一种基于SOM的中文Web文档层次聚类方法

近年来Internet迅猛发展 ,网上的信息急剧膨胀 ,如何高效、高质量地检索到用户所感兴趣的中文信息资源 ,是当前我国Internet资源发现的热点问题之一。本文将神经网络聚类方法之一SOM(Self OrganizingMap ,自组织特征映射 )的思想和方法引入中文Web搜索引擎 ,首先探讨了其网络模型和算法 ,而后提出一种聚类用户所感兴趣的中文Web文档的层次聚类方法 。

基于随机矩阵理论及层次聚类方法在肝癌基因网络中的研究

为了找出与肝癌发生发展有关的基因,利用随机矩阵理论及层次聚类法分析肝癌基因网络,构建了肝癌基因层次树图,分析得到5个具有不同功能的基因团簇,并预测WNT4、SLU7基因与B淋巴细胞免疫过程有关,LMNB2、CDC7L1、H2AFX基因能促进肝癌细胞的增殖.

基于文本挖掘的自动非负矩阵分解的层次聚类方法

随着网络信息技术的飞速发展,人们在如此庞大的信息中如何找到有用的信息成为一个问题,文本挖掘技术在这样的背景下应运而生。为解决层次关系的文字资料的文本挖掘,文章提出一种新自动非负矩阵分解的层次聚类方法。实验结果对实际数据集进行了比较,结果表明,该方法对于所有情况的平均估计要优于其他传统方法,对于具有层次关系的文字资料的数据挖掘是一种较好的方法。

一种基于改进层次聚类的Hough空间峰值检测方法

运用Hough变换对序列图像中的弱小点目标运动轨迹进行直线检测时,常规的Hough变换参数空间峰值检测方法难以区分相近的目标运动轨迹。为满足多目标有效跟踪的应用需求,文章根据目标Hough变换参数空间的狭长型特点,结合改进的层次聚类方法,给出一种基于层次聚类的Hough变换参数空间峰值检测方法。通过实验分析,验证了文章所提方法的有效性。

聚类奇异谱分解方法及其在机械复合故障诊断中的应用

针对奇异谱分解(Singular Spectrum Decomposition,简称SSD)方法在重构奇异谱分量(Singular Spectrum Compo-nent,简称SSC)时的不足,结合聚类理论,提出了聚类奇异谱分解(Clustering Singular Spectrum Decomposition,简称CSSD)方法。该方法首先对时间序列数据构造轨迹矩阵;然后通过奇异值分解获得若干奇异值向量矩阵和特征值矩阵;接着利用对角平均化得到初始单分量;最后采用层次聚类方法计算任意两个初始单分量之间的相似度,并完成单分量的重构获得聚类奇异谱分量(Clustering Singular Spectrum Component,简称CSSC)。通过仿真信号和机械复合故障信号的分析结果表明,相比较于SSD方法,CSSD方法具有优越的分解性能并可以有效地提取出机械复合故障的特征。

一种改进的图聚类的相异度度量方法

采用凝聚聚类思想进行聚类分析,通过对距离最小的两个类进行循环合并,从而改进了最大最小关联度图聚类方法在针对图中两个邻接结点的度都非常大,而它们连接相同结点的数目极少的问题时,普通聚类方法难以解决两个结点的关联度很大,而实际上相似性并不高的情况,最后通过实例检验了凝聚聚类算法的正确性和有效性。

图聚类的相异度度量方法研究

图是实体及其关系建模的一种常见方法并广泛地运用于Internet,Web结构,社团网络等的结构描述。在面对图中两个邻接结点的度都非常大,而它们连接相同结点的数目极少的问题时,普通聚类方法难以解决。对这一问题,根据图的相异度矩阵计算模型,采用凝聚的层次聚类方法思想,可以进行有效的聚类分析。最后通过实例检验了上述度量标准及聚类算法的正确性和有效性。

基于特征的机载导弹阵地抢修性聚类评估方法

结合机载导弹阵地战场抢修决策平台的开发,建立了机载导弹阵地装备抢修性评价体系,同时为了合理引入抢修性评价过程中的专家分歧,提出了基于特征的聚类评估方法。该方法首先将评估矩阵进行奇异值分解,提取对矩阵特征贡献率大的奇异值进行分解逆运算,然后选取欧氏距离和离差平方和作为层次式聚类方法的分类指标,对数据进行聚类分析。文末应用上述评价体系和评估方法对某型机载导弹阵地典型装备进行了抢修性评估。应用表明:适当引入专家分歧使得聚类分析结果趋向合理化。所提评估方法对群决策问题适用。

