对随机投影算法的离群数据挖掘技术研究

d维点集离群数据挖掘技术是目前数据挖掘领域的研究热点之一。当前基于距离或最近邻概念进行离群数据挖掘时,在高维数据情况下的挖掘效果不佳,鉴于此,将基于角度的离群因子应用到高维离群数据挖掘中,提出一种新的基于随机投影算法的离群数据挖掘方案,它只需要用接近线性时间的方法就能预测所有数据点的基于角度的离群因子。该方法可以用于并行环境进行并行加速。对近似质量进行了理论分析,以保证算法的可靠性。合成和真实数据集实验结果表明,对超高维数据集,该方法效率高、可伸缩性强。

广义模糊K调和均值聚类的近红外光谱生菜储藏时间鉴别

生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。为了快速、无损和有效地鉴别生菜的储藏时间,以欧式距离的p次方代替模糊K调和均值聚类(FKHM)中欧式距离的平方提出了一种广义模糊K调和均值聚类(GFKHM)算法并将该算法应用于鉴别生菜的储藏时间。以60个新鲜生菜样本为研究对象,采用AntarisⅡ近红外光谱分析仪每隔12h检测生菜的近红外漫反射光谱,共检测三次,光谱扫描的波数范围为10 000~4 000cm^(-1)。首先用主成分分析(PCA)对1 557维的生菜近红外光谱进行降维处理以减少冗余信息,取前20个主成分,经过PCA处理后得到20维的数据。然后用线性判别分析(LDA)提取光谱数据的鉴别信息以提高聚类的准确率,取鉴别向量数为2,则LDA将20维的数据转换为2维数据。最后以模糊C-均值聚类(FCM)的类中心作为FKHM和GFKHM的初始聚类中心,分别运行FKHM和GFKHM计算模糊隶属度以实现生菜储藏时间的鉴别。结果表明,GFKHM的鉴别准确率能达到92.5%,FKHM的鉴别准确率为90.0%,GFKHM具有比FKHM更高的鉴别准确率。GFKHM的聚类中心比FKHM更逼近真实类中心。GFKHM的收敛速度明显快于FKHM。采用近红外光谱技术同时结合GFKHM,PCA和LDA为快速和无损地鉴别生菜储藏时间提供了一种新的方法。

Gath-Geva联合模糊聚类的生菜近红外光谱聚类分析

生菜的新鲜程度是影响生菜品质的最重要因素之一,其主要取决于生菜的储藏时间,因此,对不同储藏时间的生菜进行准确鉴别具有重要研究价值。由于不同储藏时间生菜的近红外光谱数据具有差异性的特点,因而使用近红外为不同储藏时间的生菜进行鉴别分类是可行的。通过将联合模糊C均值聚类(allied fuzzy c-means,AFCM)中的欧式距离测度替换为指数距离测度从而提出了一种GG联合模糊聚类(Gath-Geva AFCM,GGAFCM)分析算法。GGAFCM通过迭代计算得到模糊隶属度值和典型值,再结合近红外光谱实现了对不同存储时间生菜的高效精准鉴别。以新鲜的生菜样本作为研究对象,使用傅里叶近红外光谱仪(AntarisⅡ型)每隔12 h对生菜样本采集漫反射光谱数据,光谱的波数范围介于10000~4000 cm-1之间。首先,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)对采集到的1557维生菜近红外光谱数据进行数据压缩将其降至22维,然后通过模糊线性判别分析(fuzzy linear discriminant analysi s,FLDA)对降维后的近红外漫反射光谱数据的鉴别信息进行提取。设定鉴别向量数为2,即通过FLDA将22维的生菜近红外光谱数据转换为了2维数据。最后将模糊C均值聚类(fuzzy c-means,FCM)的聚类中心作为GGAFCM和AFCM的初始聚类中心,通过运行FCM,GGAFCM和AFCM完成对不同储藏时间生菜的鉴别分类,并对三种模糊聚类算法得到的聚类准确率、模糊隶属度、迭代次数进行分析。实验结果表明:在初始化条件相同的情况下,采用的GGAFCM算法与FCM和AFCM算法相比具有更高的鉴别准确率。在m=2的情况下,GGAFCM的鉴别准确率达到了95.56%,而AFCM的聚类准确率为91.11%。GGAFCM迭代4次达到收敛,而AFCM与FCM均需要8次迭代计算才能达到收敛。基于近红外光谱技术,通过GGAFCM结合P CA与FLDA算法可以高效快速且无损的完成对储存时间不同的生菜的准确鉴别分类,为生菜储存时间的准确、快速鉴别提供了实验依据和参考方法,具有一定的实际应用价值。

近似线性时间的社团结构动态演化挖掘算法

探测网络社团结构对于分析、设计复杂的自然或工程网络至关重要,然而现有的探测技术主要依托于最优化和启发式算法,不能兼顾计算效率和准确性。因此提出了一种基于演化迭代技术的动态社团探测算法,它能准确高效地发现网络中的社团结构。首先引入了一个离散时间的动态系统,通过描述社团划分收敛到特定指标最优的演化轨迹来确定社团划分。接着提出了一个一般化的指标函数,以确定网络中最优的社团数量及最稳定的社团结构。该指标函数极具概括性,改变相应的参数即可引申到各种已广泛应用的指标函数。针对参数选择的困难,利用图生成模型自动确定社团划分的指标函数。此算法效率很高,计算复杂度与稀疏网络中的节点数量呈近似线性关系。最后,在人工和真实网络中进行了大量的仿真实验来测试算法表现,结果显示所提算法能够揭示很多有价值的信息。

近震参数处理程序的研究与应用

根据安徽省地震局规定使用的表面震源《走时表》 ,按其精度要求 ,把震中距分成三个距离段进行程序设计。在数据处理上 ,对 4 6°以内的数据 ,为保证精度 (0误差 ) ,采用数据检索方式 ;而对 4 6°～ 13 5°之间的数据 ,在保证精度的前提下 ,先进行线性拟合 ,解出一系列关于Δ的函数方程 ,再进行程序编制 ,在实际使用中发挥了较好的作用。

拦截临近空间目标制导律的工程化设计研究

针对防空导弹拦截临近空间目标时制导控制回路发散较早的问题,从工程应用的角度对天线罩误差斜率影响进行分析,提出对有效导航比的修正,并在制导律设计中引入已知的控制回路时间常数信息,采用非线性反演方法求得该制导规律。仿真结果表明,该制导律既能有效抑制天线罩误差斜率的影响,确保系统的有效导航比,同时又能减小系统动力学的等效时间常数,推迟导弹视线角速度的发散时刻,从而提高导弹的制导精度。