基于模拟退火思想的优化k-means算法

鉴于典型的基于划分的聚类算法——k-means算法中存在局部最优和算法执行速度慢等问题,提出了基于模拟退火思想的优化k!means算法.该算法将模拟退火思想用于对k-means算法的优化,是一种具有全局最优解和较高执行效率的算法.针对聚类算法典型数据集和随机产生的数据集,在不同情况下进行对比实验.实验结果表明,优化k-means算法优于基本的k-means算法。     

高性能测井曲线自动处理集群的研究与实现

针对目前基于单服务器的测井曲线自动处理系统的缺陷，研究了高性能测井曲线自动处理集群架构与实现。该集群通过高速以太网连接，节点采用对等结构构件系统，通过分布式哈希表进行数据发布、负载均衡及系统自动扩容。该系统采用分布式处理技术提高了计算能力，采用反馈神经网络进行计算参数选优，又提高了数据处理的准确性。现场实践表明，该系统能够提高系统整体容量与处理能力。     

电子政务绩效评估指标体系的建构

简述了电子政务绩效评估指标体系的研究现状,根据各阶段的特点,建立了基于过程的全周期指标体系,并运用模糊聚类分析法建构指标,达到了指标的完备性和代表性。对该方法的有效性进行了检验。     

区域城镇化进程测度指标体系及评估模型研究

为了更好地把握河南省城镇化所处的阶段和水平,在对河南省城镇化建设现状进行分析的基础上,建立区域城镇化评估指标体系,给出了基于同异反的灰色聚类评估模型,对河南省及相关典型省市的城镇化进程进行测度比较,得出一些有益结论。表2,参17。     

可变聚类系数无标度网络上的谣言传播仿真研究

在经典谣言传播模型的基础上,研究了具有幂律度分布和可变聚类系数的无标度网络上的谣言传播行为。目标是研究聚类系数对谣言传播的影响,通过改变特殊的参数调节网络的聚类系数来观察谣言传播的变化情况。仿真结果表明,聚类系数越高的网络,越能抑制谣言的传播,而聚类系数越低的网络,谣言传播将更加猖獗。     

军用电子设备故障知识获取新方法

分析了军用电子设备的特点,总结通过故障仿真获取故障知识的一般过程,提出计算机自动穷举设备所有可能故障、进行仿真获取故障知识的新方法。提出4个关键策略解决仿真工作量及自动建立故障集的问题。在分类策略中分析故障仿真数据的特点,提出适合的新算法。提出电路故障知识获取平台建立方案作为所提方法的具体实现。实验结果证实了所提方法的可行性。     

Modeling and Performance Analysis of Dispatching Policies in Dispatcher-Based Web Server Cluster

There are two kinds of dispatching policies in content-aware web server cluster; segregation dispatching policy and mixture dispatching policy. Traditional scheduling algorithms all adopt mixture dispatching policy. They do not consider that dynamic requests＇ serving has the tendency to slow down static requests＇ serving, and that different requests have different resource demands, so they can not use duster＇s resource reasonably and effectively. This paper uses stochastic reward net （SRN） to model and analyze the two dispatching policies, and uses stochastic Petri net package （SPNP） to simulate the models. The simulation results and practical tests both show that segregation dispatching policy is better than mixture dispatching policy. The principle of segregation dispatching policy can guide us to design efficient scheduling algorithm.     

Load-Balance Policy in Two Level-Cluster File System

In this paper, we explored a load-balancing algorithm in a cluster file system contains two levels of metadata-server, primary-level server quickly distributestasks to second-level servers depending on the closest load-balancing information. At the same time, we explored a method which accurately reflect I/O traffic and storage of storage-node： computing the heat-value of file, according to which we realized a more logical storage allocation. According to the experiment result, we conclude that this new algorithm shortens the executing time of tasks and improves the system performance compared with other load algorithm.     

以聚酰胺-胺树形分子为模板剂Cu原子簇的制备与表征

以4代端胺基的聚酰胺-胺(PAMAM)树形分子为模板剂,羟胺为还原剂,在空气中得到了分散性好、尺寸分布均匀(粒径为4～5 nm左右)、结构和性能稳定的Cu原子簇.同时,探讨了溶液的pH值对粒子的半径及分散状况的影响.     

基于粗糙集属性重要性的模糊聚类决策及应用

考虑到不同属性之间的重要性,利用粗糙集理论对模糊信息表或信息表中的不同属性之间(特别是定量属性与定性属性之间)进行耦合,提出一种计算不同属性间相似度的计算方法,即基于粗糙集属性重要性的模糊聚类方法,解决模糊信息表或信息表中属性值定量与定性描述并存情况下的聚类问题,并根据原类结果建立决策表.