面向凝聚式层次聚类算法实现的矩阵存储数据结构研究

快速查找、扩张、收缩是凝聚式层次聚类算法快速实现对相似度/距离矩阵存储的基本要求。本文提出了基于十字链表和平衡二叉树的复合数据结构 CrossAVL 用于矩阵的存储,给出了查找、扩张,收缩操作的实现并对其时间复杂度进行了分析。实验结果表明,CrossAVL 对快速要求能够较好地满足。

基于凝聚式层次聚类算法的标签聚类研究

对标签、标注、大众分类等概念进行界定,指出现有标签标注系统中存在着标签描述信息的精确度不高、标签检索结果相关度低、标签缺乏有效组织等问题,提出采用凝聚式聚类算法对标签聚类,从而实现对标签的重新组织,为用户提供更好的标签导航、浏览机制。最后通过实验对标签聚类方法进行验证。

关于凝聚式Quantale的注记

主要给出了凝聚式Quantale的具体构造,讨论了它们之间的关系;证明了凝聚式Quantale范畴是m-半格范畴的反射子范畴。

凝聚式过滤器滤芯的试验研究

论述了化工行业中对过滤器合理选择的重要性,并通过试验分析了凝聚式滤芯的性能随不同工况改变而产生变化的规律。介绍了试验设备及试验内容,通过试验得出通过滤芯的气体流速对于分离效果和压力降的影响关系。

LN型凝聚式过滤器的设计与开发

本文着重介绍了凝聚式过滤器的开发、设计及与空气压缩机厂原有产品在性能上的区别。新的凝聚式过滤器用丝网除沫器和精滤芯代替了原有的陶瓷管堆积过滤和毛毡过滤法，实现了对压缩空气进行切向进气和离心分离，从而提高了凝聚式过滤器的过滤性能。

凝聚式过滤器的开发与设计

着重介绍了凝聚式过滤器的开发、设计及与空气压缩机厂原有产品在性能上是有区别的。新的凝聚式过滤器实现了对压缩空气进行切向进气,用丝网除沫器和精滤芯等代替原有的陶瓷管堆积过滤和毛毡缠绕过滤法。在过滤精度,气流均匀性阻力特性等性能上有一定优势,且成本低、数命长,经济实用。

犹豫模糊语言凝聚式层次聚类算法与应用

聚类算法作为一种重要的处理数据信息的工具被广泛运用。文章基于犹豫模糊语言集的定义、距离测度函数、集成函数等,结合凝聚式层次聚类算法,提出一种犹豫模糊语言凝聚式聚类算法。通过汽车口碑聚类为例,基于汽车之家论坛在线评论信息,对汽车口碑进行聚类,验证了该算法的可行性。

检测用凝聚式气溶胶发生器的高压改造

为检测压缩空气过滤器的过滤效率及过滤效率分布情况,需要制造适用于高压环境输出的压缩空气气溶胶发生器。介绍将凝聚式气溶胶发生器改造为压缩空气过滤器检测用气溶胶发生设备的研究过程,原发生器气溶胶粒子生成原理、高压改造的参数计算、发生器原理设计和结构设计以及实际的前期运行。实现了高压情况下浓度可控、粒径可控的气溶胶发生,初步验证了其高压改造的可行性和有效性。

企业生命周期视角下的政府补助与中小企业价值创造关系研究——基于凝聚式层次聚类和粗糙集的规律挖掘

政府通过多种类型的补助支持企业可持续发展,不同类型的政府补助支持企业解决特定发展问题,如何发挥补助资源的价值提升效应是政府补助研究的重要问题。本文将政府补助按资助目的划分为创新补助、企业发展补助和社会责任补助三种类型,研究不同类型的政府补助与处于不同生命周期阶段的中小企业价值创造效率的关联关系。采用了凝聚式层次聚类与粗糙集规律挖掘模型。在分析企业价值创造影响因素的基础上,建立政府补助对企业价值创造的影响机制,运用凝聚式层次聚类解决粗糙集模型中的数据离散问题,构造政府补助、价值创造影响因素与中小企业不同发展阶段价值创造规律挖掘模型。以2009—2018年中小企业板上市公司为样本,采用国泰安数据库的数据和在该数据库基础上挖掘分类的政府补助数据。实证结果表明,高效率的企业价值创造与不同类型政府补助和影响因素之间存在非线性组态结构关系,不同类型政府补助与企业生命周期、影响价值创造因素的特征共同决定了企业高效率的价值创造。开拓了用数据挖掘方法在政府补助与企业价值创造关联关系的研究,为探索两者之间的非线性组态结构关系提供了理论基础与应用的经验。研究结论对提升政府补助的资助效率具有借鉴意义。

