空间数据挖掘技术

空间数据挖掘是数据挖掘的一个分支,在地理信息系统、遥感、导航、环境研究以及许多使用空间数据的领域中有着广泛的应用。阐述空间数据挖掘的定义、特点、体系结构与一般过程,介绍空间数据挖掘的方法和知识表达方法,指出空间数据挖掘的主要研究方向,提出开发空间数据挖掘系统的几点思考。     

基于智能聚类的内容分类方法与应用

直接依靠人的理解判断对内容进行分类,需花费大量的时间与精力,为了解决文本内容的自动聚类问题,该文在信息系统理论与自组织神经网络理论的指导下,利用智能技术得出了内容的分类结构。提出了基于智能聚类的内容分类方法,利用自组织神经网络的学习算法进行内容的聚类,并根据所提出的方法设计了基于智能聚类的内容分类示范系统,进行了应用研究,验证了该方法的有效性。     

基于通信信号的双/多基地无源雷达系统

文章论述了传统雷达在现代战争中的生存危机和解决思路，介绍了基于民用通信系统的无源雷达系统的基本原理，重点分析了民用通信信号在雷达目标检测中的关键技术，给出了几个典型的应用系统，总结了外辐射源的被动雷达在军事上的应用前景。     

*EI 拓扑分子格在聚类分析中的应用

本文在引入AFS代数和AFS结构的基础上,通过对AFS代数上拓扑分子格结构的讨论,给出了EM中,由一些模糊概念生成的拓扑分子格所诱导出的X上拓扑的几点性质,并利用这些性质,对一个实际例子构造了隶属函数进行聚类分析,说明了这些性质在聚类分析中的应用。     

Combined Density-based and Constraint-based Algorithm for Clustering

We propose a new clustering algorithm that assists the researchers to quickly and accurately analyze data. We call this algorithm Combined Density-based and Constraint-based Algorithm （CDC）. CDC consists of two phases. In the first phase, CDC employs the idea of density-based clustering algorithm to split the original data into a number of fragmented clusters. At the same time, CDC cuts off the noises and outliers. In the second phase, CDC employs the concept of K-means clustering algorithm to select a greater cluster to be the center. Then, the greater cluster merges some smaller clusters which satisfy some constraint rules.Due to the merged clusters around the center cluster, the clustering results show high accu racy. Moreover, CDC reduces the calculations and speeds up the clustering process. In this paper, the accuracy of CDC is evaluated and compared with those of K-means, hierarchical clustering, and the genetic clustering algorithm （GCA）proposed in 2004. Experimental results show that CDC has better performance.     

网状被动传感器系统优化设计

结合网状被动传感器系统建设的需要,提出了网状被动传感器系统优化设计模型,依据优化设计模型提出了基于误差方差Cramer-Rao下界的优化设计算法。探讨了优化过程中指标集、目标集的确定方法,最后通过仿真计算分析了三种配置结构的性能。     

基于观测器的时滞依赖鲁棒无源控制

研究一类带有参数不确定性和时变时滞的不确定线性系统的鲁棒无源控制问题。针对标称系统,利用线性矩阵不等式给出其时滞依赖无源性条件;讨论当系统的系数矩阵出现参数不确定时,存在基于观测器的控制器使得闭环系统是强鲁棒稳定且严格无源的时滞依赖性充分条件。构造出期望的观测器和控制器。数值算例说明结论的有效性。     

一种基于改进径向基神经网络的人脸图像识别方法

常用于径向基神经网络中心参数学习的K-均值聚类算法,易受初始参数选取的影响而收敛于局部极小值.将自动终止聚类判据的减聚类算法用于径向基网络的学习,可根据样本集确定径向基函数数目,且其计算量与数据点的数目与考虑问题的维数无关,很适合于人脸这种维数较高的模式.实验证明,应用这种算法训练径向基神经网络识别人脸,从识别精度到识别速度上都优于传统算法.     

Identify Implicit Communities by Grap Clustering

How to find these communities is an important research work. Recently, community discovery are mainly categorized to HITS algorithm, bipartite cores algorithm and maximum flow/minimum cut framework. In this paper, we proposed a new method to extract communities. The MCL algorithm, which is short for the Markov Cluster Algorithm, a fast and scalable unsupervised cluster algorithm is used to extract communities. By putting mirror deleting procedure behind graph clustering, we decrease comparing cost considerably. After MCL and mirror deletion, we use community member select algorithm to produce the sets of community candidates. The experiment and results show the new method works effectively and properly.     

基于小波变换和模糊聚类的自适应水印嵌入方法

利用人类视觉系统(HVS)的掩蔽效应和小波多分辨率分析的特点,作者提出了一种通过在图象的小波域的细节部分进行模糊聚类来寻找适合嵌入水印的位置,再用隶属度作为嵌 入强度来嵌入水印的新的数字水印嵌入算法.实验表明该方法能在保持图象质量的前提下提高水印的鲁棒性.