基于ReliefF特征加权的人工蜂群聚类算法

针对模糊聚类算法对最优聚类中心的搜索能力偏弱,以及没有度量样本数据各维特征属性对聚类结果贡献度的问题,提出了一种ReliefF特征加权的人工蜂群聚类算法。算法利用人工蜂群算法搜索最优聚类中心,使用ReliefF算法度量数据各维特征权重,分析了各维特征对聚类的不同影响,减弱冗余特征对聚类的干扰,增强有效特征对聚类的贡献,对加权变换后的数据样本进行聚类以提高聚类效果。在UCI数据集上的对比实验结果表明,此算法具有很好的综合性能。     

改进的稀疏子空间聚类算法

在现有的稀疏子空间聚类算法理论基础上提出一个改进的稀疏子空间聚类算法:迭代加权的稀疏子空间聚类。稀疏子空间聚类通过解决l1最小化算法并应用谱聚类把高维数据点聚类到不同的子空间,从而聚类数据。迭代加权的l1算法比传统的l1算法有更公平的惩罚值,平衡了数据数量级的影响。此算法应用到稀疏子空间聚类中,改进了传统稀疏子空间聚类对数据聚类的性能。仿真实验对Yale B人脸数据图像进行识别分类,得到了很好的聚类效果,证明了改进算法的优越性。     

LRE试车数据挖掘中基于最大散度差的模糊聚类分析方法

在对液体火箭发动机试车数据进行聚类分析时,为解决故障数据样本与正常样本类间差异不大的问题,引入最大散度差准则,提出基于最大散度差的聚类算法MSD-CA.该算法以散度度量样本间的相似性,使样本的类内散度最小化和类间散度最大化同时进行.在此基础上,应用模糊理论对最大散度差准则进行模糊化,提出基于最大散度差的模糊聚类算法MS...     

一种基于线性流形的基因表达数据的聚类方法

由于基因表达数据的稀疏性和噪声性,传统聚类算法对其聚类时不能取得好的效果。针对这一问题,一种新的线性流形方法被提出,它的基本思想是搜索数据集中的线流形聚类,再将其中某些线流形聚类融合构造高维流形聚类。该算法将切向距离和法向距离作为线性流形的距离度量,运用空间近邻信息,采用聚类基因的平均表达水平作为转移向量,提高了聚类的准确度。实验结果表明,该算法的聚类准确性优于其它聚类算法,并且对带有噪声的数据可以保持较高的聚类准确度;在对Hela基因表达数据聚类时,算法得到了具有显著生物学意义的聚类。这些都说明提出的算法对基因表达数据聚类的适用性和有效性。     

采用编码降维及DTW算法改进的船舶航迹聚类

船舶航迹的时序特性在船舶航迹异常检测中至关重要,为了提取船舶航迹的时序特性,提出了一种基于编码降维及DTW(dynamic time warping)算法改进的船舶航迹聚类算法。为了避免二维时间序列DTW度量容易失去属性之间相关性的问题,该算法提出一种编码降维方法将船舶二维时间序列转化为一维时间序列;为了满足计算效率要求,该算法首先从最小粒度压缩角度对DTW算法进行了改进,然后又从度量搜索角度对DTW算法实现进一步的改进。实验结果表明编码降维后的时间序列有效保留了属性之间的相关性;改进后的DTW算法有效提高了计算效率;同时该航迹聚类算法有效提取出船舶航迹的时序特性。     

一种基于混合概率PCA模型的高光谱图像非监督分类方法

提出了一种在期望最大化(EM)算法框架下同时实现混合概率主成分分析(PPCA)降维和聚类的高光谱图像非监督分类方法。它根据不同类别应各有自己代表性的特征集,将通常意义下的特征抽取和模式分类合并在一步内完成,尽可能地保留了可分性;同时该方法具有概率模型的优点,更适合高维数据处理。采用仿真数据和真实数据进行的比较实验表明,该算法较一般不加区分地对所有原始数据进行PCA降维再分类的方法能得到更好的分类结果。     

一种新的k-means聚类雷达信号分选算法北大核心

针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。     

一种新的k-means聚类雷达信号分选算法

针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。     

基于相邻脉冲相似性的快速聚类分选方法

针对复杂环境下的聚类问题,提出了一种新的聚类分选算法。其利用同一雷达辐射源的相邻脉冲间的相似性对信号进行聚类。该算法按到达时间顺序将信号依次归类,并将新分类的数据作为所在类的聚类中心,其无需事先指定聚类的数目,也无需进行反复的迭代计算。仿真表明,该算法不仅分类准确,而且大大缩减了计算量。     

核独立分量分析的随机滤波剩余寿命预测模型

基于随机滤波的预测模型是剩余寿命预测方法的一个重要分支,当前制约滤波模型的一个重要问题就是如何对大量高维非线性状态监测数据进行特征降维,以易于模型参数求解.通过线性回归处理了非定期换油保养对油液数据的影响;运用核独立分量分析进行特征降维,消除了各维数据之间相关性对模型预测精度的影响;建立了基于油液增量的滤波模型,并设计了极大似然估计方法求解模型参数;最后实例验证了模型的有效性和实用性.     

