一种面向混合数据集可视化的高效数据转换技术

应用领域中存在大量多数据类型属性的混合数据集,但是,很多有效多变元可视化方法的适用范围都只局限于单一类型,对于混合数据集可视化效果不甚理想。针对包含数值及分类型属性的多元混合数据集,提出一种面向混合数据集可视化的数据转换技术,首先对每一数值型属性使用聚类技术进行分类化,然后应用对应分析算法量化所有分类型属性,最后将转换后的混合数据集使用经典的数值型可视化方法——星形坐标法进行展现,并且针对变元数量较多或分类型变元势较高的混合数据集,在数据转换过程中提出一套降势策略,减少参与计算的变元数量,提高计算效率。实验表明,该方法对混合数据集的可视化结果不仅易于理解,而且有利于用户发现其中的隐性知识,降势策略在提高内存及时间效率方面作用显著。     

基于聚类的ACM模型门限阈值的自适应算法

准确地设置门限阈值是有效提高ACM模型跟踪性能的关键。基于无监督聚类理论,提出一种根据目标机动情况自动确定聚类类别数,通过对实时数据聚类区分出目标做匀速或匀加速运动状态时刻的数据集。再通过加权求解类内样本点的标准差来确定ACM模型的门限阈值。该方法能够根据实时数据自适应的确定门限阈值,计算简便。仿真实验证明该方法能自动确定类别数且分类准确,对噪声标准差估计准确。     

基于语料库的军事本体构建

领域本体对各学科领域的发展在近些年的研究中日显重要。在信息化战争的背景下,军事本体的构建和研究在军队中的作用也不容小视。文章从本体的定义入手,介绍了当下方兴未艾的领域本体构建,解释了军事领域本体的内涵,重点探讨了基于语料库的军事本体构建,阐明了语料库技术,如自动聚类和语料标注等,对军事本体构建所起的作用。     

聚铝碳硅烷的流变性和纺丝性研究

采用单孔纺丝装置对不同铝含量的聚铝碳硅烷(PACS)的流变性和流变性进行研究.结果表明:随着温度升高,PACS熔体的流体特性逐渐接近牛顿流体;PACS熔体粘度对温度有强烈的依赖性,其软化点在190℃～220℃范围时,其粘流活化能在190～260kJ/mol之间;当PACS的粘度在100Pa·s左右时可纺性好;铝含量对PACS的流变性能和可纺性有重要的影响,随着铝含量的增加,PACS熔体的粘度增大,因而PACS的纺丝温度更高,可纺性变差.     

蛋白质相互作用网络的几种聚类方法综述

蛋白质相互作用网络是后基因组时代系统生物学研究的重要内容.针对蛋白质相互作用网络中的聚类问题,介绍了几种代表性的聚类分析方法,初步分析了这些方法的特点,指出了当前研究工作的困难与挑战,并对今后的研究方向作了展望.     

基于蚁群算法的被动目标定位算法

通过对蚁群算法的研究,用蚁群算法成功解决了无源测向定位中消除虚假点,对真实交点进行正确聚类的难题.并通过Matlab 仿真实验证明了该算法的有效性.同时该算法具有目标关联确率高、计算速度快、鲁棒性强等优点.     

基于灰色聚类理论的C4ISR系统效能评估研究

随着C4ISR系统的深入发展,对其效能进行评估具有重要意义.从分析C4ISR系统的组成及功能出发.建立了较完备的系统效能评估指标体系,提出了一种基于灰色聚类理论的C4ISR系统效能评估方法,运用该方法进行了算例分析,验证了方法的有效性和可行性.     

基于相似性传播聚类的灰度图像分割

基于k-Means等聚类算法的图像分割对聚类中心的初始选择敏感,可靠性差.为避免初始聚类中心选择的影响,将相似性传播聚类用于灰度图像分割.另外,为降低该聚类算法输入相似度矩阵的计算时间复杂度.提出用待分割图像中出现过的灰度值代替像素点作为数据点进行聚类.实验结果表明,与基于k-Means聚类的分割算法相比,该算法不需要预设聚类中心,可靠性更高.     

改进的图像分割遗传K-均值聚类算法

针对图像分割,提出了一种改进的遗传K-均值聚类算法.合理选取聚类的特征向量并对各特征分量确定不同权值进行调整;通过引入自适应算法,对传统遗传算法的选择及变异操作进行改进,提高了算法的收敛速度;确定与染色体鳊码相关的隶属矩阵可有效地减少运算时间.实验结果表明,改进后的遗传K-均值聚类算法是行之有效的.     

邻域灰度差加权的模糊C均值聚类图像分割算法

模糊C均值(FCM)算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点.但是这种算法没有考虑到样本空间中不同的样本点对分类的贡献不同,因此分割效果不理想.提出了邻域灰度差加权的模糊C均值聚类算法,实验结果表明,该算法不仅取得了很好的分割效果,而且加快了算法的收敛速度,从而满足了图像分割的有效性、实时性的要求.