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。     

《海军工程大学学报》征稿简则

《海军工程大学学报》是由海军工程大学主办的学术类科技期刊,双月刊,公开发行,为《中国权威学术期刊》《中国科技核心期刊》《中文综合性科学技术类核心期刊》,除被国内主要数据库收录外,还被美国《化学文摘》、美国《剑桥科学文摘》、英国《科学文摘》、     

警惕类貔貅思维

传说,远古时候有一种猛兽叫貔貅,长得像熊罴一样健壮、老虎一样凶猛,专门吃豺狼虎豹。古代行军作战,每逢遇到了野兽,前哨兵士便举起画有貔貅的旗幡威慑。因此,唐代以前,貔貅又叫“辟邪”,帝王将相死了,     

《海军工程大学学报》征稿简则

正《海军工程大学学报》是由海军工程大学主办的学术类科技期刊,双月刊,公开发行,为《中国权威学术期刊》《中国科技核心期刊》《中文综合性科学技术类核心期刊》,除被国内主要数据库收录外,还被美国《化学文摘》、美国《剑桥科学文摘》、英国《科学文摘》、日本《科学技术文献速报》等国际检索机构收录。主要刊载本校在船舶与海洋工程、动力工程与工程热物理、电气工程、兵器科学与技术、核科学与技术、机械工程、材料科学与技术、电子科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、控制科学与工程、管理     

水雾扩散模型仿真

建立水雾红外衰减模型时,通常把水雾空间看作单一均匀整体处理,然而雾滴的扩散现象使水雾的雾滴密度无法保证处处相等,所以仿真结果与实际情况相比普遍存在较大偏差。针对这一问题,基于高斯扩散理论与Mie散射理论,提出了一种新的建模方案。通过将水雾空间划分为多个子空间,并计算每个子空间内水雾消光性能的建模方法,提高建模的准确性。同时结合红外制导导弹来袭的方向变化,计算出不同方向上的水雾消光性能。从仿真结果可以看出,这种建模方式能够很好地克服以往建模方法的缺陷,为探索水雾的精确建模提供了一种新思路。     

网络新词

正恐聚族春节假期,各色同学聚会成为人们怀念青春的方式。然而,人是境非,本是回忆纯真年代的聚会却渐渐多了些炫富攀比的意味。当"致青春"变成名利场,面对昔日"同桌的你",不少春节"恐聚族"感叹"相见不如怀念"。长假综合征长假综合征即节后综合征。节后综合征是人们在大假之后(特别是春节黄金周)的各种生理或     

《孔学堂》杂志、孔学堂书局约稿启事

正Envisage the Dynamics of chinese culture and Welcome the Harmony in Diversified Civillzations.立足当代弘扬中华文化面向世界对话多元文明为落实习近平等中央领导同志弘扬中华优秀传统文化,对中华优秀传统文化进行普适性传播、创造性转化、创新性发展的重要指示精神,最近,国家新闻出版广电总局批准贵州省创办《孔学堂》杂志、设立孔学堂书局。《孔学堂》杂志和孔学堂书局办刊、立社宗旨为"立足当代弘扬中华文化,面向世界对话多元文明",将同时于2014年a月1e在由国家新闻出版广电总局和贵州省人民政府联合主办的第二十四届全国图书交易博览会上正式创刊、挂牌。     

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...     

灰色层次聚类法在通信对抗装备效能评估中的应用

通过研究指标权重确定和灰类的划分方法,结合层次分析的思想,提出了灰色层次聚类评估法.通过建立三层评价指标体系,采用三角白化权函数定义灰类,运用"集成赋权法"对各指标赋权,在对单项指标评估的基础上,该模型能完成对效能的综合评估.仿真计算表明该模型能够充分利用主观和客观信息,较为准确地反映实际情况,适用于通抗装备的效能分析...     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。