一类图的边幻和标号及其算法

探索和研究了一类新的图类的边幻和标号问题,给出了相应的边幻和标号算法,并给出了严格的数学证明,从而得出这类图都是边幻和图等结论.     

脉冲激光沉积制备碳纳米材料进展

碳纳米结构的材料由于其优异的性能,已经成为当今材料科学的热点之一,而脉冲激光沉积法由于其独特的优点而越来越受到重视.作者阐述了用脉冲激光沉积法制备各种碳纳米结构的研究进展,包括类金刚石薄膜、碳纳米管和石墨烯.     

第二类r-循环矩阵的判定条件及其对角化

利用第二类r-循环矩阵的概念,给出了几个充要条件;利用它的相似标准型,给出了第二类r-循环矩阵非奇异的条件、逆矩阵表达式.     

Cs相似度函数下正则谱聚类的收敛阶

用覆盖数逼近的方法给出Cs相似度函数下正则谱聚类的收敛阶.     

基于人工免疫聚类的欺诈客户分析

针对传统aiNet聚类算法在处理欺诈客户分析时聚类精度差的问题,该文基于一种新的免疫聚类算法(SE-aiNet)提出了利用子群群体特征进化的免疫聚类算法,使收敛速度有显著提高,并在保持抗体种群规模的情况下有效提高了抗体的多样性;以训练所得的规则集来判断客户是否欺诈,经某银行的实际数据验证,算法的误分比例为24.0%,而相同环境下BP-NN算法的误分比例为32.3%,C-SVM的误分比例为28.6%。     

一种鲁棒的子空间聚类算法

针对聚类分析常面临的维数灾难和噪声污染问题,将样本加权思想与子空间聚类算法相结合,提出了一种鲁棒的子空间聚类算法.该算法结合现有子空间聚类方法,为每个类簇计算一个反映各维度聚类贡献程度的权矢量,并利用该权矢量对各维度加权组合,得到各类簇所处的子空间.此外,算法还为每个样本分配一个反映离群程度的尺度参数,以区分正常样本和离群点在聚类过程中的地位,保证算法的鲁棒性.在二维数据集、高维数据集以及基因数据集上的对比实验结果表明,对于具有不同噪声比例的各种维度数据集,该算法均能取得较高的聚类精度,表现出较好的鲁棒性.     

基于聚类分析的申贷信用等级评价方法

 为了解决申贷信用等级评价问题,介绍了解决银行申请贷款信用等级评价中聚类分析采用的基本概念及术语,提出了2种聚类算法包括基于信贷数据的聚类算法δ-kmeans;基于高维信贷数据的聚类算法ASC,并通过实验对其性能进行比较分析,实验表明:①δ-kmeans算法在信贷风险的控制上取得较好效果;②相比传统k-means和Coweb算法,ASC算法在聚类高维信贷数据上更加有效.利用k-means算法对银行信贷数据的聚类动力学关系进行分析.最后,给出了聚类分析算法在银行信贷领域应用的的难点.     

中医察目望神规则挖掘的关键技术

中医客观化中有一个很重要的问题是根据量化的人体特征推导出人体的状态.提出了一种用于中医察目望神客观化中从眼部特征推导出人体"神"的状态的规则挖掘方法.首先给出了视频采集方法,接着使用类-属性依赖最大化方法(CAIM)对眼部特征数据进行离散化形成规则挖掘中的属性区间,然后使用云模型进行关联规则挖掘得到大量候选规则,再对3种互补的规则裁剪方法进行修改和组合用于候选规则的整理,并形成最终的规则集合.利用交叉验证法检验规则挖掘的效果,得到了93%的平均精确度,达到了很好的效果.     

建立错骀畸形数字化诊断模板及标志点自动识别研究

为了给计算机自动识别诊断提供模板参考并初步尝试计算机自动识别,将2249例错胎畸形样本进行聚类和判别分析,以60个标志点的坐标值作为分类变量,形成21个数字化诊断模板,总判别准确率和交互验证准确率分别达到89．1％和85．0％。采用判别方程或者模板特征对新样本进行分类,并为正畸临床诊断、疗效评价和预测提供参考。采用模板...     

皇甫川流域两种优势藓类光合特性的比较研究

对皇甫川流域两种优势藓类光合特性进行了比较研究.结果表明:褶叶青藓(Brachythecium salebrosum)的叶绿素a、叶绿素b及类胡萝卜素含量均高于直叶灰藓(Hyp-num vaucheri)的这些光合色素含量,其叶绿素a与叶绿素b比值为1.78,而直叶灰藓的叶绿素a与叶绿素b比值为1.93;褶叶青藓净光合速率日程变化呈单峰曲线形,而直叶灰藓净光合速率日程变化呈双峰曲线形,有"午休现象";两种藓类光饱和点和光补偿点均较低,具有阴生植物光合特点;在自然脱水情况下,在90min内直叶灰藓和褶叶青藓水分含量降到20.69%和15.56%,但仍保持32.96%和38.78%的光合速率;复水90min后其水分含量基本恢复到正常水平,光合速率也分别恢复到较正常水平的98.61%和96.96%,具有明显的复苏植物特性.