一种改进的RBF神经网络混合学习算法

提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)算法初始粒子群,避免了初始粒子群的随机性,提高了粒子群优化算法的优选能力;采用PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数.数值结果表明,改进的混合算法具有更高的分类准确率。     

一种改进的分水岭分割算法

为了提取人脑CT图像中的脑部组织,提出了一种改进的分水岭算法,首先采用K-means聚类算法对图像进行初始分割,从而有效地抑制了由图片表面的灰度变化引起的过分割,使边缘定位更加准确;然后在聚类图像的梯度图上利用自动阈值法增强其对比度,进行分水岭分割。最后为了避免过分割现象,对分割后的图像进行了相似区域合并。实验表明该方法简单有效,能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果。     

基于离散型粒子群优化算法的分类系统构建

离散型粒子群优化(DPSO)算法具有收敛速度快、参数少、能够适用于动态环境的能力等优点。借鉴已有的基于粒子群算法的分类系统,以离散型PSO为基础构建分类系统,在操作的过程中使用变长的方法来表示粒子,对法则集进行合理的表示并进行适当的删减,使用预设法则来提高分类效果等。通过实验证明,系统能够正确对法则进行删减并使用较少的法则数目达到理想的分类准确率,该分类系统具有较好的性能。     

我国根瘤菌研究的共词聚类分析

利用SPSS16．0分析软件,对CNKI全文期刊数据库2004--2008年国内收录的根瘤菌研究文献进行共词分析,研究各高频关键词之间的内在关系,探索国内根瘤菌研究领域的热点,为根瘤菌研究工作者提供参考。     

国外地质资料信息服务的经验及其启示

传统的地质资料信息分析无法发挥其应有的作用,造成信息资源的浪费。许多发达国家已开展了资料信息的数字化和网络化,开发出多种地质信息综合管理系统并提供相应的信息业务,我国也启动了地质资料信息集群化和产业化的工作。着重介绍了日本、欧美等国家的地质资料信息系统管理与服务的实例,总结出值得我们借鉴的产官学协作的管理机制及其社会效益和经济效益兼顾的信息服务等特点,为探索适合我国国情的地质资料信息集群化的新型管理体制、提高信息服务效率并充分发挥其社会经济效益提供参考。     

基于巢模板的核空间蚁群聚类算法

为了改进蚁群算法因大量引入随机机制所引发的不稳定性,引入巢模板来改进聚类规则,提出一种基于巢模板的核空间蚁群聚类算法,并与原空间上的聚类算法进行比对。该算法用支持向量机的非线性映射函数把数据样本映射到核空间,再用巢模板记忆蚁群群体特征。核空间上的巢模板蚁群聚类算法能较好地处理特征复杂、类别多的数据集,其聚类结果比较接近真实情况,并且效果明显优于原空间上的聚类算法。     

单片机控制液晶屏接口电路的设计与实现

介绍了HD 44780型LCD液晶显示模块控制器及工作原理,用AT89S51单片机实现LCD控制电路,源程序用C语言编程,最终实现了液晶屏界面的中英文及点阵画面的静态和动态显示.     

P2P僵尸网络的快速检测技术

以僵尸网络为平台的攻击发展迅速,其控制协议与结构不断演变,基于P2P协议的分布式结构僵尸网络得到快速发展.现有的P2P僵尸网络检测技术大都通过分析历史网络流量信息来进行离线检测,很难保证检测结果的准确性,也较难满足实时性需求.针对这种情况,提出P2P僵尸网络快速检测技术,首先采用一种改进的增量式分类技术,在线分离出满足P2P协议的网络流量;然后利用P2P僵尸主机的通信模式具有行为相似性和周期性的特点,通过动态聚类技术和布尔自相关技术,快速检测出可疑僵尸主机.实验结果表明该技术能够高效实现P2P僵尸网络的快速检测.     

一种基于广度优先搜索的社区发现方法

由于当前的算法不能很好地将网络的联通性和单个节点的属性综合考虑,分析了凝聚和分裂层次聚类经典算法的局限性,从而给出边的载荷、边的权重、连接度门限、图形分割等定义.综合考虑网络的拓扑结构和边的权重关系,提出了基于广度优先搜索的社会网络社区发现算法SoNetCD.算法通过删除社区之间的边而得到社区结构,它对社区之间的边判断准确,对社区内部的边误删率低.运用经典数据集进行实验的结果表明,该算法具有比经典GN算法更好的结果.     

固定带宽下的无标度网络交通流分析

讨论了一类固定带宽下的复杂网络交通流问题,构建了一类具有连接带宽约束的复杂网络交通流模型.以交通流中的信息流为背景,在"具有可调聚类系数"的BA无标度网络中,定性地研究了不同带宽约束下的网络负载变化问题.发现在具有较大带宽的网络中,网络具有较大的负载能力;并且网络负载能力随着网络带宽约束的增加而大幅度地降低,当带宽约束增加到可允许的极限时,网络交通的负载能力已经不受网络节点处理数据包能力的影响.并从复杂网络拓扑和交通流机理角度定性地分析了带宽约束对网络交通流影响的原因.