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．     

综合安全评估危险识别中专家意见一致度分析

针对综合安全评估(FSA)"危险识别"中专家意见一致度的分析方法进行了讨论.介绍了IM0推荐的W一致度指数法,并通过计算对该方法的特性进行分析.同时,进一步利用模糊聚类分析法对专家意见的相似度进行计算,并根据专家个人评估结果之间的相似程度进行分类.结合各专家的背景因素,可以得出专家意见与各影响因素之间的关联,以便根据实际需要对专家意见赋予权重,使得危险识别的结果更加可靠.     

模糊限制语probably的类联接典型范式及其情态功能研究

基于美国当代英语语料库COCA的研究发现：1）与probably共现频数最高的动词、名词和形容词预见了模糊限制语probably最常用的语法构式为“be＋probably＋adj.＋n.”与“will/would＋probably＋v.”.2）模糊限制语probably有居中的句法位置趋向,主要发挥认知评价与缓和语气,调节人际关系的语用功能.3）模糊限制语probably的类联接典型范式具有精确话语信息、表达礼貌意义以及传达认知评价的主、客观情态取向的三重情态功能,其情态意义表达强度呈现强弱渐进的变化趋势.     

基于VC的单文档窗口分割

零文介绍了一种VC的单文档中对窗口视图任意分割方法。采取对单文档中框架类的视图分割,方法便捷可靠。最后用一个实例详细的说明编写程序的过程。     

第一类Dirichlet边界下空间四阶时间多项变阶分数阶慢扩散方程初边值问题的差分方法

研究求解第一类Dirichlet边界条件下空间四阶时间多项变阶分数阶慢扩散方程的差分方法.首先,应用降阶法将原方程转换为等价的低阶方程组.然后在特殊点处考虑此方程组,并对所得方程两端同时作用平均值算子.通过巧妙定义平均值算子,对边界条件进行处理,使所得差分格式全局上达到收敛阶O(τ2+h4),其中τ和h分别是时间步长和...     

云计算环境中面向大数据的改进密度峰值聚类算法

对密度峰值聚类算法进行有效改进,计算各样本点之间的距离和各样本点局部密度,选择两者中较大的样本点作为聚类中心点,根据其余样本点与各中心点的距离设定样本点所属类别;引入K近邻算法对密度峰值聚类算法进行优化,求解各样本点的距离时只需要考虑其周围由邻近值决定的若干样本点,实现距离阈值的自动选取;根据距离矩阵计算样本点的密度,绘制决策图并选择簇内中心点,将剩余点根据密度值分配给离中心点距离最近的类;最后将K近邻-密度峰值聚类算法部署至Hadoop云计算平台,用于解决大规模数据聚类的问题。仿真结果表明,通过合理设置K近邻算法的近邻值k,K近邻-密度峰值聚类算法具有较好的大数据样本聚类性能,与常用聚类算法相比,该算法具有更高的聚类准确率和聚类效率,适用于大数据样本聚类。