基于模糊划分的神经网络集成

基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法.由训练数据的模糊聚类结果,把训练数据划分成相交子集,基于各子集生成集成的个体神经网络.由于各子集所包含的数据和数据的类别各不相同,因而个体神经网络性能和结构存在差异.子集个数确定集成中个体神经网络个数.另外,基于隶属度函数计算公式,提出了个体神经网络输出结论结合方法.理论分析和实验结果表明,此方法对模式分类能取得较好的效果.     

一种新的分类方法——属性均值聚类属性支持向量机(AMC-ASVM)

在属性均值聚类(AMC)与支持向量机(SVM)的基础上,提出了一个新的模式分类算法——基于(属性)聚类的属性支持向量机算法(AMC-ASVM)。主要思想是利用属性均值聚类网络得到的具有概率信息(权重)的样本,来训练属性支持向量机,从而得到分类器。这种方法结合了属性聚类的稳定性与属性支持向量机可以利用加权样本的优点,适合处理具有强噪声的数据。另外,该方法也可以看作是堆近邻分类法的自然推广。在实验部分,将其用于结肠癌基因表达数据的处理。实验结果显示了AMC-ASVM在一定程度上优于最近邻,Boosting,堆近邻,SVM等方法。     

基于模糊C均值聚类的粗集理论连续属性的离散化新算法

讨论模糊C均值聚类算法在决策表条件属性对决策属性的相容程度的指导下对粗集理论中的连续属性进行离散化的一种新算法。该算法充分考虑属性之间的相关性，将所有连续属性转化为矩阵同时处理，能明显提高传统动态层次聚类算法离散化过程的速度。算法测试结果表明，新算法能较好地保留有效属性，提高离散化精度。     

一种动态调整的混合蚂蚁聚类算法

设计和实现了一种改进的蚂蚁聚类算法.基于海上空袭目标攻击方向划分问题,分析了传统的聚类算法解决此类问题的不足,提出了一种动态调整的空袭方向划分混合蚂蚁聚类算法.该算法能充分利用空中目标信息动态调整参数,以获取合理聚类数和加速算法收敛,对孤立数据处理的鲁棒性较强.用人工数据集和真实数据集进行实验.结果表明,该算法是一种高效率的聚类算法,提高了空袭方向划分的准确性和科学性.     

MD110程控交换机的话务限制

针对在日常使用和维护MD110程控交换机时,经常需要进行话务限制的情况,主要介绍了MD110程控交换机进行话务限制时所需的3个参数(TCD类别、话务连接矩阵、用户组CUST),给出了话务限制数据的设置原则和编写步骤,对实际工作中存在的问题加以举例说明,并给出了相应的解决方法,力求做到全局话务持续限制合理有效,使系统运行可靠稳定。     

LDAP介绍及其编程

本文通过与其他关系数据库进行比较,较为清晰地阐述了LDAP的独有特点,然后通过例子结合图形来分析LDAP的倒立的目录树结构,接着分析对象类(ObjectClass)在数据项中属性的控制,最后通过linux7.3下一段C代码实现对LDAP目录进行查询。     

一种具有超强表示能力的数据类型

通过对数制和数码表示的分析，结合Visual C 模板类的特点，提出一种使用可自动伸缩队列实现具有不限长度的超强表示能力的数据类模型，分析其基本运算方法和性能。该数据类可以作为高级语言的一个强有力的补充数据类型。     

基于LSI和自组织神经网络的高效文本聚类方法

根据隐含语义索引(LSI)理论和动态自组织映射神经网络理论,提出了一种文本聚类的新方法.应用动态自组织映射神经网络来实现文本聚类,不必预先给定聚类个数,可以在任意合适的位置生成一个新的类,具有聚类灵活和精度高等特点,对于高维的文本特征向量来说,聚类速度很低;该方法应用LSI理论来建立文本集的向量空间模型,在词条的权重中引入了语义关系,消减了原词条矩阵中包含的"噪声"因素,从而更加突出了词和文本之间的语义关系.通过奇异值分解(SVD),有效地降低了向量空间的维数,克服了自组织神经网络的聚类缺陷,提高了文本聚类的精度和速度.     

变色酸偶氮类试剂的合成

变色酸偶氮类试剂是近年来光度分析研究中应用最为广泛的有机显色剂之一．本文综述了其合成方法及其在光度分析中的分析特点和应用．     

基于部分匹配方式的可扩展P2P搜索算法

理想的P2P(Peer-to-Peer)搜索算法应该同时具有信息检索水平的查询质量和有效的搜索性能。然而,现有的搜索算法都不能同时较好地满足这两点。基于这两个目标,该文提出一种基于层次聚类的分布层层次聚类(DHC)搜索算法。该算法中首先利用向量空间模型将文件内容表示成向量的形式,然后经过层次聚类操作得到一棵关于全网所有文件向量的层次树,层次树信息分布式地存储于整个网络中,以层次树为路由线索,路由深度不会超过树的高度。初步仿真试验表明,该算法的查全率在80%以上,并具有对数量级的搜索与更新代价。