基于属性分组的子空间聚类算法研究

针对分类数据,基于属性分组技术和多目标聚类质量函数,提出一种子空间聚类算法.该算法采用属性分组技术,将高相关属性划分到同属性组中,利用同组属性相关性度量属性权重值,构建属性软子空间;采用基于多目标的聚类质量函数,判断整体聚类效果,通过迭代优化簇集结构,达到最佳的数据划分状态.在人工合成数据集和UCI数据集上,实验验证了该算法的正确性、高效性和可靠性.     

计算Lyapunov指数的模糊C均值聚类小数据量法

根据小数据量法的思想提出了一个新的算法:模糊C均值聚类小数据量法.将模糊C均值聚类算法用于小数据量法线性区域的选择,提高了算法的计算精度,最后用数值算例验证了该算法的有效性.     

长假归来关注健康

“五一”假期结束了,人们尽情享受假日的惬意。在这美好的金秋旅游黄金季节里,你也许上山一览峻石峭峰的雄伟;也许拥抱清爽的海风,感受大海的渺茫与浩瀚。几天的旅游归来,回味着旅游的快乐的同时,你可能会逐渐感觉腰酸背痛、四肢乏力乃至身心疲惫。居家过节的彻夜上网通宵玩游戏,假期过去大半,许多人却出现了种种生理、心理上的不适。医学专家提醒,长假归来,关注自己的健康。感冒了怎么办长假期间,不少人外出游玩时衣物准备不足,遇上刮风下雨等多变天气时措手不及,回到家里就出现了感冒症状。还有些人经常聚会,只要其中有一个人感冒,其他人…     

大学校园文化的思想政治教育功能研究

大学校园文化有物质文化、精神文化、行为文化、制度文化和网络文化五种基本形态.在大学生思想政治教育工作中,积极向上、活泼生动的校园文化是优质的教育资源和有益补充.大学校园文化有导向功能、意志激励功能、行为规范功能和创新功能.目前校园文化在各具体形态的建设上还存在一些问题,限制了其思想政治教育功能的发挥.     

基于均匀设计的T-S建模方法

T-S模糊系统被广泛应用在基于数据的建模方法中.模糊规则作为T-S模糊系统的核心,是影响系统精度和泛化性能的重要因素,然而模糊规则数量的确定非常困难.考虑基于减聚类的规则生成方法中,聚类半径直接影响规则生成数量,采用均匀设计设定聚类半径,合理选择规则数量,简化了复杂多变量系统的建模问题.实例证明所提出基于均匀设计思想的聚类半径设定法简单易行,具有较好的实际应用价值,适合于复杂多变量系统的建模应用.     

功能梯度材料热弹性分析的高阶格点型有限体积法

为提高功能梯度材料(FGMs)热弹性分析的准确性,本文发展了一种二维高阶格点型有限体积法(CV-FVM)。该方法采用八节点四边形单元(Q8)和六节点三角形单元(T6)离散控制方程,并利用交错网格技术,将材料属性定义于单元中心,将待求解的未知变量定义于单元节点。应用该方法求解FGMs的热传导、应力和热应力问题,结果与文献中的解析值吻合良好,验证了其正确性。在计算存在大温度梯度的FGMs热传导问题时,高阶CV-FVM能够有效避免数值振荡;在进行复杂FGMs热弹性分析时,高阶CV-FVM能够有效避免数值不连续问题;同时,在相同的网格数下,采用Q8单元的高阶CV-FVM比低阶CV-FVM和采用T6单元的高阶CV-FVM计算精度要高。     

DNA存储中的纠错方法综述

携带有遗传信息的脱氧核糖核酸DNA,具有密度高、维护成本低以及保存时间久等特点.在数据存储需求呈指数级增长趋势的时代背景下,DNA有望成为取代传统存储设备的潜在存储介质.由于DNA存储过程会不可避免地引入一些错误,纠错是目前DNA存储面临的一个主要问题.文章分析了DNA存储信道的复杂性,系统地总结了近年来DNA存储研究...     

大卫·布勒和贾斯汀·加森的生物功能溯因解释

功能溯因解释是生物功能讨论中与功能分析路径相对的另外一种重要的理论形式。功能溯因解释先后经历了功能溯因理论、选择溯因理论、功能的现代历史理论等理论形式。大卫·布勒和贾斯汀·加森在这些理论的基础上分别提出了强弱溯因理论和一般选择效果功能理论,在不同程度上扩展了功能溯因解释的解释范围。本文在概述功能溯因解释的几种理论形式的基础上,重点讨论布勒和加森对功能溯因理论的新综合。     

工业源挥发性有机物治理功能材料研究进展

挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)是大气中一类重要的污染物质,即使在低浓度下也会对人类的健康造成威胁。对VOCs的治理刻不容缓,而VOCs治理关键功能材料性能的优劣是整个VOCs治理技术的核心。文章总结了近年来用于吸附法、光催化法以及催化燃烧法治理VOCs的功能材料的最新科研成果,希望以此能够为将来VOCs治理材料的设计与研发提供一定的参考。     

一种鲁棒的半监督图聚类方法

考虑到?1范数度量比?2范数平方度量更鲁棒,基于?1度量提出了一种更鲁棒的半监督图聚类模型,针对该模型中非光滑目标函数不易优化的问题,利用Majorization-Minimization框架提出了一种新的求解算法并证明了其收敛性.实验结果表明,在监督信息有噪声或错误时,所提出的模型能提高半监督聚类的鲁棒性和有效性.