基于聚类和粗糙集的智能邮件过滤系统研究

粗糙集理论是一种新的处理不精确、不完全与不相客知识的数学工具，随着Internet的发展，以及电子邮件的广泛应用，将有大量的邮件以待阅读和处理，介绍了一种基于聚类和粗糙集对邮件进行过滤的系统，实战证明，这是一种可行有效的过滤方法。     

地区电信业务发展水平的主成分及聚类分析 

运用数理统计的方法对重庆市1997-2003年的电信业务发展情况进行综合评价,建立了评价指标体系，用主成份分析法对原始数据进行数学处理，得出表示电信业务发展水平的综合指标，再用聚类分析方法进行指标聚类分析，找出了影响重庆市电信业务量的主要因素，并对如何提高重庆市电信业务提出一点建议。     

基于分类指标优化的聚类分析

针对当前应用聚类分析直接从现成指标入手的现状,指出了其局限性.应用多元统计分析,首先对初步建立的分类指标中关联性大的指标进行优化整合,得到一组更为科学合理的分类指标,再进行模糊聚类分析,聚类结果证明此思路是正确的.     

茶藨子属ITS2序列二级结构的预测和比较分析

目的:利用内转录间隔区2(ITS2)序列对茶藨子属30个物种进行分类鉴定.方法:利用Clustal W软件多序列比对分析从Genbank上下载的ITS2序列,通过MEGA7.0软件计算遗传距离(K2P),基于K2P模型构建邻接(NJ)聚类树,并用RNA Structure5.4软件分析各物种ITS2二级结构的差异.结果:从构建的聚类树可知,茶藨子属30个物种均聚为1大枝11个小分枝,说明茶藨子属是一个单系类群;根据ITS2的二级结构分析,该属所有物种都均具有相似的结构,说明了该属的特异性较强,同时也说明了ITS2序列分析适用于茶藨子属植物的分类鉴定,并在近缘物种间的系统学研究、物种的鉴定方面具有较大的应用潜力.     

基于动态可调簇的无线传感网络能量感知数据存取算法

针对无线传感网中数据收集、存储和查询的需要,提出了一种基于动态可调簇的能量感知数据存取算法ACEDBA(Adjusted Cluster-based energy-aware Data Brokerage Algorithm).该算法将网络节点分成许多簇结构,簇内节点负责数据采集,簇首节点负责簇内数据的收集、汇聚和转发,数据可以集中存储,也可以分布存储在各簇首节点或本地存储.算法引入能量分级消耗机制,可动态选择和调整簇首节点,保证各簇首节点簇内数据存储和簇间数据转发查询的能量平衡.实验结果表明,与典型数据存取算法相比,该算法的节点能耗均衡、生命周期和查询成功率方面具有优势.     

岭南乡村“海绵”措施的宏观归纳分析

以广东省历史文化名村名镇及传统村落为着眼点, 分析并归纳岭南乡村传统海绵措施的类型及特征。首先提取各个村落与海绵措施相关的五大特征信息: 基于Google Earth航拍图, 记录各个村落的聚落形态和水系分布; 基于广东省30 m精度的DEM, 在ArcGIS中提取广东省的地形与河网、各个村落的高程并进行淹没分析; 基于地区降雨水平, 判断村落所在区位的降雨强度。然后, 对特征信息赋予特征编码, 将5个特征编码输入SPSS进行聚类分析, 对174个村子进行分层分类, 归纳每一类的特点和防洪优势, 总结得到岭南乡村常见的借势、缓蓄、利导、强排4种海绵措施。根据研究结果, 对未来岭南地区的防洪建设和设计提出建议。     

一致性特征下综合体停车需求预测方法

基于单一建筑功能停车需求一致性特征的分析,采用停车需求高峰比系数对建筑功能停车需求分布趋势进行分时刻描述,提出了单一建筑功能停车需求预测的影响系数修正模型,并基于共享停车理念建立了综合体停车需求预测三步骤模型,且在实际案例中进行了良好的应用.由于采用了分时刻需求分布预测法,综合体停车需求的预测结果信息较为丰富,也为停车设施后期的精细化管理提供了良好的数据支持.     

基于主成分分析和聚类分析评价安徽省地产及全国主产区药材半夏质量

目的综合分析、比较、评价皖产半夏和全国主产区半夏质量。方法比色法、电位滴定法测定安徽及全国主产区半夏氨基酸、有机酸、多糖、蛋白质及生物碱含量,并通过聚类分析和主成分分析对半夏质量进行评价。结果不同产地半夏药材5类成分含量差异较大。结论主成分分析和聚类分析适用于半夏药材内在质量特征评价。     

子母战斗部跌落安全性研究

采用LS-DYNA动力学仿真软件对某半穿甲子母战斗部3 m高度以不同跌落方式自由落体进行了数值模拟计算.通过计算,得到在不同状态下战斗部跌落时的结构应力变形和装药过载响应数据.结果表明,战斗部大端朝下垂直跌落时内装子弹装药所受过载最大,安全性威胁较大,为后续战斗部跌落试验提供了一定的参考.后续战斗部跌落试验和数值模拟结果较为相符.     

基于IGS方法的最佳分类数研究*

针对选择Gap Statistic(GS)方法估计聚类数能够得到数据集的粗略分类,但不能进一步对数据集进行细分类这一问题,对GS方法进行改进;将Gap统计量引入到ISODATA算法中,提出了IGS模型;实证表明,IGS模型不仅可以实现数据的细分类,而且通过IGS模型估计数据集的最佳分类数准确率明显高于原GS模型。