提出了一种k-means改进算法,通过考虑样本密度、距离因素选择初始聚类中心,有效克服了经典k-means算法初始值敏感、收敛结果容易陷入局部最优解的缺点。同时引入变异系数法对样本的不同属性在聚类过程中所起的作用不同进行加权处理,全...提出了一种k-means改进算法,通过考虑样本密度、距离因素选择初始聚类中心,有效克服了经典k-means算法初始值敏感、收敛结果容易陷入局部最优解的缺点。同时引入变异系数法对样本的不同属性在聚类过程中所起的作用不同进行加权处理,全面反映了各个属性对聚类结果的影响程度。最后利用KDD Cup 1999数据集进行仿真实验,结果表明,改进算法有效地提高了入侵检测质量。展开更多
针对现有基于划分的聚类算法无法有效聚类簇大小和簇密度有较大差异的非均匀数据的问题,提出一种基于变异系数聚类算法。从聚类优化目标的角度出发,分析了以K-means为代表的划分聚类算法引发"均匀效应"的成因;提出以变异系数...针对现有基于划分的聚类算法无法有效聚类簇大小和簇密度有较大差异的非均匀数据的问题,提出一种基于变异系数聚类算法。从聚类优化目标的角度出发,分析了以K-means为代表的划分聚类算法引发"均匀效应"的成因;提出以变异系数度量非均匀数据的分布散度,并基于变异系数定义一种非均匀数据的相异度公式;基于相异度公式定义了聚类目标优化函数,并根据局部优化方法给出聚类算法过程。在合成和真实数据集上的试验结果表明,与K-means、Verify2、ESSC聚类算法相比,本研究提出的非均匀数据的变异系数聚类算法(coefficient of variation clustering for non-uniform data,CVCN)聚类精度提升5%~40%。展开更多
叶面积指数Leaf Area Index(LAI)作为植被生物量指标之一,耕作区LAI不仅能反映作物的长势动态,且与农业生态、作物产量密切相关。本文通过对2001—2017年中国农田区域的MODIS-LAI长时序数据进行重建,利用Mann-Kendall检验、变异系数、...叶面积指数Leaf Area Index(LAI)作为植被生物量指标之一,耕作区LAI不仅能反映作物的长势动态,且与农业生态、作物产量密切相关。本文通过对2001—2017年中国农田区域的MODIS-LAI长时序数据进行重建,利用Mann-Kendall检验、变异系数、重心迁移模型等方法分析了中国耕作区LAI的时空变化特征。结果表明:①中国耕作区LAI在2001—2017年显波动式上升,且与农作物单产相关系数高达0.91;②不同耕作区季节差异显著,夏季>秋季>春季>冬季,夏季平均为1.54,生长季平均为1.13,秋季平均为0.78,春季平均为0.63,冬季平均为0.31;③2001—2012年二熟、三熟区LAI变化平缓,2012年后有上升趋势但未发生明显突变;一熟区2006年之前处于平稳上升状态,2006年之后发生突变上升趋势显著;④研究时段内我国长江以北的耕作区LAI变异程度较为突出,最高达4.12;5农田面积重心经历了先向西南迁移,后再向西北迁移过程,农田生长季LAI重心相对于农田面积重心变幅较大,经历了南北波动式向西部迁移过程,迁移距离分别为82.78 km、90.53 km。展开更多
In this paper we analyze a long standing problem of the appearance of spurious,non-physical solutions arising in the application of the effective mass theory to low dimensional nanostructures.The theory results in a s...In this paper we analyze a long standing problem of the appearance of spurious,non-physical solutions arising in the application of the effective mass theory to low dimensional nanostructures.The theory results in a system of coupled eigenvalue PDEs that is usually supplemented by interface boundary conditions that can be derived from a variational formulation of the problem.We analyze such a system for the envelope functions and show that a failure to restrict their Fourier expansion coeffi-cients to small k components would lead to the appearance of non-physical solutions.We survey the existing methodologies to eliminate this difficulty and propose a simple and effective solution.This solution is demonstrated on an example of a two-band model for both bulk materials and low-dimensional nanostructures.Finally,based on the above requirement of small k,we derive a model for nanostructures with cylindrical symmetry and apply the developed model to the analysis of quantum dots using an eight-band model.展开更多
文摘提出了一种k-means改进算法,通过考虑样本密度、距离因素选择初始聚类中心,有效克服了经典k-means算法初始值敏感、收敛结果容易陷入局部最优解的缺点。同时引入变异系数法对样本的不同属性在聚类过程中所起的作用不同进行加权处理,全面反映了各个属性对聚类结果的影响程度。最后利用KDD Cup 1999数据集进行仿真实验,结果表明,改进算法有效地提高了入侵检测质量。
文摘针对现有基于划分的聚类算法无法有效聚类簇大小和簇密度有较大差异的非均匀数据的问题,提出一种基于变异系数聚类算法。从聚类优化目标的角度出发,分析了以K-means为代表的划分聚类算法引发"均匀效应"的成因;提出以变异系数度量非均匀数据的分布散度,并基于变异系数定义一种非均匀数据的相异度公式;基于相异度公式定义了聚类目标优化函数,并根据局部优化方法给出聚类算法过程。在合成和真实数据集上的试验结果表明,与K-means、Verify2、ESSC聚类算法相比,本研究提出的非均匀数据的变异系数聚类算法(coefficient of variation clustering for non-uniform data,CVCN)聚类精度提升5%~40%。
文摘叶面积指数Leaf Area Index(LAI)作为植被生物量指标之一,耕作区LAI不仅能反映作物的长势动态,且与农业生态、作物产量密切相关。本文通过对2001—2017年中国农田区域的MODIS-LAI长时序数据进行重建,利用Mann-Kendall检验、变异系数、重心迁移模型等方法分析了中国耕作区LAI的时空变化特征。结果表明:①中国耕作区LAI在2001—2017年显波动式上升,且与农作物单产相关系数高达0.91;②不同耕作区季节差异显著,夏季>秋季>春季>冬季,夏季平均为1.54,生长季平均为1.13,秋季平均为0.78,春季平均为0.63,冬季平均为0.31;③2001—2012年二熟、三熟区LAI变化平缓,2012年后有上升趋势但未发生明显突变;一熟区2006年之前处于平稳上升状态,2006年之后发生突变上升趋势显著;④研究时段内我国长江以北的耕作区LAI变异程度较为突出,最高达4.12;5农田面积重心经历了先向西南迁移,后再向西北迁移过程,农田生长季LAI重心相对于农田面积重心变幅较大,经历了南北波动式向西部迁移过程,迁移距离分别为82.78 km、90.53 km。
文摘In this paper we analyze a long standing problem of the appearance of spurious,non-physical solutions arising in the application of the effective mass theory to low dimensional nanostructures.The theory results in a system of coupled eigenvalue PDEs that is usually supplemented by interface boundary conditions that can be derived from a variational formulation of the problem.We analyze such a system for the envelope functions and show that a failure to restrict their Fourier expansion coeffi-cients to small k components would lead to the appearance of non-physical solutions.We survey the existing methodologies to eliminate this difficulty and propose a simple and effective solution.This solution is demonstrated on an example of a two-band model for both bulk materials and low-dimensional nanostructures.Finally,based on the above requirement of small k,we derive a model for nanostructures with cylindrical symmetry and apply the developed model to the analysis of quantum dots using an eight-band model.