基于突发主题词和凝聚式层次聚类的微博突发事件检测研究

【目的】实时、准确、高效地检测出海量微博中的突发事件,为舆情应急管理提供重要的决策信息支持。【方法】引入参照时间窗机制,设计词频、文档频率、话题标签(Hashtag)、词频增长率4类特征的选择与计算方法,基于动态阈值实现对突发主题词的抽取。在此基础上,将微博文本表示为突发主题词的特征向量,使用凝聚式层次聚类算法实现了突发事件的检测。【结果】将实验结果结合实例进行分析,突发事件检测达到80%的准确率,验证该方法的可行性和有效性。【局限】由于语料数据和研究范围的限制,还未实现对所检测突发事件的自动描述,对网民情感、事件间语义关系等要素的分析及考量也存在一定欠缺。【结论】本研究突破以往相关研究中文本内容质量、文本形式、突发特征抽取结果的局限,提升微博突发事件检测的效率。

关于顺丁橡胶溶液釜式凝聚的改进建议

简述了国内外顺丁胶液凝聚的工艺、设备等的进展，针对目前国内顺丁胶液凝聚汽耗、油耗高的现状，提出了一些改进的建议。

Q-值下集Quantale

该文主要研究Q-值下集Quantale,它可以看作是下集Quantale的一般形式.首先证明了序半群范畴与超凝聚式Quantale范畴是等价的;其次证明了Q-值下集Quantale F_(Q)(S)本质上就是下集Quantale D(S)和Quantale Q的张量积.

考虑不同故障穿越模式的双馈风电场短路电流计算等值建模

合理的风电场故障暂态等值建模是风电并网运行分析的基础。双馈风电场中各机组在故障时的运行点和故障穿越模式不尽相同,单机倍乘无法准确表征整个风电场暂态特性。以风电场输出短路电流一致为目标,理论推导不同故障穿越模式下单机输出短路电流解析式,以表征外界故障的电压跌落和表征风机自身运行点的转速作为分群指标,在故障不同阶段采用不同指标权重,建立风机相似度距离矩阵。基于层次聚类算法对风电场进行划分,按照输出短路电流不变的原则对同群风机参数进行等值。对比在PSCAD中搭建的风电场详细和等值模型,结果表明,所建立的等值模型可以全面描述风电场出口短路电流特性,等值方法合理有效。

基于社会性标注的本体学习方法

由相互协作的用户在社会性标注系统中产生的大量的标注数据可以作为各种语义网应用的数据源.文中提出一种基于社会性标注的本体学习方法来挖掘蕴涵在社会性标注中的语义信息,提出一种隐含包容层次结构来刻画标签空间中潜在的结构,并基于此模型推导出本体学习算法.首先利用集合论的方法确定标签之间的包容关系,并将其表示为标签包容关系图.在将此图转化为层次关系时,为解决包容关系的不一致性,提出一种基于随机游走的标签普遍性排序方法.最后提出一种自顶向下的凝聚式层次聚类算法来生成概念层次结构.在实际社会性标注系统中采集的数据集上进行的实验表明,与目前的代表性方法相比,文中提出的方法在性能上有明显的提高.

基于多种词特征的微博突发事件检测方法

近年来,各领域内频频发生各类突发事件,对社会稳定发展产生了一定程度的影响.本文提出了一种基于多种词特征的微博突发事件检测模型,可以在海量微博数据中对突发事件进行检测,便于相关决策者进行微博监控和舆论引导,尽可能减少突发事件给社会带来的危害.首先根据时间信息对微博数据进行时间切片,对每一个时间窗口内的数据分别计算各个词语的词频特征、话题标签特征和词频增长率特征;然后基于D-S证据理论和层次分析法,确定词的各个特征权重,并进行加权融合得到词的突发特征值,将突发特征值大的词挑选出来构成突发特征词集,构建基于共现度和结合紧密度的突发事件特征词集的耦合度矩阵;最后将该耦合度矩阵作为凝聚式层次聚类算法的输入,生成一棵由突发词为叶子节点的二叉树,并采用内部相似度的二叉树剪枝算法对聚类结果进行划分,即可实现对相应时间窗口突发事件的检测.实验结果表明,基于突发词的事件检测模型在簇内部相似度阈值等于1.1时效果最好,正确率达到0.8462、召回率达到0.8684、F值为0.8571,表明了本文所提方法的有效性.