C^4ISR系统指挥控制关系适应性演化模型和方法研究

研究了C4ISR系统结构中指挥控制关系的适应性演化问题。构建了C4ISR系统结构中的指挥控制关系模型,在对指挥控制关系适应性演化过程分析和描述的基础上,设计了演化过程中的指挥控制关系的结构变化代价和性能代价,并以最小化总的演化代价为目标函数构建了指挥控制关系适应性演化问题的数学模型。提出了基于n-Best策略层级聚类方法和遗传算法(genetic algorithm,GA)的问题模型求解思路。n-Best策略层级聚类方法用来获取每个任务阶段可行的指挥控制关系集合,而GA用来搜索最优的演化路径。最后通过某一仿真算例验证了求解方法的可行性、稳定性。

C2组织决策实体配置问题建模与求解方法

针对指挥控制组织设计中决策实体的配置问题,提出了一种问题的配置模型及其求解方法。在分析传统决策实体配置模型不足的基础上,采用了作战任务执行时间来测度决策实体工作负载,建立了以全部决策实体工作负载的均方根(root mean square,RMS)最小为目标函数的问题数学模型。提出了基于最小RMS合并规则的层次聚类方法的问题求解思路,给出了该方法的具体步骤和流程。最后结合联合作战仿真算例中一个任务-平台的调度方案,验证了所提方法的有效性和优越性。

基于BIRCH的分布式光伏系统短期发电功率预测方法

当前分布式光伏系统短期发电功率预测结构多设定为目标式,预测范围在实际发电环境下受限,导致平均绝对预测误差增加。为此设计基于利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies,BIRCH)的分布式光伏系统短期发电功率预测方法。首先,明确预测指标,采用多层级的方式设计预测结构;其次,结合BIRCH原理,设计发电功率预测模型;最后,采用梯度回归处理的方式来实现最终预测。测试结果表明,对比传统变分模态分解-麻雀搜索算法-反向传播(Variational Mode Decomposition-Sparrow Search Algorithm-Back Propagation,VMD-SSA-BP)光伏系统短期发电功率预测小组、传统时序动态回归光伏系统短期发电功率预测小组,此次所设计的方法得出的平均绝对预测误差被较好地控制在2.1以下,预测效果更佳,针对性更强,误差可控,具有实际的应用价值。

基于区域直方图和特征相关匹配规则的图像复制-粘贴篡改检测算法

针对当前较多图像伪造检测算法主要通过利用图像的灰度特征来进行图像伪造检测,当伪造内容存在较大灰度差异时,将导致检测结果中出现较多的误测以及鲁棒性不佳的不足。提出了基于区域直方图和特征相关匹配规则的图像复制-粘贴篡改检测算法。首先,利用Hessian矩阵行列式对图像特征进行检测,通过积分图像的方法提高Hessian矩阵行列式检测图像特征点的效率。然后,通过求取Haar小波响应值,以判定特征点的主方向。接着,对圆形窗口进行均匀分割,利用像素点的梯度模值来建立分割区域直方图,以获取特征向量,生成特征描述符。最后,利用归一化互相关(NCC)函数对特征点的相关性进行度量,建立特征相关匹配规则对特征点进行匹配。利用凝聚层次聚类方法,对特征点进行层次聚类,实现图像的伪造检测。实验结果分析表明,与当前图像匹配算法相比,图像伪造检测算法不仅能较精确的对伪造内容进行检测,而且还具有较强的鲁棒性能。

基于饱和度的路网交通态势实时辨识

提出一种基于交通饱和度的路网交通态势辨识方法。通过预测交叉口排队长度和交通流量,得到交叉口和路段的饱和度。再利用层次K-Means聚类方法,对路网饱和度进行了聚类分析,由饱和度与服务水平的关系来确定各类对应的交通态势。根据路网饱和度均值,将热力图的点分布密集程度制作成交通态势热力图,对曲靖市麒麟区路网的交通态势预测进行了验证。研究结果表明:该方法可以实现路网交通态势实时辨识,并可弥补数据缺失情况下的交通态势辨识误差的不足,增加结果的可靠度。

基于概念语义网络的词族挖掘研究

[目的 /意义]提出一种新的词族识别方法,用于构建语义工具和辅助检索扩展,以降低编表专家的认知负担,提高语义工具构建和更新的效率。[方法 /过程]首先通过同现统计和相似度计算建立学科领域的概念语义网络,再利用社会网络分析中的Island算法进一步识别该网络中的词族。并以金融学科为例,比较该方法与层次聚类算法、"词素后方一致"方法识别词族的效果。[结果 /结论]结果发现,Island算法的效果优于层次聚类算法,并与"词素后方一致"方法各具优势,可以结合使用,取长补短。