并行聚类分析算法

数据挖掘是用来发现数据库中隐含的各个数据之间的关系和特性,聚类分析是数据挖掘所要完成的工作之一.选取了三个并行聚类分析算法并研究了与之对应的并行算法,然后讨论了并行算法的性能,并得到了一些实验结果.最后提出了一个新的并行算法,相比较其它并行聚类算法,本文所提出的算法是最有效的.     

圈闭含油气性信息灰色聚集ART网络聚类评价法

对某地托库测区 1 0种物探综合信息 ( 72× 2 4× 1 0 )进行油气圈闭性评价 ,采用信息灰色聚集法压缩信息形成灰色聚集样本属性 ,采用 ART网络聚类法自动对聚集信息进行聚类分析 ,达到圈闭含油气性评价的目的 .该方法具有智能化程度和可信度较高的特点     

面向动态时间弯曲距离的灰关联聚类方法研究

灰色关联聚类是灰色系统分析的重要研究领域.现有的灰关联聚类方法在处理不同长度序列数据时,通常采用补齐或删除数据方式进行处理,增加了系统的不确定性.在动态时间弯曲距离基础上,提出了一种新的灰关联聚类方法,通过计算序列间距离矩阵的最短路径来度量相似程度,最终完成序列的灰关联聚类.该方法无需对序列数据进行人工干预,具有更强的鲁棒性.实验结果表明,在处理不同长度数据序列时,聚类结果更为准确.     

空间绳牵引并联机器人多目标优化设计

以6自由度空间绳牵引并联机器人工作空间体积、最小索力和全局灵巧度为优化目标,在保证绳索张力范围的前提下建立了多目标优化的数学优化模型.采用神经网络-遗传算法求得优化的3组满意解,并采用灰色聚类法选择多目标优化时的权重系数.仿真结果表明该优化方法可以有效地实现结构的优化,为同类绳牵引并联机器人的设计提供了有益的参考.     

基于域感知多域分簇拓扑感知应用层组播算法

为提高应用层组播生成树的稳定性和效率,提出了一种基于域感知的多域分簇拓扑感知应用层组播算法(Mul-Dom CTA).Mul-Dom CTA算法不仅能够通过链路的传输时延将相近的节点组织在一个拓扑域中,实现数据包的就近传输,而且能够通过节点度约束进行重定向,缓解加入顺序的差异对组播树的不利影响,构建相对稳定的组播树.仿真实验证明Mul-Dom CTA模型具有良好的聚簇能力,能够有效降低组播树深度,同时降低组播树数据包的传输时延.     

DBSCAN算法在高性能计算中心用户分类的应用研究

为提高集群资源使用效率,管理员需要对用户进行分类,从而对不同用户提出资源使用策略.DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法可对用户进行分类,但对初始参数敏感.为此,提出改进算法,首先将密度进行层次划分,由此得出各层次的密度阈值,在每种阈值下采用DBSCAN算法,解决全局参数问题.在此基础上,创新地使用一个直接可达距离排序队列,将排序信息作为可变参数,减小初始参数对结果的影响.通过高性能计算中心用户数据的实例验证了其可行性.实验结果表明,改进后的算法提高了用户分类的准确性和全面性.     

高光谱遥感图像的稀疏分解与压缩感知

基于稀疏分解和压缩感知原理对高光谱遥感图像进行压缩重构,提出一种基于过完备原子库上分解图像的稀疏分解快速算法,以减少图像稀疏分解的计算量.仿真计算结果表明,利用压缩感知和谱带分组技术对高光谱图像进行谱间压缩,可提高运算速度,并降低成本.     

雷64区块砂砾岩储层岩性识别方法研究

在取心、岩石物理实验的基础上,采用统计方法对雷64区的岩性进行研究,将其分为砂质细砾岩和不等粒砂岩两大类.利用直方图法优选出识别这两大类岩性的敏感测井曲线,并且依据优选出来的敏感测井曲线,建立了用于识别砂质细砾岩和不等粒砂岩的测井响应交会图法、决策树模型、系统聚类模型.通过对上述三种模型进行精度分析,发现决策树模型的精度要高于测井响应交会图法和系统聚类模型.同时利用所建立的两种决策树模型对雷71井进行岩性识别,将识别结果与实际取心对比,发现综合判断准确率均大于85%.结果表明,给出的决策树模型可很好地用于该地区砂砾岩储层的岩性识别.     

基于量子模糊聚类算法的复杂网络社团结构探测

研究了复杂网络的社团结构特性,探讨了复杂网络的社团结构探测算法.针对现有算法中判断社团结构时的主观性问题,提出了量子模糊聚类算法,并将该算法用于复杂网络社团结构的探测.实验结果表明:该算法可以准确、有效地探测到网络中实际存在的社团结构.