峰值点非负矩阵分解聚类算法

非负矩阵分解模型是一种常见的数据降维方法。在现有非负矩阵分解算法用于聚类的研究中,每个类别一般仅由一个或者指定多个中心点表示,然而这种表示方式往往无法准确描述其类别的特征和结构,从而影响聚类效果。为了解决这个问题,本文提出了峰值点非负矩阵分解算法。该算法首先为数据集找到多个密度峰值点,并构建密度峰值点和样本点的二部图,然后利用二部图完成聚类。此外该算法引入流形图正则化项来充分利用数据间的流形结构信息,并给出了算法的迭代更新规则。在大量真实数据集上的实验结果表明,该方法可以更加有效地利用数据本身的结构信息,从而提高聚类效果。     

超额订购下天文卫星短期任务的聚类规划方法（英文）

当用户的观测需求超过卫星的观测能力时，天文卫星的任务规划就成为一个超额订购的问题。对于该问题，设计了一个包含聚类阶段和短期任务规划阶段的框架。首先建立了任务聚类模型，用于减少超额订购任务的规模。其次，使用聚类的结果作为输入，建立了短期任务规划的数学模型。最后，提出了一种自适应混合搜索策略的人工蜂群算法，在基本人工蜂群算法中引入了自适应精英全局-局部搜索策略和自适应变邻域最优搜索策略，以求解聚类和短期规划问题。所提出的算法在实验中表现出更好的寻优能力和更快的收敛速度。此外，它还有效地减少了聚类阶段的任务数量，提高了短期任务规划阶段的任务完成度。     

逆向工程中一种新的特征识别算法

从某种角度上说,逆向工程是从已有实物的测量数据点中提取其实体特征再进行模型重建的过程。本文提出了一种新的特征识别算法,其首先采用基于面积和法矢准则的数据分割技术,对测量数据点进行数据分割。然后从特征所包含的分割面(简称特征分割面)中提取能够惟一标识该特征的4种特征编码,分别为:表述特征截面形状的截面编码、描述特征凹凸性的凹凸编码、显示特征二维俯视轮廓形状的轮廓编码以及反映特征二维俯视轮廓是否封闭的开闭编码。最后将这4种编码输入到基于人工神经(BP)网络的自动特征识别系统中,识别出特征类型并提取特征参数,从而实现特征重建。着重研究并实现了从特征分割面中提取特征编码的算法,并验证了算法的有效性。     

一种基于语义相似度的文本聚类算法

文本聚类在很多文本挖掘和信息检索系统中发挥着重要的作用。现有的聚类算法大多数都是基于向量空间模型,文档集合中出现的单词词频作为特征项。这些算法都存在数据维数过高、聚簇难以描述的问题,而且忽略了单词间的语义联系。本文提出了一种基于语义相似度的文本聚类算法——TCU SS(Text clustering usingsem an ticsim ilarity)算法。TCU SS算法将文档表示成概念列表,有效地解决了数据维数高和聚簇描述难的问题,并给出如何利用概念列表进行聚簇描述的方法。TCU SS算法利用两个概念列表中单词间的语义相似度作为文档间相近程度的度量,并以图为基础进行聚类分析,避免有些聚类算法对聚簇形状的限制。实验证明,TCU SS算法提高了聚类质量。     

基于模糊ISODATA*的关联规则聚类算法

在对模糊ISODATA算法分析的基础上,提出了一种适用于关联规则聚类ISODATA^*算法。本文首先分析了距离聚类的不足,然后结合关联规则的表示形式,提出了基于属性权重实现规则聚类的思想,并给出了相应的实现算法。最后采用国际上的UCI数据库进行了实验。实验表明该算法能有效地对关联规则进行聚类。     

基于PCA-RBF神经网络的浮选过程软测量建模

以浮选过程为研究对象,提出基于主元分析与RBF神经网络相结合的经济技术指标软测量模型,该模型依据工艺机理和经验知识对过程变量进行初选,采用主元分析方法对高维输入向量进行降维化简和辅助变量选择;采用新型混合递推算法对RBF神经网络参数进行优化。该算法包括修正网络中心的自适应聚类的简化型次胜者受罚竞争学习算法和修正网络权值的带遗忘因子的递推最小二乘算法。混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度。仿真结果表明,软测量模型能很好地实现浮选过程经济技术指标的全局预测。     

