荷花品种的模糊聚类分析

本文继传统数量分类工作之后,对71个荷花品种进行了动态系统模糊聚类和最优化模糊聚类(ISODATA)分析。两种模糊聚类分析的结果都有助于揭示各种间的亲缘关系,其中系统模蝴聚类效果更佳。     

基于相异度度量的图聚类方法

聚类是分析和探测数据的重要方法,而图聚类则是一种非常重要的特征模式聚类的变体。以无向非加权连通图为研究对象,提出了一种基于节点间相异度度量的凝聚层次聚类方法。实验表明该算法简单有效,适合一般图的聚类。     

基于ISODATA算法的草莓图像分割

应用ISODATA算法对成熟草莓图像进行分割,该方法具有迭代自组织性,通过预先设定的迭代参数,在随机选定初始聚类中心的基础上,使用分裂与合并的机制。结果表明,该算法应用于成熟草莓图像的分割效果较好。     

一种改进的K-均值聚类算法的研究

聚类分析在科研和商业应用中都有着非常重要的作用。K-均值聚类算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法,其不足之处是,它采用均值作为一类的代表点,一个点往往不能充分反映该类的模式分布结构,从而损失了很多有用的信息。研究了一种改进的 K-均值聚类算法,在求样本间距离时,采用核函数距离代替欧氏距离,考虑了各模式间的相关性。试验结果表明,利用改进的 K-均值聚类算法,聚类结果的准确率更高,更稳定。     

一种改进的K-均值聚类算法的研究

聚类分析在科研和商业应用中都有着非常重要的作用。K-均值聚类算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法,其不足之处是,它采用均值作为一类的代表点,一个点往往不能充分反映该类的模式分布结构,从而损失了很多有用的信息。研究了一种改进的K-均值聚类算法,在求样本间距离时,采用核函数距离代替欧氏距离,考虑了各模式间的相关性。试验结果表明,利用改进的K-均值聚类算法,聚类结果的准确率更高,更稳定。     

DBSCAN空间聚类算法及其在城市规划中的应用

空间聚类是空间数据挖掘和知识发现的主要方法之一.DBSCAN算法可以从带有“噪声“的空间数据库中发现任意形状的聚类,是一种较好的聚类算法.本文介绍了DBSCAN算法的基本概念和原理,并应用GIS二次开发组件MapObjects予以了实现.然后,本文将该算法应用于城市规划中,对某城市中小学和商业网点等公共设施的分布进行了聚类分析,并根据聚类结果对城市规划设计规范中的某些条款进行了讨论.     

一种邻域粒谱聚类方法

谱聚类是一种无监督学习的聚类方法,其具有能够收敛至全局最优且适用于任意形状样本空间的优点.然而,传统方法构造的相似矩阵有时难以准确反映出数据之间的近似关系,从而导致聚类结果不佳.粒计算技术能够很好地解决这一问题.通过将数据邻域粒化,从粒子的视角重新衡量数据之间的近似关系,提出了一种基于邻域粒的谱聚类方法.首先,将样本的单一属性通过邻域粒化的方式形成邻域粒子;然后,将属于同一样本的粒子组合构造成粒子向量;接着,利用定义的2种邻域粒距离公式,对构造出的粒向量进行距离度量,并通过径向基函数生成相似矩阵,从而进行谱聚类;最后,使用UCI数据集进行验证,将谱聚类算法与邻域粒结合,从邻域参数和邻域粒向量的距离度量方式2个方面进行性能测试,并与传统聚类算法进行对比.实验结果表明,基于邻域粒构造的相似矩阵在谱聚类中是可行且有效的.     

投影寻踪动态聚类模型在房地产投资环境评价中的应用

将投影寻踪动态聚类模型引入到房地产投资环境评价方法中.针对房地产投资环境评价所面临的多因素高维复杂性问题,该模型能够完全根据样本数据特性将高维数据通过投影向量投影到低维数据,同时实现对低维数据的排序和自动聚类分析,进而通过研究低维数据以实现对高维数据的研究.最后通过辽宁省工业地产投资环境评价实例验证了该模型在房地产投资环境评价中的适用性.     

基于稀疏表示的近邻传播聚类算法

借助稀疏表示具有能较好刻画样本之间相似度的特点,提出一种基于稀疏表示的近邻传播聚类算法.仿真 实验表明,本聚类算法较基于其它距离度量的算法能获得更好的聚类效果.     

