变化 Wiener指数的变点研究
摘要：Wiener指数是 Harold Wiener提出的广泛应用于化学研究中的一个重要拓扑指数。I ．Gutman等把Wiener指数推广为变化Wiener指数。M ．H ．Liu等给出了最大度Δ≥ n/2时，树中最大的变化Wiener指数的极图。论文用数值计算方法研究了树 F（n ，Δ）和 H（n ，Δ）的变化Wiener指数的大小关系，得到了刻画树 F（n ，Δ）和树 H （n ，Δ）的变化Wiener指数大小关系的变点λ0和 n ，Δ之间的变化规律，以及给定最大度的树中次大（小）的变化Wiener指数的极图。特别地，得出Δ＜ n/2时的变化规律。基于HMM2的时间序列凝聚聚类算法
摘要：为弥补传统的基于隐M arkov模型在前提假设上的不足，提出了二阶隐马尔可夫模型。在研究二阶隐马尔可夫模型和凝聚算法在时空序列分析的基础上，提出了一种新的基于 HMM2的时间序列凝聚算法。该算法应用 HMM2对时间序列进行建模，合理考虑了概率和模型历史状态的关联性，按照相异度原则将序列聚成几个类，每个类用模型代表，进而对这些模型训练、合并及迭代得到聚类结果。实验比较了该算法与基于HMM算法的聚类质量，研究了聚类正确率与聚类数、距离正确率与模型距离的关系。结果表明，该算法比传统的基于HMM的聚类算法具有更好的性能。一种基于云模型的改进型粒子群算法
摘要：针对经典粒子群算法在函数优化中易陷入局部最优和早熟收敛等缺点，结合云模型在定性与定量之间相互转换的优良特性，提出一种基于云模型的改进型粒子群算法。其思想是通过反向学习机制初始化种群，再通过正态云算子求解粒子群中的全局最优个体和自身最优个体周围的更优值，最后利用混沌理论对个别粒子进行变异来跳出局部最优解。典型复杂函数测试表明，该算法能有效找出全局最优解，特别适宜于多峰值函数寻优。一种 SOM 和 K-Means 结合算法在 SMT 焊接质量中的应用研究
摘要：针对SOM 神经网络算法复杂度高精度低以及K-Means聚类算法需事先确定聚类（簇）数目和随机选取初始聚类中心的不足，论文提出了一种SOM神经网络与K-M eans相结合的S-K二次聚类算法，进行功能互补。该算法应用在SM T焊接质量上，能提高数据聚类信息的精确度，直观地看到数据的分布情况，改善系统的整体性能。空间 co-location 模式挖掘算法研究综述
摘要：空间co-location模式代表的是一组空间特征的子集，它们的实例在空间中频繁的关联。它是空间数据挖掘的一个重要研究方向。首先给出co-location模式的基本概念；然后描述了针对不同数据领域提出的各种算法，并重点分析了算法提出的思路及主要特点；最后对Co-location模式挖掘未来的研究方向作了探讨。K2 ＆ HC 结构学习算法
摘要：贝叶斯网络理论在人工智能领域发挥着重要作用。贝叶斯网络从数据中学习知识的能力使得它在医学、故障诊断、预测等领域的应用迅速发展起来。结构学习算法成为贝叶斯网络的重要研究方向，它能够有效分析变量之间依赖关系，合理挖掘数据和知识。K2算法评分性能突出，而爬山算法能有效弥补K2评分法的解空间过于复杂的问题。论文结合K2评分函数和爬山策略，提出了K2＆HC算法。同时，K2＆HC算法在爬山策略中融入了回溯原理，解决了贝叶斯结构学习算法中存在的收敛于局部最优的问题，合理优化了算法的性能。同K2和K2SA算法进行仿真对比，得出在精度和收敛速度综合性能上K2＆HC表现突出的结论。一种自动计算参数的多密度网格聚类算法
摘要：针对多密度数据集聚类的时间复杂度过高和聚类结果对参数设置的依赖性过强的问题，提出了一种自动计算参数的多密度网格聚类算法MGCP ，该方法用网格单元的密度和单元间质心距离来构造判别函数，用判别函数的统计信息自动确定参数。实验结果表明，MGCP算法能够有效处理任意形状和不同密度的类，以较小的时间代价获得较高的聚类精度。基于复数编码的布谷鸟搜索算法
摘要：针对布谷鸟搜索算法（CS ）后期收敛速度慢、计算精度不高等缺点，提出了一种基于复数编码的布谷鸟搜索算法（PCS ），该算法种群内部引入复数编码策略，拓展个体基因包含的信息量，增强了群体中个体的多样性。仿真实验结果表明，同原始布谷鸟搜索算法相比，该算法提高了收敛速度和收敛精度，减少局部收敛。基于组合输入数据情况的测试用例生成算法
摘要：在软件测试中，测试用例的设计是最关键、耗时最多的环节。单个值情况下的测试用例相对比较简单。当输入数据为组合数据时，为了获取更加全面的测试用例以提高软件测试的准确性，提出一种将判定表设计及人工代码、计算机测试相结合的测试用例设计机制。通过两种算法得出最有效测试用例，该机制能生成比基于状态的完全路径覆盖准则及其搜索算法更优的测试用例集，能更好地覆盖各种组合条件情况，也更适合实际测试时需要连续对软件进行测试的客观情况。实验证明，该方法确实能够提高测试用例设计的全面性及有效性。改进的基于正区域的知识约简算法及其应用研究
