术语定义的聚类研究

术语定义的领域聚类是一项较新的研究课题。本文采用自下而上的层级聚类的方法,基于知网进行语义相似度计算,并根据不同词类对领域区分的贡献度以及构建领域聚类特有的停用词表来进行聚类的特征项选取,实现了术语定义的领域聚类。实验取得了较好的聚类结果。     

模糊聚类在地层分析中的应用研究

通常对原始资料进行地层的划分与合并依靠工程师个人的经验与习惯.提出了一种改进后的FCM法,并给出了迭代公式和相应算法.改进后的FCM法可用于对土层的分类,同时给出一种按照模糊贴近度大小进行土层归并分类的方法,使得土层的归并划分更有理论依据.     

基于模糊支持向量的多标签分类方法

单实例多标签分类是指一个样本拥有多个标签的分类问题,对此提出了一种基于半模糊核聚类和模糊支持向量机的多标签分类算法.该算法采用一对一分解策略将多类多标签数据集分解为多个两类双标签数据子集,在每个子集上训练两类双标签模糊支持向量机.为提高分类器的性能引入了半模糊核聚类技术.实验结果表明,与现有的一些算法相比新算法具有其优...     

基于M-ANFIS-PNN的目标威胁评估模型

目标威胁评估的目的是根据目标的属性和状态信息对目标的威胁程度进行定量估计,为后续作战决策提供辅助支持。现有威胁评估模型大多依赖于数值信息,难以有效处理包含定性、定量数据的目标特征信息。基于此,提出一种改进的自适应模糊神经推理系统模型。在自适应模糊神经推理系统的基础上,引入前件影响矩阵和后件影响矩阵对定性数据进行处理,使得定量、定性数据的影响同时作用于模糊规则的前件参数和后件参数;为了进一步提高模型的输出精度,将自适应模糊神经推理系统的输出层替换为多项式神经网络;通过基于Gower距离的近邻传播聚类算法对改进模型进行结构辨识,确定模糊规则的初始参数。仿真实例验证了所提方法的有效性与可行性,与其他混合属性数据建模方法相比,所提方法具有较高的预测精度,可为作战指挥决策提供有效的辅助支持。     

模糊聚类与信息熵综合评价法在防空C3I系统中的应用

建立了防空C3I系统总体效能评估指标体系,将模糊聚类和信息熵综合到评判过程中,在充分分析已有算法的基础上,给出了对其系统效能进行评估的基于模糊聚类和信息熵的综合评价方法,并通过算例验证了方法的正确性和实用性。     

面向产品族设计全过程的聚类分析方法

产品族设计是大批量定制设计的关键和核心。分析了模糊聚类分析方法在产品族设计中的应用。按照公理设计理论将产品开发过程划分为需求、功能和结构三个状态空间,依次讨论了聚类分析方法在区分顾客共性需求与个性需求、识别平台元素与非平台元素、划分核心模块与个性模块方面的具体应用。     

基于遗传和蚁群算法融合的聚类新方法

遗传算法具有快速良好的全局搜索能力,而蚁群聚类算法具有良好的分布式并行性和正反馈能力。将两种算法进行融合,充分利用算法各自的优势和特点,能更有效地进行聚类分析。实验证明这种新组合算法在优化能力和时间性能上比常用的聚类算法有比较明显的优势。     

基于聚类的智能网页推荐系统研究

设计了一种智能网页推荐系统的架构,其中包括数据预处理、聚类分析和网页推荐3个子系统,可以根据网站的访问日志来对用户进行自动分类,进而对网站的新用户在线提供网页推荐。提出了路径间距离的计算方法,进而研究了聚类子系统的结构,并通过对微软网站中用户访问日志的仿真实验,说明了所述方法的有效性。     

基于自表示的双图规格化特征选择聚类

特征选择得到的识别特征可以用于聚类分析,提高聚类分析的质量.受数据自表示特性和双图规则化学习的启发,提出了一种新的特征选择聚类算法.利用数据和特征的自表示特性,不仅保留了数据的流形信息,而且保留了特征空间的流形信息.此外,为了充分发挥双图模型的作用和鉴别局部聚类的效果,加入局部判别特征选择聚类,大大提高了聚类的有效性和...     

一种基于度量距离学习的图像检索方法

CBIR系统由于受图像低层特征的限制,制约了它的检索效果。机器学习和统计方法是一种有效的提高检索性能的方法,但通常需要大量的训练样本才能达到满意的检索精度。提出一种理想的距离度量函数,在对图像进行简单分类并提供少量训练样本的基础上,通过类的距离度量矩阵M的学习来考虑分量之间的相关性。这个度量导入二次最佳化问题的解,将训练样本类结构的倾斜最小化。试验结果表明,该方法能在学习样本极少的情况下提高检索的性能。