基于非欧式距离的可能性C-均值聚类

改进型可能性C-均值聚类(Improved possib ilistic C-means,IPCM)是在综合了模糊C-均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)和可能性C-均值聚类(Possib ilistic C-means,PCM)的基础上得到的。在IPCM的基础上,利用鲁棒统计观点和影响函数,引入一种新的距离度量以代替IPCM的目标函数中的欧式距离度量,提出了一种新的可能性C-均值聚类模型(A lternative improved possib ilistic C-means,A IPCM),并给出了该模型的具体实现算法。A IPCM具有良好的鲁棒性,更适合对含有噪声或野值的数据进行划分聚类。仿真实验表明,A IPCM能克服噪声敏感性问题,获得合适的聚类中心和高的聚类准确率。     

基于聚类算法的模糊逻辑结构与系统性能分析

针对一类特殊的模糊逻辑系统，对模糊逻辑规则结构与系统性能之间的关系进行了深入细致的数学推导和分析，从而得出在采用聚类技术构造模糊逻辑结构中影响系统性能的主要因素。通过相关的论证与分析，为各种聚类算法在模糊逻辑结构辨识中的应用奠定了理论基础，避免了以往对模糊结构与性能之间表述的含糊性和不系统性，为模糊逻辑系统的合理设计及其应用提供了数学依据。     

一种改进的模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用

提出了一种改进的模糊聚类图像边缘快速检测算法,该算法在利用像素灰度值的同时还考虑了像素的空间信息,基于模糊集合理论将图像从灰度空间映射成一个模糊隶属度矩阵,然后将隶属度矩阵中的元素作为样本进行模糊聚类,从而提取出图像边缘。基于热力学原理选取隶属度函数,通过调节温度系数,实现图像边缘由粗到细的提取。实验证明,该方法在计算速度、滤除噪声、提取边缘等方面均优于C-均值聚类算法。     

基于现场可编程门阵列实现二维光栅优化设计算法

提出了一种基于现场可编程门阵列实现的遗传算法对二元光栅直接进行二维优化设计的方法。采用二次多项式函数描述二元光栅曲面的面形,给出了基于现场可编程门阵列的遗传算法优化光栅的解决方案;以多项式系数为优化设计对象,选用了适合本设计的硬件实现编码、选择、交叉、变异算子、适应度计算算法,同时引进了精英保存策略来提高程序的健壮性和加快收敛速度。算法充分考虑硬件处理的并行性和流水线特点,利用Verilog HDL语言编程,在Altera的cycloneⅡEP2C50器件上实现。结果表明,该算法对二元光栅优化设计计算速度比软件实现的快四十倍以上,有效提高了二维二元光栅优化设计的速度。     

A Rework Reduction Mechanism in Complex Projects Using Design Structure Matrix Clustering Methods

To reduce the uncertainty and reworks in complex projects,a novel mechanism is systematically developed in this paper based on two classical design structure matrix(DSM) clustering methods:Loop searching method(LSM) and function searching method(FSM). Specifically,the optimal working areas for the two clustering methods are first obtained quantitatively in terms of non-zero fraction(NZF) and singular value modularity index(SMI),in which the whole working area is divided into six sub-zones. Then,a judgement procedure is proposed for conveniently choosing the optimal DSM clustering method,which makes it easy to determine which DSM clustering method performs better for a given case. Subsequently,a conceptual model is constructed to assist project managers in effectively analyzing the network of projects and greatly reducing reworks in complex projects by defining preventive actions. Finally,the aircraft design process is presented to show how the proposed judgement mechanism can be utilized to reduce the reworks in actual projects.     

最小支撑树算法在基因表达数据聚类分析中的应用

聚类分析已成为对基因表达数据进行挖掘以提取生物医学信息的主要方法.本文提出了基于图论的最小支撑树(Minimum spanning tree,MST)聚类算法,用MST表示多维基因表达数据,可将数据的聚类转换为对最小支撑树的分割,相对于传统聚类方法,最小支撑树算法具有形象直观、对一些准则函数能产生全局最优解等优点;将MST算法分别与Memetic algorithm及人工免疫算法(Artificial immune network,aiNet)相结合,则产生更优化的聚类结果.对酵母基因表达数据的实验结果表明,最小支撑树聚类算法是一种有效的基因表达数据的聚类方法.     

