建立基于网络的企业竞争情报系统

阐述基于现代网络的企业竞争情报的3个层次,提出了我国有条件的企业应尽快建立基于网络的企业竞争情报的观点。     

浅析人际网络在企业竞争情报系统中的应用

人际网络在企业竞争情报系统中有重要作用,成为获取企业相关信息的重要手段。介绍了人际网络的定义和其分类,然后对竞争情报系统的基本功能做了阐述。在对人际网络在企业竞争情报系统作用分析的基础上,提出加强人际情报网络有效性的措施。     

基于自组织映照网络的聚类

提出并实现了利用自组织特征映照网络来解决模式识别中的聚类问题的算法,对该算法的理论基础进行了必要的阐述,给出了实现的具体算法,同时提供了计算机的仿真结果。     

浅谈企业竞争情报系统中人际网络的构建

人际网络在企业竞争情报中至关重要。介绍了企业人际网络的模式,论述了企业内部和外部人际网络的构建,分析了构建人际网络时应注意的问题。     

网络环境下竞争情报系统的开发流程

随着全球科技经济一体化进程的加速，竞争情报对企业管理决策层起的支持作用也越来越大．本文介绍了竞争情报系统的基本情况，探讨了在网络环境下竞争情报系统的开发的理论与技术问题．     

基于改进近邻传播聚类挖掘算法的竞争情报研究

根据竞争情报分析需要,会产生不同竞争情报分析模型,这些分析模型的构造大多建立在竞争情报数据的聚类统计之上。提出采用改进的近邻传播(Affinity propagation, AP)聚类算法实现大规模竞争情报数据聚类统计。根据竞争情报数据样本建立相似矩阵,初始化偏向参数;通过布谷鸟搜索优化偏向参数,将偏向参数作为布谷鸟巢进行训练,设置轮廓指标值作为布谷鸟算法适应度函数;通过鸟巢位置更新优化后的偏向参数进行AP聚类运算,不断更新AP算法的决策和潜力阵;最终获得稳定的聚类结果。试验证明,通过合理设置布谷鸟宿主发现概率、移动步长和AP算法阻尼因子等参数,能够获得较好的聚类效果。相比常用竞争情报聚类算法,所提改进AP聚类算法能够获得更高的轮廓指标值和最短的欧式距离性能,在竞争情报数据分析统计中的适用度高。     

一种基于复杂网络属性值的K-means聚类算法

传统-means聚类算法的性能依赖于初始聚类中心的选择.本文将复杂网络节点的属性值作为节点的度、聚集度与聚集系数的加权值,通过计算所有节点的加权综合聚集特征值,选取综合聚集特征值高,并且彼此之间无高聚集性特征的K个节点作为聚类的初始聚类中心,然后进行聚类迭代过程.实验结果表明,新算法对初始聚类中心的选取更迅速有效,避免了传统K-means算法初始聚类节点选取的敏感性,进而提高K-means算法的聚类质量.     

谈企业怎样建竞争情报系统

通过对竞争情报系统要素的分析,探讨企业怎样建立自己的竞争情报系统和企业如何保护自身的竞争情报。     

基于SOFM网络的改进K-均值聚类算法

针对传统的K-均值聚类算法中随机选取初始聚类中心的缺陷,提出一种改进的K-均值聚类算法,利用自组织特征映射网络(SOFM)自动获得初始聚类中心.实验结果表明,改进的K-均值聚类算法能有效改善聚类性能,提高聚类的准确率.     

企业竞争情报系统的评价

阐述了企业竞争情报的基本概念,分析了中外企业竞争情报发展状况,最后就中国企业竞争情报系统提出了评价指标。     

基于用户社交网络的最短距离聚类算法

如何提高大数据环境下推荐系统的推荐效率是一个值得关注的课题.本文提出了一种基于用户社交网络的最短距离聚类算法.该算法在推荐之前预先对用户进行聚类,降低邻域搜索空间,提高推荐效率.本聚类算法将用户分为分簇用户和离群簇用户两大类,推荐时以簇为单位输入.离群簇用户可实现对社交网络的简单扩展.最后通过对真实社交网络的模拟,证明了算法的可行性与有效性.     

