基于阈值和蚁群算法结合的聚类方法

为了改善聚类分析的质量，提出了一种基于阈值和蚁群算法相结合的聚类方法．按此方法，首先由基于阈值的聚类算法进行聚类，生成聚类中心，聚类个数也随之初步确定；然后将蚁群算法的转移概率引入K-平均算法，对上述聚类结果进行二次优化．实验表明，与尽平均算法等相比，该聚类方法的F-测度值（F-measure）更高．     

公路收费系统数据挖掘中的聚类算法

在对公路收费数据进行数据挖掘中经常用到聚类算法,具体应用时需要对聚类技术的种类及各自的应用范围和特点、适用的挖掘目标和数据特征进行研究,以便合理制定相关的知识发现工作目标并明确挖掘项目预处理要求,进而提高挖掘项目实施的合理性与可控性。     

基于遗传算法的高效聚类挖掘新算法

提出了一种基于遗传算法的聚类数据挖掘新算法，并在某钢铁集团CIMS工程的销售管理系统中成功进行了应用，新算法与已有算法进行了对比研究。新方法对其他类似的实际应用也有参考价值。     

空中目标威胁估计的模糊聚类方法研究

依据雷达工作特点和空中目标的具体情况,建立了描述空中目标威胁特性的共性指标体系,应用模糊聚类分析理论,提出了一种基于模糊动态聚类图来判别空中目标威胁程度的方法,并给出实例分析,以验证方法的可行性和有效性.结果表明,案例分析结论与实际情况吻合.     

模糊聚类法在公路交通事故黑点 成因分析中的应用

通过运用模糊c-划分空间方法,对事故黑点成因进行空间划分.采用模糊聚类ISODATA方法确定模糊划分矩阵和成因各特征指标聚类中心,并进行事故黑点成因聚类分析;利用划分系数F_c(U )和划分的平均棋糊摘H_c(U)对聚类效果进行评价.     

基于自适应谐振理论的Web文档聚类集成方法

提出了基于自适应谐振理论的Web文档聚类集成方法．该方法先用蚁群算法对Web文档进行聚类,再用ART神经网络对聚类结果集成．实验结果表明,集成后的聚类综合质量高于集成前的聚类综合质量．     

基于均值聚类的车牌定位技术研究

采用强制综合聚类中心的均值聚类思想对车牌图像进行区域分类,在HLS颜色空间下,利用数理统计的方法得到聚类颜色中心,并对目标图像进行强制聚类,以最终获得只包括车牌四种颜色的待处理的图像,然后利用形态学、人工神经元网络等技术对车牌进行车牌识别.该方法在实践中进行了验证,比基于二值化和灰度化处理思路的定位效果更好,能对多种不同环境下的拍摄的车牌进行有效的识别.     

快速查找初始聚类中心的K_means算法

传统的k_means算法对初始聚类中心十分敏感,聚类结果随不同的初始输入而波动,容易陷入局部最优.为消除这种敏感性,针对k_means算法,提出了一种新的基于数据样本分布选取初始聚类中心的方法,对公共数据库UCI里面的数据实验表明改进后的k_means算法能产生质量较高的聚类结果,并且消除了对初始输入的敏感性.     

新型聚类集成算法研究

1 研究意义 所谓聚类，是对数据集中的数据应用某种方法进行分组，使得每组内部的数据尽可能相似而不同组之间的数据尽可能不同，即“物以类聚”，从而发现数据集内在的结构。     

基于DENCLUE聚类算法的交通事故多发点鉴别方法

针对目前交通事故多发点鉴别常用方法存在的问题,引入了DENCLUE聚类算法用于事故多发点鉴别。对DENCLUE聚类算法的基本原理,基本定义及计算步骤进行了阐述,重点分析了该算法用于事故多发点鉴别的可行性。实例计算结果表明：与传统事故多发点鉴别法方法相比,该算法能有效的避免对排查位置进行事先划分,实现任意长度聚类;同时,在事故数据小样本的情况下,能充分凸显道路沿线的危险性,可以有效地应用于事故多发点鉴别的研究。     