独立电源系统有源滤波器测控系统自动定制技术

采用自动定制技术设计了独立电源系统有源滤波器测控系统。对独立电源系统有源滤波器测控系统进行了需求及特点分析。以需求为出发点并参考特点建立测控系统的体系结构,进行功能性的划分,实现了测控系统的功能构件化。采用面向对象的设计思想,将组成系统的构件抽象化为类,利用UML建模语言对测控系统进行建模,利用代码生成工具以及成熟的硬件构件实现测控系统。将自动定制得到的测控系统实际应用于独立电源系统有源滤波器中,对该系统进行了检验。     

基于方向调制的无线安全传输基本原理、关键技术与未来展望

方向调制(Directional modulation,DM)作为无线物理层安全传输的关键技术能够很好地提升系统的安全性能。然而,由于在角度测量过程中存在误差,因此需要在设计有用信号波束成形向量和人工噪声(Artificial noise,AN)投影矩阵时考虑角度误差,从而提升系统安全性能。本文首先描述了DM系统模型,然后介绍了到达角(Direction of arrival,DOA)估计技术、稳健波束成形设计的3种算法及功率分配技术。仿真表明:稳健波束成形合成方法的性能明显要优于非稳健合成方法,且有用信号和AN之间最优功率分配能明显提高安全速率性能。最后,对DM未来新的发展方向与所面临的挑战性等开放问题进行展望与总结。     

Morphological Undecimated Wavelet Decomposition Fusion Algorithm and Its Application on Fault Feature Extraction of Hydraulic Pump

Since vibration signals of hydraulic pump are mostly nonlinear and traditional fusion algorithm cannot satisfyingly process them,a morphological undecimated wavelet decomposition fusion(MUWDF)algorithm is proposed.Firstly,under the framework of morphological undecimated wavelet decomposition(MUWD),multi-channel signals are decomposed.Approximate signals of all decomposition layers are selected by feature energy factor and fused according to the presented fusion rules.Furthermore,specific method for optimal selection of MUWDF parameters is presented to avoid subjective influences.Finally,the proposed algorithm is verified by simulation signals and pump vibration signals.     

基于FPGA的并行遗传算法硬件实现的研究

遗传算法具有天然的并行性。FPGA(Field programmable gate arrays)本质上的并行特性使其很适合用于实现并行的遗传算法。结合两者的并行特性，本文提出了一种基于FPGA的并行遗传算法。选用了适合硬件实现的选择、交叉、变异算子，并将它们设计成流水线结构。整个设计采用了XILINX公司的XC2V1000型号FPGA芯片。算法利用VHDL语言来描述。实现后的测试表明，这种硬件遗传算法有效减少了运行时间，使其在一些实时性要求较高的场合得到很好应用。     

SAR原始数据压缩技术研究

研究两种合成孔径雷达(SAR)原始数据压缩算法，它们是块自适应树型矢量量化算法和块自适应预测编码算法。前者是在使用穷尽型搜索技术的块自适应矢量量化算法的基础上，通过使用树型搜索算法来提高算法的运行效率；后者是通过预测编码来消除SAR原始数据之间的相关性从而提高压缩性能。结合机载SAR实测原始数据，对讨论的各种算法分别进行压缩和解压缩，并进行SAR成像处理。通过比较和分析各种算法的性能及图像域参数，表明块自适应树型矢量量化算法和块自适应预测编码算法能提高SAR原始数据的压缩性能，比较适合实际工程应用。     

一种新的基于粒子群算法的聚类方法

建立了聚类分析问题的数学优化模型,提出了一种新的粒子群算法解决聚类问题。对基本粒子群优化算法作了改进,思路是将K-均值方法的结果作为一个粒子和利用新的分类中心调整粒子位置。对Iris植物样本数据的测试结果表明:4种粒子群算法的效果都比较好,特别是第3种改进的粒子群算法的效果更好,粒子群优化聚类技术很有潜力．     

特征加权的阴影C均值聚类新算法(英文)

将特征加权的划分聚类方法应用在阴影集的框架中阴影聚类产生的核心区和边界区的样本对每一个类的质心有不同的影响。通过集成特征权重,加权计算的公式引入到聚类算法中。权重指数的选择对于好的聚类结果非常关键,而且权重随着每次迭代划分而更新。文中给出了算法的收敛性,并且使用了可行的聚类有效性指标。在合成数据集和真实数值数据集上的不同特征权重的实验结果表明,该加权算法优于其他不加权算法。