基于差分演化的K-均值聚类算法

传统的K-均值算法,因对初始聚类中心的选择敏感,存在容易陷入局部最优解的缺点;差分演化算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,对于实值参数的优化具有很强的鲁棒性。为了克服K-均值聚类算法的上述缺点,提出基于差分演化的K-均值聚类算法,该方法结合K-均值算法的高效性和差分演化算法的全局优化能力,较好地解决了聚类中心优化问题。通过实验结果表明,此算法能够有效改善聚类质量。     

加强数据安全防护提升数据治理能力——《中华人民共和国数据安全法(草案)》解读

[目的/意义]数据安全是国家安全的重要基石,《中华人民共和国数据安全法(草案)》的出台为我国建立健全数据安全治理体系指明了发展方向.[方法/过程]通过文本分析法分析《中华人民共和国数据安全法(草案)》的内容,主要解读该法律的立法精神与原则、内容与特点、不足.[结果/结论]该草案既注重数据本身的保密性,又兼顾数据的可用性...     

构建数据仓库模型的一种方法

构建了具有4个存储结构和3个数据流的数据仓库模型，并以参与设计的数据仓库系统为例，论述了数据仓库模型的构建过程。较之其他数据仓库系统，本系统创建了第二索引，即一个高性能的存储，以空间换时间，既实现了企业数据集成。又提高了系统的查询速度；在数据仓库中设置了代理键，简化了多数据源数据的集成工作。提高了数据抽取、转换和加载的速度，并为数据仓库系统的迭代式开发提供了有利条件。提出了构建数据仓库模型的建议：采用星系模型，原子级数据模型和汇总级数据模型并存的形式，设立代理键。     

馆藏书目数据优化

在实际工作中,常常因为各种原因致使馆藏书目数据的有效性和唯一性大打折扣。作者主要是通过自编程序来实现馆藏书目数据优化,并详细介绍了具体的操作过程。     

数字化校园的数据中心建设

阐述了数字化校园的数据中心建设,其内容包括数据中心数据信息标准的拟订、公共数据库建设、专用数据库的建立以及数据中心服务体系的建设,同时说明了在数字化校园建设过程中建设数据中心的必要性。     

硬盘数据的安全防御

随着信息和网络技术的快速发展,越来越多的重要数据存储在硬盘上,硬盘数据的安全保护逐渐成为备受关注的问题。通过对计算机硬盘数据结构的分析,结合人们对计算机硬盘数据安全的认识误区,全面阐述了威胁计算机硬盘数据安全的几个因素及其防范措施。     

大数据时代高校图书馆受到的挑战及其发展对策

大数据不是对数据量大小的描述,而是在种类繁多、数量庞大的多样数据中进行的快速信息获取,从某种程度上来说大数据是一种数据分析技术。大数据具有大量化、多样化、快速化和价值密度低4大特点。大数据在政治、经济、科技等领域都有应用。信息网络技术的发展给高校图书馆带来了海量数据。大数据对高校图书馆的网络结构设计、数据存储和数据处理提出了挑战,高校图书馆需要统一大数据的格式,实现高效率的存储以及对非结构化数据进行处理。     

线性数据与非线性数据

线性数据具有一条或多条具有共性的数据,线性数据符合线性数据的运算规律,线性数据的排序、统计、打印等功能.非线性数据,包括具有物理相的变化的数据,自然界具有许多非线性数据.像土壤的肥力墒的变化就是一种非线性的变化过程.内燃机的燃料,经过非线性变化的过程产生高压气体推动偏心轮前进就是一种非线性过程.     

基于LabVIEW的远洋测量船监控系统

出于提高测量船监控系统信息化水平，及消除岸船间信息壁垒的目的，开发以以太网为传输媒介的测量船监综合控系统。鉴于测量船各类设备的特性，选用LabVIEW平台开发该监控系统。测量船监控系统采用分布式发布，集中式存储，选择式接收的策略，使系统可靠性、网络数量流量均达到最优。根据测量船设备现状，提出四种数据采集方法与四种网络通信手段，将目前各类监控设备有机的结合在一起，既提升了监控的信息化水平，又有效保护已有投资，降低开发成本。     

数据结构、数据类型和抽象数据类型

主要阐述了数据结构、数据类型和抽象数据类型的概念，每个术语所讨论的内容，以及它们所应用的领域，同时讨论了它们的区别、联系。     

空间数据挖掘中的空间数据结构的研究

空间数据不仅具有空间性、时间性、多维性、海量性、复杂性等特点,而且包含空间不确定性。同时,空间数据结构对数据在计算机中的组织方式和分布起决定性作用。