基于Kriging模型的多点加点准则和并行代理优化算法

针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性.     

中距协同空战决策过程二次聚类重构与评估

未来空战将以中距空战为主,找出导致中距空战结果的原因是开展贴近实际的中距空战智能决策需解决的重要问题。针对空战训练过程中记录数据分布的复杂特点,建立了中距协同空战训练评估模型,提出了基于高阶导数聚类和相对模糊熵聚类的二次聚类方法,计算编队协同决策集,实现编队中距协同空战决策过程重构。以编队协同搜索和协同机动决策的角度,寻找编队协同决策与中距空战结果的相关性,并通过实例评估验证了聚类算法的合理性。     

基于粗糙集和证据理论的设备状态评估方法

为准确判定复杂设备健康状态,提出一种基于粗糙集理论和证据理论的健康状态评估方法。鉴于粗糙集只能处理离散指标,首先提出一种基于动态模糊C-均值聚类算法的连续型评估指标的离散化方法;再通过基于互信息的属性约简算法对复杂设备健康状态评估指标进行约简;然后对约简的评估决策表进行处理,构建基本信度分配函数;最后利用D-S合成规则进行多指标合成得到健康状态,进一步挖掘评估指标与健康状态间的关系。实例研究及对比分析表明该方法能有效提高决策可信度,减少评估的不确定性。     

基于模糊C均值聚类和神经网络的短时交通流预测方法

短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。提出一种模糊C均值聚类和神经网络相结合的短时交通流预测方法。用同一组实测数据对比计算了该方法与BP神经网络预测方法、模糊神经网络预测方法分别得到的预测结果。计算结果表明：所提出的方法的预测准确性明显地高于其他两种方法。     

客户关系管理中客户知识发现的一种分析方法

研究了客户关系管理(CRM)中的客户知识发现问题。在分析了客户知识发现的含义和客户知识分类的基础上,提出了一种客户知识发现的分析方法。依据该方法,通过采用模糊聚类方法可确定影响CRM效果的关键属性集,进而可归纳发现客户知识的分类规则,并得到有价值的客户知识。最后给出了一个实例分析。     

基于属性稀疏特征差异度的动态抽象聚类方法

针对高属性维稀疏数据聚类问题,提出高属性维稀疏信息系统概念,给出一种新的基于稀疏特征差异度的动态抽象聚类方法。该方法的优势在于可伸缩性强,是一种面向属性稀疏特征,通过稀疏特征差异度可动态地、有效地实现对属性的归并,且具有一定容错性。该方法将在高属性维稀疏数据挖掘中起重要的作用。     

一种基于自组织特征映射网络的聚类方法

针对传统聚类算法不能有效地处理大数据集和高维数据集的问题,提出了一种基于自组织特征映射网络的聚类方法。该方法能将任意维输入模式在输出层映射成一维或二维离散图形,并保持其拓扑结构不变,而且无需监督,能自动对输入模式进行聚类。给出了应用该方法的具体步骤和加速自组织过程的若干改进方法,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

动态联盟合作伙伴的选择过程与方法

动态联盟使企业具有快速适应不断变化的市场需求的能力。企业组建动态联盟 ,首先就面临着合作伙伴的选择问题。由于盟员选择过程的复杂性 ,一些非结构化的优化方法得到应用。本文讨论了动态联盟合作伙伴的选择过程和基本方法 ,并研究了应用遗传算法和聚类方法实现盟员选择 ,指出了遗传算法选择盟员的不足之处以及聚类方法的优点。     

虚拟环境中一种基于密度聚类的区域划分算法

为支持虚拟环境中大规模用户共享资源,需解决虚拟空间中用户集合划分问题,即把用户对象分配给多个服务器。由于用户不可预知的移动和交互,可能导致部分服务器负载过重。现有的划分思想注重于服务器负载的重分配,但是用户的移动和交互为划分也应作为主要考虑因素。据此思路,提出一种基于密度聚类的改进型划分算法(DCA)。该方法改进密度聚类中的邻域半径(Eps)和最小数目阈值(MinPts)因子,提出了基于移动视窗方法的密度聚类方法。同时,提出不一致性事件的概念以验证所提方法的有效性,并给出了实验结果。     

含权地理网格网络的构建及其逾渗行为

主要构建一种新型的地理网格网络,并探讨网络的拓扑性质及其逾渗动力学行为,为现实地理网络的鲁棒性研究及其构建提供参考.这个网络的特点是,在构建时引入度权重连接概率和地理距离权重连接概率.研究发现这种新型网络能够随着这两种概率及相关参数的改变,生成嵌入式无标度网络并渐进过渡到嵌入式指数网络.