模糊聚类分析在环保测评中的应用

给出了模糊聚类的基本思路，确定了模糊统计量的步骤，讨论了模糊传递闭包的等价性。根据绵阳市的气候环境观测资料，用模糊聚类分析方法对绵阳市的气候环境作了初步分析，应证了模糊聚类分析在环保测评中的作用。     

WAP应用研究

无线应用协议(WAP，Wireless Application Protoc01)结合了目前世界上最为活跃的两项技术——移动通信技术和因特网技术。阐述了经典的WAP应用结构模型，介绍了WAP服务器与移动网络连接的几种形式以及WAP协议栈设计，并对当前WAP的应用做了简要分析。     

系统可靠性的多目标优化计算

由于多目标优化问题存在多个最优解集合，而传统的方法往往将其转化为各目标之加权和，然后采用单目标优化技术，这种方法存在诸多缺点和脆弱性，作为一种并行算法，遗传算法能很好地解决多目标优化问题，文中在非劣性分层遗传算法的基础上对遗传算子进行改进，首先获得多目标优化问题的非劣解，然后通过对系统进行敏感性分析，有效地缩小了问题的解空间．试验对比发现，算法的速度和精度得到有效提高。     

一种基于自组织特征映射网络的聚类方法

针对传统聚类算法不能有效地处理大数据集和高维数据集的问题,提出了一种基于自组织特征映射网络的聚类方法。该方法能将任意维输入模式在输出层映射成一维或二维离散图形,并保持其拓扑结构不变,而且无需监督,能自动对输入模式进行聚类。给出了应用该方法的具体步骤和加速自组织过程的若干改进方法,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

语音识别中基于模糊聚类分析的参数聚类

为减少语音识别中声学模型的参数量，提高参数训练的鲁棒性，基于声学决策树结构，提出利用模糊聚类分析方法对模型参数聚类，包括高斯聚类和方差共享．对大词汇量汉语连续语音识别的实验结果表明：高斯模糊聚类使高斯数减少25％时，识别率提高了0．15％．进一步做模糊方差共享，当方差减少到初始模型的24％，与同样参数量的未进行聚类的模型相比，误识率下降了3．01％，证明了模糊聚类分析在语音参数聚类中的有效性．     

一类加权连续属性的多变量决策树构造方法

首先利用粗集理论和模糊聚类理论确定连续多变量属性的选择问题,然后利用聚类中心算法建立等级标准中心以解决连续变量的区间划分问题,其次将等价关系相对泛化的概念用于决策树中多变量检验的构造。最后通过实例说明了本方法是可行的。     

一种区间值聚类的数据挖掘方法

提出了一种区间值聚类的数据挖掘方法。该方法首先将数据库中的数据按照属性进行聚类,将它们划分为若干区间,对于同一区间中的数据赋予相同的编号,以此处理直至数据库的最后一个属性。在完成这种转换后即可使用关联规则的挖掘方法。该方法与传统的数据挖掘方法相比更加符合实际。大量的仿真数据集和真实数据集的实验结果表明该算法是有效的。     

群集性随机图中的波及效应

随机图是社会网络分析的重要工具,在Newman等对传统随机图模型的研究基础上,研究了具有群集性的随机图这一与现实社会网络更为接近的随机图模型中的波及效应。利用概率论的方法计算出群集性随机图中距离波动中心任意远的被波及对象的期望数量,利用推导出的一般公式分析了该类随机图中波及效应的特点,并考察了群集性对波及效应的影响。由分析知,每个点的平均阶是影响波及效应的最具决定性的因素。从总体上说,群集性降低了波及效应。     

基于矢量空间的群体聚类方法研究

通过对群体成员的思维模式进行分析,基于矢量空间提出了群体中任意两个成员偏好矢量相关性度量的一般范数以及基于该矢量相关度的启发式算法,通过执行该使算法使群体中的成员形成若干个不同的聚集。在此基础上,定义并计算群体中各个聚集的偏好和整个群体的偏好,定义并计算群体中各个聚集的一致性指标和整个群体的一致性指标,为群体决策提供依据。最后通过一个实例对算法和一致性指标等进行验证。     

模糊聚类的一次定位算法

相似矩阵的传递闭包是模糊聚类的重要方法,根据在求相似矩阵的等价矩阵中取大取小运算的特征,得出相似矩阵的上三角形中的任一元素值在其等价矩阵中出现的位置,由计算过程中,当前比它大或等于的元素所在位置决定。在此基础上,将上三角形中的所有非零元素按降序排序,从第二个元素开始,按顺序计算每个元素可传递到的位置,得所求的等价矩阵。这种通过一次计算可得等价阵的最终结果的算法称为一次定位法。该算法的时间复杂度小于等于n平方级,空间复杂度为n平方级。