简介：摘 要：针对战场环境数据量大、数据种类多的特点本文提出了基于VSM和AMMK-means的聚类信息推荐方法，为不同席位提供主动服务，增强指挥员的战场感知能力。本文首先使用VSM来表示战场信息的文本特征，然后采用AMMK-means聚类算法对战场信息进行分类，构建用席位兴趣模型，最后计算席位兴趣模型和候选信息之间的相似度并向席位推荐其感兴趣的战场信息。

简介：云计算中的群集计算应用程序（例如MapReduce和面向用户的应用程序）具有应用程序级别的需求,因此需要有高级别的抽象来表示这些应用程序的需求.协流（coflow）是一个网络级别的抽象,用来表达数据并行编程范例的通信要求.协流使应用程序更容易地将其通信语义传达给网络,从而使网络能够优化常见的通信模式.然而,现有的协流识别方案依赖于修改应用程序,并不适用于多数实际场景.提出了基于增量聚类的协流识别策略,采用增量聚类算法来执行快速、透明的协流识别,实现了协流识别的自动化,同时无需对应用进行修改.仿真实验结果显示,本文的识别算法具有超过90%的准确率,具有一定的鲁棒性.

简介：在隧道开挖施工过程中,经常会遇到围岩失稳,变形的问题。本文结合了宁德至武夷山高速公路S4合同段下洲隧道工程,利用灰色聚类法对隧道围岩分级进行了分析计算,对比传统分级法与灰色聚类法两种分级结果,并对隧道开挖施工后围岩稳定、支护提出了意见。

简介：目的探讨人脑星形细胞瘤发生发展中相关基因及分类特征基因的表达。方法用含13939种人基因的BioStarH140S芯片，以正常脑及18例胶质瘤组织总RNA制备的探针杂交芯片，ScanArray4000扫描信号，提取脑及不同级别星形细胞瘤的差异基因并行生物信息分析，Hierarchical聚类提取差异基因的特征。结果星形细胞瘤中筛选出438条(3．14％)差异表达基因；信息分析与细胞信号、细胞骨架和运动、癌基因及抑癌基因等多类基因密切相关；与分类相关的特征基因有MAP7、DBCCR1、PCDHA5、KCNAB1、NAPIL2等。表达谱将星形细胞瘤分成两类，与临床组织病理分类基本一致。结论芯片是基因分析和筛选肿瘤标志性基因的有效手段，可客观分析星形细胞瘤发展及预后；分类特征基因为星形细胞瘤侵袭性和预后判断提供依据，有助于临床诊治。

简介：由于工具书编纂队伍庞大，工作流程上又多头并进，所以工具书编纂过程中难免会出现内容交叉重复问题。为了减少工具书查重的工作量，文章提出了一种基于文本聚类的查重方法。试验表明，分层聚类算法可用于大型工具书词条查重工作，它对工具书编纂中解决词条交叉重复问题是有效的。

简介：简述了编组站分类问题的研究现状以及编组站的类别,介绍了运用K均值聚类对编组站进行分类的主要步骤。将该方法应用到东北地区11个编组站分类的实例中,在计算过程中,使用SPSS16统计学软件,计算结果表明分类正确,证明该方法可行,具有人为因素影响小、计算持续时间短及结果较精确等特点。

简介：对于多属性群决策中专家权重确定的问题，本文提出了基于聚类的专家权重确定方法，将专家权重分为类别间权重和类别内权重，对专家聚类步骤和类别间权重的计算方法进行了改进。通过专家给出的判断矩阵构建相容度矩阵，利用系统聚类原理，对相容度矩阵进行聚类，得到最大相容度谱系图。通过最大相容度间的距离和给定阈值的比较，对专家进行恰当分类，从而避免了根据现有研究步骤只能将专家分为两类的不足。此外，在确定类别间权重时，除继续对类容量较大的类赋予较大的类别间权重系数外，还引入专家判断矩阵的属性权重一致性来反映类别间的差异，从而有效避免了当某几类专家中含有相等数目专家时，赋予这几类专家相同类别间权重系数的问题。所提方法结构清晰、计算简便，并使得专家权重计算结果更为合理准确。最后运用一个算例对比验证了该方法的可行性和有效性。

简介：传统的搜索引擎所提供的搜索结果仅仅是按照Web与查询的相关性从高到低排成一个有序列表，不具备层次性。用户使用起来并不方便。文章通过采用覆盖聚类算法对搜索引擎的结果进行聚类来解决这个问题，并对其实现过程进行较为详细的描述。

简介：摘要分析了C油田A二类油层聚驱注聚后期含水回升期存在的主要问题，即聚合物突破后，层间矛盾加剧，薄差层动用程度差，加之聚合物的清污混注，使区块含水上升过快，目前综合含水达到94.8%，并制订实施综合调整措施，含水回升速度得到控制，区块开发效果明显改善。