轻资产运营对制造业企业研发投入绩效的影响

轻资产运营模式下企业将有限的资源集中于附加价值更高的研发和服务环节,将附加价值低的制造环节外包,是现代制造业服务化转型的重要模式。探讨轻资产运营对研发投入绩效的影响机理,依据轻资产运营的关键特征,从资产结构和运营特征两个维度,使用凝聚式层次聚类的方法,将选取的2009—2019年制造业上市公司分为强、弱轻资产运营企业,以轻资产运营为调节变量使用多重固定效应模型分析,发现研发投入与企业研发投入绩效存在显著的倒“U”形关系,轻资产运营对提高研发投入绩效具有积极作用,并且强轻资产运营企业的创新绩效更高。

基于MRF随机场的多光谱遥感影像最优化分级聚类

有限混合模型FM的分级聚类已广泛应用于不同领域,然而,由于它的计算复杂度与观测数据量平方成正比,致使在遥感影像方面应用受到了限制。另外,多光谱图像能提供空间和光谱两类信息详细的数据,但是,大多数多光谱图像聚类方法是基于像素的聚类,仅使用了其光谱信息而忽视了空间信息。本文定义一个相对混合密度函数,通过引入一个q-参数来调节各成分密度对其混合分布的贡献,提出一种广义有限混合模型GFM,设计一种新的适用于多光谱遥感影像的GFM分级聚类算法。该算法把MRF随机场和GFM模型结合在了一起,分类数通过PLIC准则自动确定。最后,利用仿真结果验证该算法的有效性,同时通过与K均值聚类、FM分级聚类以及SVMM分级聚类的比较说明本文算法的优越性。

基于网页概率潜在语义信息的用户兴趣聚类

为了能准确挖掘用户兴趣点,首先利用概率潜在语义分析PLSA模型将"网页-词"矩阵向量投影到概率潜在语义向量空间,并提出"自动相似度阈值选择"方法得到网页间的相似度阈值,最后提出将平面划分法与凝聚式层次聚类相结合的凝聚式层次k中心点HAK-medoids算法,实现用户兴趣点聚类。实验结果表明,与传统的基于划分的算法相比,HAK-medoids算法聚类效果更好。同时,提出的用户兴趣点聚类技术在个性化服务领域可提高个性化推荐和搜索的效率。

基于标题的BBS热点话题挖掘——以南京大学小百合BBS为例

目的:在使用数据挖掘发现BBS热点话题的过程中,标题的重要性经常被忽略。本文旨在论证和凸显标题在BBS热点话题挖掘中的重要作用,同时区别在BBS热点话题挖掘时标题和文本内容作用的不同。方法:以南京大学小百合BBS的每日10大热门话题帖子的标题为数据样本,采用凝聚式层次聚类法进行数据的聚类。结果:将270条样本数据聚为单类,选取其中有代表性的前五组进行讨论。结论:仅凭标题内容就能够有效挖掘出在一段时间内BBS上的热点主题,证明了标题在BBS热点话题挖掘中的重要性。

基于PLSI的标签聚类研究

针对现有的大众分类中标签模糊导致影响用户搜索效率的问题,使用概率潜在语义索引(probabilistic latent semantic indexing,PLSI)模型对标签进行潜在语义分析,经回火期望最大化(tempered exception maximization,TEM)算法训练得到在潜在语义下的条件概率,生成概率向量;在此基础上,提出凝聚式层次k中心点(hierarchical agglomerative K-mediods,HAK-mediods)聚类算法对概率向量进行聚类,并进行了相关对比实验。实验结果表明,HAK-mediods算法的聚类效果要好于传统的聚类算法,从而验证了该算法的可行性和有效性。