基于遗传动态模糊聚类的道路交通状态判定方法

针对当前城市道路交通状态判定时采用的模糊c均值聚类(FCM)和c均值聚类等方法的有效性较差的状况,提出了一种基于遗传算法的动态模糊聚类方法,通过计算交通流参数之间的模糊相似性,不失真地反映它们之间的内在关联,同时将交通流参数之间的模糊相似性映射到样本之间的欧氏距离,即将高维样本映射到二维平面,利用遗传算法不断优化两者之间的映射,使交通流参数之间的欧氏距离逐步趋近于其模糊相似性,实现动态模糊聚类,仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性.     

A Method of Clustering Components into Modules Based on Products＇ Functional and Structural Analysis

Modularity is the key to improving the cost-variety trade-off in product development. To achieve the functional independency and structural independency of modules, a method of clustering components to identify modules based on functional and structural analysis was presented. Two stages were included in the method. In the first stage the products＇ function was analyzed to determine the primary level of modules. Then the objective function for modules identifying was formulated to achieve functional independency of modules. Finally the genetic algorithm was used to solve the combinatorial optimization problem in modules identifying to form the primary modules of products. In the second stage the cohesion degree of modules and the coupling degree between modules were analyzed. Based on this structural analysis the modular scheme was refined according to the thinking of struc- tural independency. A case study on the gear reducer was conducted to illustrate the validity of the presented method.     

A Method of Clustering Components into Modules Based on Products'''' Functional and Structural Analysis

IntroductionMarket competitiveness forces enterprises todeliver a variety of products while keeping massproduction efficiency[1]. This leads to the masscustomization, for which product family development is the effective means[2, 3]. Modularity andstandardization are promising tools in product family development[4]. Many authors view modularityas the key to improving the cost-variety trade-ofin product development[5, 6]. Products built aroundmodular architectures can be more easily variedwith…     

基于顺风车数据和聚类方法的都市圈区域划分与层级结构研究

都市圈已经逐渐成为国家新型城镇化发展的主体形态之一,在区域经济一体化建设中起着十分重要的作用.本文基于顺风车数据,使用聚类分析方法,围绕北京都市圈区域划分与层级结构展开相关研究.首先,通过网格模型将研究区域网格化处理并作为基本处理单元,匹配获取的顺风车数据与POI数据到网格中,利用基于网格的改进K-means++聚类算...     

基于均值聚类的体绘制中传递函数的自动产生

采用均值聚类的算法为三维数据场直接体绘制的传递函数中的各类分界自动产生关键点。该方法为传递函数关键点的初选提供了合理的依据和参考，将器官组织的灰度自动分为C类，传递函数的关键点取在边界点处，并使分界点处的透明度为较大值，这样使器官组织的分割自动达到较好状态。实验显示，通过自动产生的传递函数比手动选择的传递函数提供了表达更清晰组织的重构的显示效果。     

��ͨ��Ϣ�ɼ���WSN�ִ��㷨�о�

无线传感网是采集实时交通信息的重要工具.因其节点能量有限,必须设计高能效的分簇路由算法以延长网络周期.本文通过建立一种智能交通中无线传感器网络的应用模型,根据其特点和要求分析LEACH协议的优缺点并提出一种能量负载均衡的分簇算法.该算法对LEACH协议当中的簇首机制进行改进,综合考虑候选节点的剩余能量和簇首节点的分布位置;建立簇间多跳路由机制以避免单跳通信的大能量消耗;创造一种簇重构方法,避免过于频繁的簇重构引起的不必要能量消耗.仿真结果表明,能量均衡算法可有效平衡节点能量消耗分布,延长网络生命周期,可很好的应用于基于WSN的ITS当中.