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。     

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.     

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.     

基于模糊划分的神经网络集成

基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法.由训练数据的模糊聚类结果,把训练数据划分成相交子集,基于各子集生成集成的个体神经网络.由于各子集所包含的数据和数据的类别各不相同,因而个体神经网络性能和结构存在差异.子集个数确定集成中个体神经网络个数.另外,基于隶属度函数计算公式,提出了个体神经网络输出结论结合方法.理论分析和实验结果表明,此方法对模式分类能取得较好的效果.     

锥管螺纹基面中径测量不确定度的评定

分析了圆锥外螺纹基面中径的测量不确定度的各种评定方法，在此基础上论述了基面中径测量不确定度的来源、测量方法及计算公式，最后通过实验数据，对基面中径的测量不确定度的评定方法进行了实例分析。结果表明，该评定方法既具有理论意义又具有实际意义。     

基于部分匹配方式的可扩展P2P搜索算法

理想的P2P(Peer-to-Peer)搜索算法应该同时具有信息检索水平的查询质量和有效的搜索性能。然而,现有的搜索算法都不能同时较好地满足这两点。基于这两个目标,该文提出一种基于层次聚类的分布层层次聚类(DHC)搜索算法。该算法中首先利用向量空间模型将文件内容表示成向量的形式,然后经过层次聚类操作得到一棵关于全网所有文件向量的层次树,层次树信息分布式地存储于整个网络中,以层次树为路由线索,路由深度不会超过树的高度。初步仿真试验表明,该算法的查全率在80%以上,并具有对数量级的搜索与更新代价。     

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。     

快速成形技术中轮廓环的分组算法及其应用

以平面内轮廓环的存在规则和相互关系为出发点，提出了一种简单实用的轮廓环的分组算法，通过本方法对平面的轮廓环进行分组，能够把一个平面分解成一系列简单的单连通区域，分组后的轮廓环不仅能够在进行其他运算时减少重复计算，而且可以在分区填充扫描线时减少分区数，从而减少实际扫描时的空跳．     

深基坑桩锚支护的设计要点

桩锚支护体系是深基坑支护体系最常用的形式之一，其土压力分布按库伦(或朗肯)理论确定，护壁桩采用等值梁法进行计算，介绍了桩锚支护体系的设计要点，包括土压力的计算、悬臂桩的计算、单层锚杆护壁桩的计算、多层锚杆护壁桩的计算等内容。     

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。