基于概率与推断的社交网络聚类技术研究

本文将位置敏感哈希算法（LSH）应用于图聚类,提出了概率化的图聚类法（PGC）。利用LSH技术比较图中各结点邻居集的相似度,并结合贝叶斯统计推断进行验证,在线性时间内找到图中最紧密的、非精确聚类。测试结果表明,随着图尺寸的增大PGC扩展性更强,在现实世界数据集上PGC比PageRank Cluster 聚类速度快约1倍,是一种有效的解决方案。     

基于化工过程预报的模糊聚类神经网络系统

为了解决化工预报过程中的复杂问题，利用神经网络、模糊系统和演化算法等智能控制理论，提出了模糊聚类神经网络系统模型（FCNNS）。该模型的特点是利用模糊聚类算法提取典型数据，然后将典型数据送入神经网络系统进行学习产生模糊规则。该模型缩短了规则生成的时间，有效地防止了规则数爆炸，并在化工过程预报的应用中获得理想效果。     

基于Agent的智能网络教学系统研究

本文介绍了智能Agent技术及其特点,提出了一个基于智能AGENT的网络教学系统的设计模型.     

基于人工智能的社交网络用户行为数据周期推荐算法

为提高社交网络个性化服务质量,研究数据周期推荐算法的重大意义,针对传统推荐算法相似度计算准确率不高,导致推荐结果精度低、召回率低和耗时长等问题,提出一种基于人工智能的社交网络用户行为数据周期推荐算法。首先依据用户行为建立评分矩阵,利用皮尔逊相关系数计算评分矩阵评分值与网络行为数据相似度,依据计算得出的相似度以协同过滤为核心来检出需要推荐的社交网络用户数据内容,其次利用Top-N法生成用户邻居集,最后实现社交网络用户行为数据内容周期推荐。实验测试结果表明,所提算法的相似度计算准确率较高,网络用户行为数据周期推荐结果精度可高达97.2%,且推荐结果召回率高、耗时低,提高了社交网络个性化服务质量。     

基于数据场的Kohonen聚类神经网络

Kohonen聚类神经网络（KCN）在处理数据集的聚类问题时具有良好的准确性.但KCN算法在随机选取初始权值时存在不足,而且在处理存在孤立点和“噪声”时算法鲁棒性和可靠性较差.使用数据场的概念对KCN聚类算法进行了有益的改进.实验表明,改进后的算法相对于随机选取初始权值具有较高的准确率。摘要：Kohonen聚类神经网络（KCN）在处理数据集的聚类问题时具有良好的准确性．但KCN算法在随机选取初始权值时存在不足，而且在处理存在孤立点和“噪声”时算法鲁棒性和可靠性较差．使用数据场的概念对KCN聚类算法进行了有益的改进．实验表明．改进后的算法相对于随机选取初始权值具有较高的准确率．     

基于专家系统的变电站监控信号智能处理系统

为了减轻变电站运行人员的工作负担,辅助故障快速判断,提高运行人员技术水平,在深入总结变电站异常和故障类型的基础上,构建了一个多层次的故障推理模型,结合网络拓扑技术,实现了一个基于专家系统的变电站监控信号智能处理系统.系统的监控信号分析处理功能全面,快速定位机制确保值班员能迅速确定故障信息所在间隔,能准确报告变电站主要故障,并结合专家知识库出具故障报告,提供故障处理指导.系统具备故障模拟及培训功能.该系统在变电站实际应用中取得了良好的效果.     

基于模糊聚类规则的网络性能分析方法

利用模糊聚类方法对网络性能进行分析,解决了网络性能分析数据自动聚类分析问题.重点探讨了网络性能分析数据的数据模型的建立和聚类过程,以及根据隶属度函数确立了数据对象的隶属关系,并给出了一个具体的模糊聚类算法.     

基于聚类的超闭球CMAC神经网络改进算法

针对CMAC神经网络的网络节点随输入维数的增大呈几何级数增加的问题,提出了基于模糊聚类的超闭球CMAC神经网络改进算法。该算法通过对输入数据进行模糊聚类确定网络节点数和节点值,并根据输入输出数据通过模糊推理优化算法计算神经网络初始权值。与原算法比较,该算法可有效降低神经网络节点数,提高系统的学习精度。对一个多步时延的非线性系统的辨识仿真结果表明了该算法的可行性与有效性。