数据挖掘技术在炮阵地选择中的应用

根据炮兵阵地地形选取的要求,从地理信息系统出发,运用人工智能、数据挖掘、多媒体等技术,提出了炮兵阵地选取的空间数据挖掘模型,为炮兵阵地选取的计算机实现提供了一种有效的解决方案,使指挥员能快速从复杂的地域信息中找到适用于炮阵地所需的地形信息,为炮兵自动化指挥系统提供了决策与支持。     

杂合数据的粗糙集属性约简方法

针对决策表中属性取值为杂合数据的情况,提出了基于粗糙集理论的属性约简算法.首先给出了对象间在杂合数据下的相似度计算定义.为了获取合理的对象集合的软划分,给出了阈值计算的最优化模型,并基于粗糙集的上、下近似的概念,得到对象集合在条件属性下的上、下近似的覆盖划分.之后,通过各对象基于条件属性和决策属性的上、下近似下的分布矩阵描述,利用最大分布矩阵,直观地得到两种不同观点下的约简结果.实验结果表明了本算法的合理和有效性.     

基于网格的聚类挖掘算法

为了提高海量数据挖掘效率,研究了一种基于网格环境下的分布式聚类（Prejudge-Based Distributed Clus-tering,PBDC）算法,并引入距离、模和内积的概念,在聚类之前进行预判断,减少了不必要的计算开销。在此基础上提出了一种分布式并行化聚类（Distributed Parallel Clustering,DPC）算法,将其嵌入到Weka4ws中,以开源数据挖掘类库Weka为底层支持环境,构建网格环境下的分布式数据挖掘体系,同时进行仿真实验。实验结果表明：该算法对于网格环境下海量数据的分布式聚类具有良好的效果。     

液体火箭发动机故障检测和诊断中数据挖掘策略的分析

分析了液体火箭发动机的工作特点,提出了应用数据挖掘方法从数据仓库的角度对液体火箭发动机进行故障检测和诊断的策略。对在液体火箭发动机故障检测和诊断的不同问题中可能应用的数据挖掘方法进行了分析比较。分析表明,聚类、分类、关联、时间序列分析和孤立点检测等数据挖掘方法适用于液体火箭发动机的故障检测和诊断。     

三维模型大尺度坐标测量辅助设计与评估方法

针对大尺度产品三维模型坐标测量信息缺乏和面向任务坐标测量结果质量评价困难的问题,引入新一代产品几何量技术规范(GPS),提出了基于CATIA二次开发技术的坐标测量辅助设计方法,设计了CAD与CMM集成的XML数据结构,建立了坐标测量数据的UML模型;实现了符合新一代GPS要求的测量方案脚本化描述,开发了部分数据处理算法;提出了基于Monte Carlo方法的坐标测量不确定度评估方案和流程。基于以上技术开发了基于三维模型的大尺度坐标测量设计与评估系统并应用于飞机装配中的部件位姿测量,结果表明,设计的测量方案能够满足飞机柔性装配对接的要求,验证了上述方法的有效性。     

监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘

运用数据挖掘的方式分析运动轨迹数据在目前可以说是一种尝试。基于传统数据挖掘方法Apriori的思想,提出了一种监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘算法。首先以特征点表示连续的运动目标轨迹,然后设计了一种轨迹相似度测量机制,最后基于相似度测量获得的轨迹段频率,将Apriori挖掘算法应用到2D运动轨迹数据,从中发现频繁轨迹隐含的一些感兴趣模式。实际的和人工生成的轨迹数据实验表明了算法的正确有效性。     

组织设计方法研究：组织协作与效能

介绍了A2C2系列实验,并通过对A2C2实验1到实验5所采用组织结构、结构设计算法以及实验所获取的数据分析,重点研究了组织协作与组织效能的关系,在其实验结论(组织协作与效能关系的不确定性结论)的基础上对组织结构设计优化算法提出了改进思想。     

多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型

融合新闻命名实体、新闻标题、新闻重要段落、文本语义等多特征影响,提出基于多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型。模型根据新闻的多特征影响,提出一种多特征融合文本聚类方法。该方法针对新闻标题、新闻重要段落等特征因素构建向量空间模型及相似度算法,基于潜在狄利克雷分配模型构建主题空间模型及相似度算法,针对命名实体构建命名实体模型及相似度算法,并将三种相似度算法形成最优融合。基于多特征融合文本聚类方法,模型改进了用于新闻话题发现的Single-Pass算法。实验是在真实新闻数据集上开展的,实验结果表明:该模型有效地提高了新闻话题发现的准确率、召回率和综合评价指标,并具有一定的自适应能力。