基于模糊C均值聚类约束的井-地磁法联合数据空间反演

针对井的数量和分布空间有限,磁法三维反演存在计算量大,反演多解性严重的问题,开展基于模糊C均值聚类约束的井-地磁法联合数据空间反演.采用数据空间反演方法,提高三维反演计算效率,然后在反演中引入模糊C均值聚类对反演迭代结果进行物性约束,提高反演结果可靠性.通过理论模型和冬瓜山矿区模型进行反演分析.结果表明:数据空间反演能...     

鼠李糖乳杆菌LR ZB1107-01的体外抗氧化活性

将鼠李糖乳杆菌(Lactobacillus rhamnosus)ZB1107-01(LR ZB1107-01)与Lac-tobacillus rhamnosus GG(LGG)商业菌株进行体外抗氧化能力的比较,以DPPH(1,1-二苯-三硝基苯肼)自由基、羟自由基及超氧阴离子自由基清除率为指标,并建立Caco-2细胞氧...     

基于探索向量的Ball K-Means聚类算法

随着大数据时代的到来,如何快速、准确地从海量数据中挖掘有用的信息成为一个极其关键的问题。随着样本数据维度和数量的增加,导致K-Means聚类算法的计算成本急剧增加。因此,一种新颖的加速精确K-Means聚类算法近期被用来降低计算成本,称为“Ball K-Means”。尽管Ball K-Means降低了计算成本,但是该算法和K-Means算法都缺乏全局搜索能力。因此,本文从全局搜索能力和计算成本两个因素考虑,通过在Ball K-Means算法中引入一种防止聚类过程过早收敛的探索向量,提出一种针对高维度、大样本数据的基于探索向量的Ball K-Means聚类算法,称为“Ball XK-Means”。实验结果表明,在高维度和大样本数据下,本文提出的算法不仅比Ball K-Means和K-Means算法能够获更稳定和更精确的聚类结果,而且比K-Means和XK-Means算法有更低的计算成本和更高的效率。     

具有无穷多共存类吸引子的保守混沌系统同步控制

提出了一个三维的保守混沌系统,在MATLAB中绘制它的类吸引子图、相图、Lyapunov指数图及分析它的动力学特性,可以验证该系统是一个保守混沌系统.之后对系统进行正弦项变换,得到了一个新的三维系统,对变换后的系统进行分析,可以验证其也是保守混沌系统,且具有无穷多共存类混沌吸引子.最后,构造了一种多通道误差系统及同步控...     

2005—2020年我国5级以上地震地理位置聚类分析

地震的发生与每个地区的地形特征、气候环境、地理位置等自然因素紧密相关,了解地震发生的空间位置分布以及时间特征,对于准确掌握灾情并及时采取有效的急救措施具有重大意义。该文利用我国2005—2020年发生的5级以上地震的493条数据,对我国地震的总体情况进行描述性分析,从时间角度对我国历年地震的发生时间展开研究,从空间角度对发生地震的地理位置进行聚类。     

一种基于日志相似度的轨迹聚类评估方法

信息系统收集了大量的业务过程事件日志,过程发现旨在从事件日志中发现过程模型.但面对高度灵活的环境,简单地应用已有的过程发现技术通常会产生不可理解的过程模型(即意大利面模型)问题.轨迹聚类方法允许分解现有的事件日志,从而有效地解决这一问题.现有的轨迹聚类方法有很多,如基于向量空间方法的聚类、基于上下文感知的聚类、基于模型...     

基于属性聚类的贝叶斯分类算法

在数据挖掘的过程中,由于贝叶斯分类算法要求条件属性必须独立,因此具有一定的局限性.考虑该缺陷,提出用数据挖掘中另一种常用聚类算法对原始数据的条件属性进行数据预处理后,再使用贝叶斯算法.实验表明该算法提高了分类的准确率.     

VILOFT针织保暖内衣面料的舒适性

用灰色聚类分析的方法对用VILOFT纤维开发的针织保暖内衣面料的舒适性进行研究，证明该类保暖内衣面料具有较高的保暖性、良好的透气性和透湿性，并选出了较优的方案．     

基于复杂度和模板匹配人眼定位方法

生物识别技术是利用人自身具备的生物特征进行身份鉴别的技术.与其他的生物认证技术相比,人脸识别具有更直接、友好、方便的优点.而人眼的自动定位是人脸识别研究中一个基本且非常重要的课题,特别对背景复杂、倾斜、旋转、脸部表情、姿势变化的人脸灰度图像,提出了一种改进的人眼快速定位的算法,该算法首先使用最大类间方差阚值方法确定人脸上下边界,然后利用垂直积分投影确定人脸上下边界,再利用复杂度分析在人脸区域中生成包含眼睛的极小人眼区域,最后在这候选小区域内利用模板匹配的方法精确定位眼睛.这样可以大大减小模板匹配时的计算量.在BioID_TEST_V1.2人脸数据库中实验,该算法的准确定位率95%以上.     

基于并行免疫遗传算法基因表达数据的动态模糊聚类

提出一种改进的并行免疫遗传算法, 通过在群体规模上引入“岛”的概念, 实现了可变的群体规模; 通过在适应度函数内引入免疫算子, 避免了算法过早收敛. 因此, 解决了寻优算法中局部收敛的困扰, 提高了获得全局最优解的几率. 把此算法应用于斯坦福大学酵母细胞周期表达数据库的数据进行共表达聚类, 并将实验结果与Spellman按照功能基因组学进行聚类所得结果进行了对比, 证明了所给算法在功能基因组 学聚类上的有效性.