Scalable classification by clustering： Hybrid can be better than Pure

The problem of scalable classification by clustering in large databases was discussed. Clustering based classification method first generates clusters using clustering algorithms. To classify new coming da-ta points, it finds the κ nearest clusters of the data point as neighbors, and assign each data point to the dominant class of these neighbors. Existing algorithms incorporated class information in making clustering decisions and produced pure clusters （each cluster associated with only one class）. We presented hybrid cluster based algorithms, which produce clusters by unsupervised clustering and allow each cluster associ- ated with multiple classes. Experimental results show that hybrid cluster based algorithms outperform pure ones in both classification accuracy and training soeed.     

利用似然比检验进行选择和聚类

把表达模式相似的基因挑选出来并归为一类,在实际应用中非常重要,以往人们常采用Bootstrap方法去分析这个问题。利用似然比检验方法去解决这个问题,可以从理论上推导出原假设下的精确分布,不仅准确有效而且节省了大量的时间。     

我国农村应用现代信息技术的阶段性特征聚类分析

参考有关学者提出的我国农村信息化测度指标体系原则,结合可得到的可用数据,以直接简明的指标,运用主成分聚类方法,对我国农村应用现代信息技术的阶段性特征进行聚类分析,得出从1995—2009年我国农民应用现代信息技术的阶段性演变分类结果,说明国家政策和农村经济状况对农民应用现代信息技术的程度影响显著,可为我国农民家庭应用现代信息技术持续发展的整体水平推进提供参考,以便为促进农村经济社会发展发挥作用。     

基于K-PSO聚类算法和熵值法的滑坡敏感性

引入K-PSO聚类算法和熵值法,建立滑坡敏感性分析模型.选取旭龙水电站库区22处典型滑坡作为研究对象,确定8个主要影响因子:岩体结构、斜坡结构、断层距离、变形迹象、坡体高度、平均坡度、诱发地震、淹没比例.利用熵值法确定影响因子权重值分别为0.152,0.178,0.035,0.106,0.106,0.169,0.193和0.061.采用K-PSO算法对滑坡进行敏感性划分,结果表明,该库区22处滑坡有8处为轻度敏感,9处为中度敏感,4处为重度敏感和1处极度敏感.将评价结果与现场实际调查情况对比分析知,22处滑坡的敏感度水平与现场实际发育情况具有较好的一致性,该方法对旭龙水电站库区滑坡敏感性评价具有良好的指导作用.     

图书馆读者细分模型的分析与建立

由于单一的读者属性细分方式很难满足个性化服务的需要,提出了4种不同的细分方式,利用系统聚类算法建立了图书馆读者细分模型,并通过大量图书馆流通数据的训练,验证了模型的有效性和实用性.     

《急就篇》亡佚文献考

《急就篇》是西汉史游编撰的一部教学童识字用的教材，它不仅在我国传统语文教育史上产生过重要的作用，于书法也有着非常的意义，吸引了各领域的众多学者来研究它，影响及于海外。但是由于时日久远，许多相关文献先后亡佚掉了。本文就是对这些亡佚文献所作的一个考证。     

图书馆档案价值的利用研究

阐述了档案统计数据在图书馆文献资源建设中的作用,提出了在图书馆建设中充分利用档案价值的新思路。     

Dynamic Niching Genetic Algorithm with Data Attraction for Automatic Clustering

A genetic clustering algorithm was developed based on dynamic niching with data attraction. The algorithm uses the concept of Coulomb attraction to model the attraction between data points. Then, the niches with data attraction are dynamically identified in each generation to automatically evolve the optimal number of clusters as well as the cluster centers of the data set without using cluster validity functions or a variance-covariance matrix. Therefore, this clustering scheme does not need to pre-specify the number of clusters as in existing methods. Several data sets with widely varying characteristics are used to demonstrate the superiority of this algorithm. Experimental results show that the performance of this clustering algorithm is high, effective, and flexible.     

敦煌文献释读两则

敦煌文献释读两例：一是S．1946宋淳化二年押衙韩愿定卖妮子契、φ96《双恩记》“换”读为“惠”．意为“忧虑，担忧”；二是x01409后梁贞明六年辛奴子典腹生男胡儿契“始”读为“计”，意为“办法，计策”。     

用于锋电位分类的二阶差分表示法

针对锋电位在相似度高及存在大量叠加锋电位时分类结果不理想的问题，提出了一种新的锋电位特征表示方法一二阶差分表示法．该方法对锋电位波形求取二阶差分，以二阶差分序列作为锋电位的特征信息，形成新的样本向量进行分类．该方法对Wave_clus中不同信噪水平的数据分别进行了实验．实验表明，该方法描述了锋电位波形在各个时刻的波形趋势，在一定程度上能够扩大不同类型波形之间的差异性．将此方法用于锋电位分类，尤其是叠加锋电位分类，可以提高分类准确率，并且可以有效的避免噪声的干扰．