） and assembled clustering algorithm was proposed,facing the issues of complex energy system like limited samples,high dimension,complex coupling.The assembled clustering algorithm was used to cluster the initial samples related to energy data to form sub-SVR models based on different Kernel functions,combining Self-Organizing Map （SOM） neural network with K-means algorithm.The Mean Square Error criterion （MSE） and small error probability were used to evaluate the Kernel functions to obtain the optimal Kernel v-SVR model.The simulation results demonstrate that the proposed method is valid for predicting energy supply/demand and its accuracy is superior to the conventional SVR method.     

Clustering patents using non-exhaustive overlaps

Patent documents are unique external sources of information that reveal the core technology underlying new inventions.Patents also serve as a strategic data source that can be mined to discover state-of-the-art technical development and subsequently help guide R&D investments.This research incorporates an ontology schema to extract and represent patent concepts.A clustering algorithm with non-exhaustive overlaps is proposed to overcome deficiencies with exhaustive clustering methods used in patent mining and technology discovery.The non-exhaustive clustering approach allows for the clustering of patent documents with overlapping technical findings and claims,a feature that enables the grouping of patents that define related key innovations.Legal advisors can use this approach to study potential cases of patent infringement or devise strategies to avoid litigation.The case study demonstrates the use of non-exhaustive overlaps algorithm by clustering US and Japan radio frequency identification (RFID) patents and by analyzing the legal implications of automated discovery of patent infringement.     

基于TS模糊模型的热工过程建模方法

热工过程对象通常具有复杂的动态特性和非线性、强耦合、不确定性等特征,从而使得常规建模方法难以取得满意的效果,因此提出一种改进型TS模糊模型在线建模方法。此建模方法基于以下思想,首先提出基于中心粒群算法的截集模糊C-均值聚类算法并对TS模糊模型进行模型结构离线辨识,确定模型的结构和前件部分参数的初始值;然后应用解耦扩展卡尔曼滤波算法进行后件参数在线辨识,同时对前件辨识结果进行精确修正。最后,对煤气炉、500MW机组及气化炉等热工过程进行仿真计算表明本方法具有精度高、计算量小等优点。     

具有不同到达时间的差异工件批调度问题的蚁群聚类算法

研究具有不同到达时间的差异工件在单机环境下的批调度问题.通过引入工件单元的概念并对分批约束进行松弛,提出了该问题的一个新的下界,证明了该下界的有效性.将蚁群算法和聚类算法相结合,提出了一种基于多阶段聚类的蚁群聚类算法ACC(Ant colony clustering).算法首先利用K-均值聚类将工件分簇,在簇内部通过蚁群算法搜索分批,最后提出一个全局优化算法对局部分批结果进行合成和优化.克服了蚁群算法随着工件规模增大求解时间过长的问题,适合于求解大规模算例.实验结果表明:与现有的启发式规则LPTBFF(Longest processing time batchfirst fit)和HGA(Hybrid Genetic algorithm)算法相比,该算法求解效果更好.     

一种综合评价指标属性值规一量化技术新途径

对现有的评价指标属性值规一量化技术进行了论述 ,运用模式识别、人工神经网络聚类理论结合模糊集值统计理论 ,提出了评价指标属性值规一量化技术新途径 ,奠定了评价指标属性值规一量化技术智能化的基础 .     

一种新的混合聚类算法

聚类是数据挖掘的主要技术之一,是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析就是按照数据间的相似程度,依据特定的准则将数据划分成不同子类。K-平均算法是经典的聚类算法。蚂蚁聚类算法是近来涌现的新的聚类算法,它通过模拟蚁群的智能行为进行聚类分析,已经在数据挖掘中得到应用。通过分析蚂蚁聚类算法和K-平均算法两种不同聚类算法的基本思想,将两种算法结合得到混合聚类算法,仿真实验证明混合聚类算法的算法性能优于蚂蚁算法和K-平均算法。     

自动化系统数据挖掘问题的模拟退火解法

数据挖掘是近年来发展起来的新技术,指挥自动化的辅助决策过程也越来越依靠数据挖掘求解。通过数据挖掘,可以有效地处理海量数据,为正确决策提供支持。模拟退火是一种性能优越的计算智能算法,广泛应用于求解非线性最优化问题。数据挖掘中的数据聚类与模拟退火在本质特性上存在相似,可以将模拟退火应用于数据挖掘。通过蒙特卡罗方法生成随机数据,进行基于模拟退火的聚类分析。算例表明,新方法能够很好地进行数据聚类,具有较好的适用性。     

基于半模糊核聚类的模糊超球支持向量机多类分类方法

针对支持向量机(SVM)在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球SVM分类方法.该方法基于半模糊核聚类生成模糊类,利用模糊类提供的边缘样本信息,利用超球SVM进行多类分类,从而有效提高分类器的性能.实验表明,该方法比传统方法具有更高的速度和精度.     

投影寻踪动态聚类模型

投影寻踪聚类模型在多因素聚类分析中被广泛应用并取得了满意的效果,然而,该模型还存在诸如密度窗宽参数取值经验确定等不足,有待改进提高.本文针对投影寻踪聚类模型的不足,首次把投影寻踪的思想和动态聚类方法结合起来构造投影指标,基于免疫进化算法,建立了投影寻踪动态聚类新模型.新模型一方面在整个运算过程中毋需人为给定参数,聚类结果客观、明确,另一方面,它还具有稳定性好、操作简便等特点.洪水分类的实际应用表明,投影寻踪动态聚类模型切实可行,取得了很好的效果,在多因素聚类分析领域具有广阔的应用前景.