系统综合评价指标体系构建方法研究

针对目前指标体系构建存在的问题,以科研工作绩效评估指标体系构建为例,给出了一种构建指标体系的方法。该方法首先利用德尔菲法,提出影响综合评价的因素;在此基础上,引入贴近度和模糊聚类分析的方法,对影响因素进行分层和分类处理,利用效度判断法和稳定性系数判断法对得到的初步指标体系进行优化,最终得到评价指标体系。     

基于相对密度的增量式聚类算法

基于聚类的相对性原则:簇内对象具有较高的相似度,而簇间对象则相反,提出一种基于相对密度的增量式聚类算法,它继承了基于绝对密度聚类算法的抗噪声能力强、能发现任意形状簇等优点[1],并有效解决了聚类结果对参数设置过于敏感、参数值难以确定以及高密度簇完全被相连的低密度簇所包含等问题。同时,通过定义新增对象的影响集和种子集能够有效支持增量式聚类。     

雷达目标一维距离像的类别可分性研究

利用决策分析方法和模式分类复杂度的概念,对高分辨雷达飞机目标的原始距离像、平均距离像以及付氏变换距离像的类别可分性进行了讨论。结果表明,不同目标的雷达一维距离像,在总体上反映出了各目标间的结构性差异,提供了可资利用的目标识别信息     

模糊聚类方法在地震火灾评判中的应用

参照地震火灾的历史资料,用模糊聚类方法对城市地震的特征及火灾损失进行了分类,在此分类基础上给出了预测和评估某城市地震火灾损失的计算方法。     

Background dominant colors extraction method based on color image quick fuzzy c-means clustering algorithm

A quick and accurate extraction of dominant colors of background images is the basis of adaptive camouflage design. This paper proposes a Color Image Quick Fuzzy C-Means (CIQFCM) clustering algorithm based on clustering spatial mapping. First, the clustering sample space was mapped from the image pixels to the quantized color space, and several methods were adopted to compress the amount of clustering samples. Then, an improved pedigree clustering algorithm was applied to obtain the initial class centers. Finally, CIQFCM clustering algorithm was used for quick extraction of dominant colors of background image. After theoretical analysis of the effect and efficiency of the CIQFCM algorithm, several experiments were carried out to discuss the selection of proper quantization intervals and to verify the effect and efficiency of the CIQFCM algorithm. The results indicated that the value of quantization intervals should be set to 4, and the proposed algorithm could improve the clustering efficiency while maintaining the clustering effect. In addition, as the image size increased from 128 × 128 to 1024 × 1024, the efficiency improvement of CIQFCM algorithm was increased from 6.44 times to 36.42 times, which demonstrated the significant advantage of CIQFCM algorithm in dominant colors extraction of large-size images.     

装备物资混装配载效益化特征聚类分析

提出了通过对物资聚类分组来分步解决混装配载问题的思想,分析了装备物资混装配载中物资分类的办法,讨论了使用聚类分析法研究分类问题的特点,给出了一种基于系统聚类法的物资效益化特征分组方法。     

任职教育青年教员应多途径提高自身素质能力

任职教育是我军院校教育改革的重要举措。青年教员作为任职教育的生力军,却存在着诸多先天性不足,制约了教学质量和教学效果。通过分析当前任职教育青年教员普遍存在的问题,并结合我校实际情况,对其如何多途径提高自身素质能力进行了探讨。     

基于粒子群聚类的导弹直接侧向力模型辨识

为了充分挖掘数据的潜在规律,提出一种基于粒子群模糊C均值聚类的模型辨识方法,该方法首先对实验数据进行分类,得到最佳聚类数和聚类中心,然后对不同的类分别辨识.新数据可以根据到不同聚类中心的距离划分为不同的类,再根据该类的辨识模型得到输出结果.依据风洞实验数据,采用粒子群模糊聚类对直接侧向力模型进行了辨识,辨识结果表明,与直接辨识相比,该方法的辨识精度明显提高,其辨识结果可以为控制系统的设计提供依据.     

《围城》命名之内涵

从命名学、美学的角度,探析了小说《围城》书名和主要人物的命名内涵。同时,通过主人公方鸿渐的爱情、婚姻、事业的人生悲剧,揭示了抗战初期在国统区、沦陷区大大小小的社会环境这座“有形之城”侵蚀下,那些远离战争的知识分子的精神危机,即“无形之城”。并以“围城”作为个体、家庭生活历程和矛盾心态的象征,蕴含着重大的社会意义和丰富的人生哲理。     

作业名层次化聚类算法预测作业运行时间

预测作业的运行时间有益于提升系统的调度性能,而聚类有助于训练出更好的预测模型。传统的聚类算法很难将相似的作业名聚类,为了将相似的作业更好地聚类,通过分析其组成成分的语义重要性,构建字母-结构-数字的作业名层次化聚类算法。以两台超级计算机的真实数据为例,实验结果发现,应用此算法聚类后的数据训练模型的预测精度相较传统方法有一定的提升,整体预测精度为70%～80%。