简介：摘要：地市供电公司通过归类分析进而准确、快速、有效地发掘用户侧需求响应潜力是缓解高峰时期供电压力和保障电网安全运行的重要举措。用电负荷聚类在电力需求侧响应中具有重要作用，可以帮助实现电力系统的优化调度、提高能源利用效率和促进电力市场的健康发展。本文结合面向电力需求侧响应的用电负荷聚类策略进行研究，以供参考。

简介：许多文献讨论了模糊综合评判取大取小算法问题，文献中指出了文献中的错误所在．通过研究发现模糊综合评判取大取小算法是一种以点表示面的片面评判，不是综合评判，因此模糊综合评判取大取小算法是不合理的，并指出文献中对取大取小算法的改进是错误的．

简介：本文针对船舶柴油机故障诊断系统提出了一种基于遗传算法优化训练的模糊神经网络诊断方法,介绍了这种模糊神经网络故障诊断系统的结构及其参数形式,通过遗传优化算法对它的权值和阈值进行了学习优化训练。这种方法可以有效地避免通常所选BP算法训练易陷于局部极值的问题,最后将该遗传算法优化训练的模糊神经网络系统应用到船舶柴油机的故障诊断中,通过仿真研究,说明了该方法的有效性。

简介：摘 要：本文以浮选柱液面为控制对象，该系统具有大惯性，大滞后，非线性，以及控制的数学模型难以找到等特点。利用PID控制的可靠性和稳定性强和模糊算法不需寻找数学模型的优点，采用模糊算法和PID控制相结合的控制方法控制电动阀。通过电动阀调控浮选柱液面，达到液面控制的目的。

简介：摘要为了提高电力变压器故障诊断的准确性,提出了一种基于BP网络算法来优化模糊Petri网的电力变压器故障诊断方法。使用BP网络算法的自学习和自适应能力,在确定权重的模糊Petri网,阈值,信誉等网络参数初始值的前提下,优化模糊Petri网网络参数。在模糊Petri网网络结构、算法的BP网络,电力变压器DGA训练样本,模糊Petri网网络参数一步一步接近真正的价值。实例分析结果表明,该方法可以有效地诊断电力变压器的单故障和多故障,提高故障诊断的精度,证明了该方法的正确性和有效性。

简介：模糊系统具有容易被人理解的表达能力,神经网络则具有极强的自适应学习能力。本文将模糊逻辑控制技术和神经网络技术相结合,给出了一种比单独模糊系统或单独的神经网络系统性能更好的基于模糊RBF神经网络自整定的拥塞控制方法。该方法根据路由器中队列长度的变化来调整数据包的丢弃概率,从而使路由器的队列长度稳定在一期望值附近。仿真结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,更短的调节时间。

简介：文章提出了一种基于遗传算法建立高木-关野型（T-S）模糊模型的编码方法．该方法将模糊模型的输入变量、规则的选择及结构、对应于任意规则中每个输入变量的隶属度函数的中心位置及宽度同时编码进染色体中，并在遗传算法中进化．为了验证此方法的有效性，文中通过此方法对磁流变（MR）阻尼器的逆动力学模型进行了训练，并通过仿真对训练得到的模糊模型的精度与训练数据进行了比较．结果表明，通过此方法得到的进化T-S模糊模型可以实现高非线性模型的参数辨识，且具有较少的输入变量、规则以及较高的精度．

简介：摘要电力系统线损分析一直以来都是研究的热点和难点。由于线损数据具有高维特性，传统数据挖掘方法很难直接应用于线损分析中。使用蚁群聚类算法将线损数据划分为多个子空间，再对特征样本进行聚类，并对每一组的线损特征规则进行了分析。

简介：本文提出了一类教育最优投资模型的快速瓶颈消除算法,给出了算法的思想和具体迭代过程,对算法的最优性进行了证明.最后通过实例给出了算法直观的表上作业法.该算法迭代次数非常少,是一种实用的好算法.

简介：进入苏教版必修三的学习，我和我的学生都遇到了算法这一章的学习．算法是计算机理论和技术的核心，也是数学的最基本内容之一．随着现代信息技术飞速发展，算法在科学技术、社会发展中发挥着越来越大的作用，算法的基本知识、方法、思想日益融入社会生活的许多方面，已经成为现代人必须具备的一种基本素质．作为新课程新增内容之一，本章内容反映了高中教学的时代性，有助于提高学生提出，分析和解决问题的能力，有助于发展学生的应用意识和创新意识．

简介：摘要：图像分类是计算机视觉领域的一个重要的任务，为了解决这一任务，本文提出一种基于每一类的判别信息生成的字典模型，称为监督的类判别的字典学习(Supervised Class-discriminant Dictionary Learning, SCDDL)模型。SCDDL模型从训练集中学习得到一个字典和在这字典上的表示系数，不仅不同类别的字典对训练样本的重建误差具有判别性而且表示系数具有判别性。在此基础上，充分利用重建误差的判别性和表示系数的判别性提出相应的图像分类方案。大量的实验结果表明，与现有的模型分类方法相比较，该分类方法在图像分类的任务上具有较好的分类性能，且算法的效率高。