基于谱图理论的形状聚类仿真

谱图理论已经广泛的应用于形状表示、匹配和聚类。主要研究两个方面的问题：1、通过提取形状的骨架特征点和图谱分析,建立形状的数学模型;2、通过分析模型的数学特征,将形状投影到低维空间中。利用上述方法实现了形状的聚类仿真。针对公共数据集的仿真实验证明了该聚类算法能有效的实现形状聚类。     

基于稀疏指数排序的高维数据并行聚类算法

高维数据聚类是数据挖掘领域的重要研究课题,大规模高维数据聚类研究非常具有挑战性.针对高效的CABOSFV高维数据聚类算法,采用并行计算模式提高其大规模数据的处理能力,提出基于稀疏指数排序的高维数据并行聚类算法P-CABOSFV.该算法根据高维数据稀疏指数排序进行分割点选择实现数据划分,将数据分配到多个计算节点同时处理聚类任务,再基于集合稀疏特征差异度聚类结果合并策略将各计算节点的聚类结果合并得到最终聚类结果.UCI数据集和计算机合成数据集实验表明:高维数据并行聚类算法P-CABOSFV聚类质量良好,具有很强的数据规模和数据维度可扩展性,是有效可行的.     

基于轮廓波变换和改进模糊c均值聚类的红外图像分割

针对红外图像分辨率低、对比度弱、易受噪声污染等特点,给出了轮廓波变换与模糊c均值聚类相结合的红外图像分割方法。该方法首先在假定图像轮廓波变换系数的先验为高斯分布的基础上,将基于最大后验概率准则的比例萎缩法应用于红外图像降噪,以完成分割前的预处理过程,然后利用改进的模糊c均值算法对降噪后的红外图像进行分割。针对标准模糊c均值分割存在的问题,本文提出的方法从基于样本直方图的最小最大距离法的初始聚类中心确定、考虑邻域像素相关性的样本点聚类权值和邻域隶属度修正三个方面加以改进,在保证分割精度的基础上,进一步滤除降噪阶段遗留下的图像噪声。对一系列红外图像进行实验的结果表明,相对于标准模糊c均值算法,本文提出的改进算法划分熵平均降低约10%,区域对比度提高约27%,能够实现对受到噪声污染红外图像的有效分割。     

基于直觉模糊聚类的目标识别

空中目标的正确识别对防空作战具有重要的意义。针对目标识别的特点,提出了基于直觉模糊聚类的识别方法。首先,给出了直觉模糊相似度和相异度的度量方法,并利用目标特征信息计算直觉模糊相似度和相异度。然后,在分析了现有的几种直觉模糊相似矩阵构造方法的基础上,提出了一种新的直觉模糊相似矩阵的构造方法,并给出了直觉模糊相似矩阵转化为直觉模糊等价矩阵的途径;此外,定义了直觉模糊等价矩阵的（α,β）截矩阵,进而实现直觉模糊集的聚类。最后,运用该方法对给定特征的空中目标进行了聚类分析,实验结果表明,提出的方法是可行、有效的。     

基于密度的计算机兵棋推演数据快速聚类算法

针对计算机兵棋推演数据的特点,提出了一种基于密度的快速聚类算法-基于密度的快速空间聚类算法(quick density based spatial clustering of applications with noise, QDBSCAN),目的是通过聚类检测孤立点,快速定位地面部队兵力部署上的缺陷。QDBSCAN算法在基于密度的空间聚类算法(density based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)算法的基础上做了相关改进:在邻近度度量上提出了最短可行路径的概念,使聚类更符合计算机兵棋的规则;动态设置密度参数;采用提出的代表对象选择方法来减少对对象邻域的判断次数;按区域对数据进行分组以缩小聚类规模。实验表明,QDBSCAN算法的性能在数据规模较大的情况下,明显优于DBSCAN算法。     

基于模糊聚类分析的手机流量销售方案

研究了不同人群对手机流量的需求问题,利用模糊聚类分析方法,针对不同年龄、不同职业、不同上网目的等的用户对手机流量的需求量分别进行聚类．利用F统计量得到最佳聚类方案．聚类结果及分析可以指导运营商设计合理的手机流量销售方案．     

一种基于约束的半监督聚类查询扩展方法

针对伪相关反馈模型反馈文档信息质量差和扩展词选择不适产生的漂移现象等问题,提出了一种基于约束的半监督聚类查询扩展方法。该方法对初检结果的前k个文档进行人工标注,分成相关文档与不相关文档两类;并利用一种半监督聚类算法对初检结果的前”个文档进行分析,提取出与查询相关的文档作为反馈文档。该方法通过对少量标注文档与查询相关性的学习,能够较准确地估计出大量未知文档与查询的相关性,提高反馈文档的质量,从而有效提高检索的查全率和查准率。实验结果表明,该方法比传统的伪相关反馈和基于无监督聚类的伪相关反馈有更优的检索性能。     

无线传感器网络启发式分簇拓扑控制方法研究

传统启发式分簇拓扑控制方法通信开销大、负载均衡性差,忽略剩余节点能量,导致拓扑结构连通性和骨干网健壮性差,无线传感网络生命周期短。为此,提出一种新的无线传感器网络启发式分簇拓扑控制方法。给出无线传感网络模型。利用粒子完成分簇,对簇内负载与簇间负载进行分析,保证负载均衡性。引入一种描述节点间能耗及鲁棒性的行向量,以全面分析骨干节点通信开销与剩余能量对簇头挑选的影响。将最小生成树作为网络的基础结构,引入表示网络连接状态的列向量,以描述网络通信开销情况,获取目标函数。通过粒子群法求最优解,实现簇头选择。通过簇头组成骨干网,实现无线传感器网络拓扑控制。实验结果表明,所提方法能够保证拓扑结构的连通性与骨干网健壮性,延长网络生命周期。     

基于文档对象模型结构聚类的钓鱼网页检测方法

为了解决现有的钓鱼网页分析方法,往往基于页面的文本特征,而忽略了页面的结构特征的问题,提出基于文档对象模型(document object model,DOM)结构聚类的钓鱼检测方法,其关键在于如何快速有效地计算网页的相似度。首先对获取的页面进行DOM结构解析,构建DOM树层次标签向量以刻画网页的结构特征;然后重新定义DOM树距离的概念,通过不同DOM树之间的距离来度量网页间的相似度;最后采用划分聚类思想实现网页的聚类。一系列的仿真实验表明,方法具有较高的召回率与精确率,运行时间也较短。     

基于时间衰减的分布式数据流聚类算法

为了发现分布式数据流环境下的微簇,针对数据流的遗忘特性,提出一种基于时间衰减的数据流聚类算法.根据衰减模型增量式的处理局部站点,将局部模型发送给中心站点.中心站点对局部站点的微簇进行合并,生成全局聚类模型.通过真实数据和仿真数据的实验表明,该算法能够得到较好的聚类质量,并且有较好的伸缩性.