摘要：给出了基于正区域的决策表知识约简的定义和算法，针对此算法的不足，提出了算法改进以完成包含大量条件属性的约简。通过其在电器销售系统中的应用，去除冗余或不相关的条件属性，大大减少了要处理的数据量，简化了决策信息系统。基于云计算的 Web数据挖掘Map／Reduce 算法的研究
摘要：随着互联网技术的广泛应用，网络上处理海量数据成为网络发展的关键，论文主要介绍了基于云计算的Web数据挖掘M ap/Reduce算法的研究，提出了M ap/Reduce算法的模型，建立体系架构，通过实验，云计算与该算法相结合，提高了数据挖掘的效率，与计算仿真平台的以及在该平台下采用虚拟化技术对子云层进行整合，为Web Service提供服务的关键技术，最大限度的发挥了其可用性、协同性、扩展性等特点。基于多影响因素的加权任务分配策略
摘要：为了解决工作流中人工型任务的自动优选分配问题，针对目前的任务分配算法考虑的因素比较固定，灵活性较差等缺点，在已有研究基础上，详细分析任务分配的影响因素，提出一种基于多影响因素的加权任务分配策略。该策略首先根据参与者的状态有效性和负载状况划分资源候选者集合，然后从资源候选者集合中按照综合匹配度进行执行者集合划分，将任务分配给评估分数最高的执行者集合，同时采用计时机制，完成任务的再次分配。同时，给出任务分配策略的形式化定义，以及分配算法的详细步骤。通过实验验证了该方法的合理性与适用性。基于 TO PS IS 法和灰色关联度法的战术导弹保障性评估
摘要：针对战术导弹保障性评估问题，建立了评估指标体系，运用逼近理想解的排序方法和灰色关联度法相结合的方法，构建了相应的评估模型，有效地解决了多指标决策问题。通过实例验证，该方法可行，为战术导弹保障性评估的科学性与准确性提供了新的思路。基于方向可调的不可分离小波框架变换图像融合检测方法
摘要：针对复杂的中长波红外图像的特点，论文提出了一种基于方向可调的不可分离小波框架变换红外图像融合检测方法。首先，对图像进行不可分离小波变换分解，提取两幅图像的低频和高频，分别对高频和低频信息进行融合，并用逆变换重构成融合后的图像。对融合后的图像进行目标检测得出最终结果。实验结果表明文中提出的方法优于仅用长波或中波红外图像的目标检测。基于关键控制点的大型复杂产品质量评估研究
摘要：针对大型复杂产品质量评估问题，基于论证设计阶段、制造阶段和使用阶段的质量等级，在综合考虑质量评估流程的基础上，建立了其质量评估指标体系，综合运用模糊综合评判法和组合赋权法，构建了基于关键控制点的大型复杂产品质量评估模型。最后以导弹为例，验证了该方法的适用性和有效性。算例结果表明，该方法能对大型复杂产品质量等级进行有效评估，具有一定理论意义和实用价值。SAGACIA 算法改进及其不对称交通信号配时优化
摘要：针对城市交叉路通流量不对称，对称的信号配时易发生交通流量大的方向发生拥堵的情况，采用借相位放行方式设置交叉口的不对称相位，以交叉口车辆平均延误最小为控制目标，应用改进SAGACIA 算法对各相位绿灯时间和周期时长进行优化。根据获得的交叉通流数据，通过Matlab编程仿真。仿真结果表明，改进SAGACIA算法能够有效降低车辆平均延误，并与遗传算法进行了对比，SAGACIA算法改进后具有更好的搜索能力和搜索精度，有助于获得较优绿时配时方案。全媒体分析系统设计与实现
摘要：随着数字化媒体的深入发展，全媒体企业迫切需要实施分析系统对海量的数据进行合理的存储和分析。论文基于J2EE平台、Tomcat服务器和MySql数据库等技术，前台利用Flex和Mate展示，后台运用Spring和Hibernate框架的有效结合，前后台通讯利用BlazeDs技术，实现基于B/S架构模式下的全媒体分析系统。论文阐述了全媒体分析系统的整体设计与实现工作，重点描述了模型架构以及功能模块的设计与实现，并提出了一种基于显性用户特征的业务推荐算法。该系统已部署于香港城市大学服务器，并且成功应用在某广电企业，相比较同类其他系统，用户能够全方位地查看、对比数据，精准地了解公司运营业绩，追踪营销方案的反馈数据。基于响应函数的模糊控制策略研究
摘要：常规P ID控制器对复杂系统而言控制效果往往不是很好，而模糊逻辑无需精确数学模型和离线训练学习。这两种控制方法相结合，就可扬长避短，实现低成本、易维护的在线自适应控制。为此，论文针对非线性系统特点，深入探讨基于模糊逻辑和常规P ID的控制策略。通过实验室仿真实验，分析比较这些控制方法的定值跟踪性能和干扰抑制性能优劣。并以此为基础，建立了一种新的PID型模糊控制策略。通过偏差响应函数，实现了自适应调节相互并联的模糊PID和常规P ID控制回路输出的目的。仿真实验结果表明，该P ID型模糊控制策略定值跟踪性能和干扰抑制性能都得到了保证，取得了较好的控制效果。
