基于用户移动行为相似性聚类的Markov位置预测

由于采集点丢失或出现新用户等原因,GPS轨迹数据往往具有稀疏性,使得基于单个用户数据的位置预测准确率较低.针对这种情况,提出了基于移动行为相似性和用户聚类的Markov位置预测方法.首先,基于Voronoi图和原始GPS轨迹进行区域划分,位置预测基于区域轨迹进行;其次,提出了同时考虑用户转移特性和用户区域特性的移动行为相似性计算方法;再次,根据移动行为相似性对用户进行聚类,并在聚类的用户组上采用一阶Markov模型进行位置预测,提高了位置预测的准确性.真实GPS轨迹数据上的实验表明了所提出方法的有效性.     

一种基于皮层变换的图像融合方法

提出一种基于皮层变换的图像融合方法. 该方法模拟生物视觉皮层中简单细胞的响应特性,将单幅图像映射成一系列分辨力及方向各异的子图像,子图像中每个像素代表了视觉皮层中某个神经元的响应. 通过简单的展开运算和加法操作就可实现逆变换. 仿真实验表明,较之于基于最大绝对系数和最大方向对比度的小波变换融合方法而言,该方法在交叉熵和对比度意义上性能更佳. 对于某些源图像而言,其主观效果亦更好.     

基于核函数的层次聚类算法

层次聚类算法是运行复杂度较高的聚类算法,基于不相似性测度的层次聚类算法不适合稀疏高维数据.结合核函数特点,提出了一种基于核函数的层次聚类算法.利用该算法,对稀疏高维数据进行了层次聚类对比,实验结果表明,该算法提高了层次聚类的准确率.     

基于Probit的犯罪嫌疑人判定方法研究

为了在涉案人群中实现计算机识别犯罪嫌疑人,协助办案并提高办案效率,提出了一种基于Probit模型的犯罪嫌疑人判定技术.采用聚类的分离算法、关联算法以及Probit模型的显著性水平参数发现重要属性,通过对重要属性提取后的数据进行训练得到犯罪风险判定模型.实验结果表明,该方法对嫌疑人判定的平均准确率达到90.5%,平均查全率达到92.7%,判定效果较好.     

基于形式化概念分析和概念相似性度量的程序重组方法

形式化概念分析已被证明是一种支持模块重组的有效工具.然而,在使用概念分析进行模块重组时,仍存在一些问题有待进一步解决.本文提出一种自动化的遗留软件重组方法,用于从识别的模块化方案中获取一种最佳解决方案.通过在概念分析过程中引入概念抽象、哑概念和概念相似性度量等新的特性,有助于解决现有方法的不足.概念抽象用于表示候选模块...     

钢框架稳定性探讨

钢框架稳定性的计算主要是柱子稳定性的计算,其中计算长度系数法避免了对结构做整体屈曲分析,因此得到广泛应用.钢框架柱的计算长度系数与多因素有关,体现在初始几何缺陷、荷载条件、节点连接刚度、支撑刚度、层间相互作用和二阶效应等方面.但钢框架的整体稳定判定准则也起着越来越重要的作用.     

基于Mathematica的二元函数连续性可视化判定

基于函数连续性的几何特征,利用Mathematica软件的强大图形功能,对二元函数及其相关研究施行可视化,从新的角度给出了二元函数连续性判定的几种新方法.     

一种快速检测小包攻击的原理和实现

如何快速定位园区网络中发生的网络攻击行为,是解决此类安全事件的关键所在.文章从网络自相似原理出发,按照异常检测法的原则,通过读取网元中RMON信息,分析并判断网络中是否存在攻击行为,从而对网络流量自相似性在网络安全领域的应用做了有益的研究.     

MOS电流模逻辑标准单元设计方法

分析了一种基于二叉判定图算法的MCML标准单元的设计方法。仿真分析采用SMIC0.18 CMOS标准工艺对电路进行晶体管级仿真。     

仿生聚类算法研究与分析

仿生聚类算法是一种将仿生智能优化算法与传统聚类算法相结合的混合聚类算法,同时也是无监督学习算法。这类算法在生物智能算法的基础上,结合了传统聚类算法操作简单、求解速度快的特点,在解决高纬度复杂的聚类分析问题时表现尤为突出,目前已被广泛应用在物联网、图像处理、路径规划、医学等领域。文中主要对仿生聚类算法进行研究与分析。首先以蚁群聚类、果蝇聚类、人工蜂群聚类算法为例,着重从算法思想、生物智能算法与K均值聚类的结合流程以及具体应用3个方面进行介绍;然后对仿生聚类过程中的相似性度量方法和聚类结束后聚类结果无监督评价方法进行了详细描述;最后对仿生聚类算法的未来研究方向进行了总结与展望。