基于模糊聚类的文本分类器

文章提出了一种基于模糊聚类的文本分类器构造方法,介绍了文本中特征词之间模糊相似度的度量方法,给出了利用“编网法”思想实现模糊聚类的算法。通过比较文本中特征词之间的模糊相似度,实现特征词的聚类,最终获取能够识别文本主题类别的特征词集合,并给出了分类器性能的测试结果。     

一种基于调和均值的模糊聚类算法

k调和均值算法用数据点与所有聚类中心的距离的调和平均替代了数据点与聚类中心的最小距离，是一种减小初始值影响聚类结果的有效的聚类方法。本文对k调和均值算法进行扩展，考虑到数据点同时对不同聚类的隶属关系，将模糊的概念应用到聚类中，提出了模糊k调和均值-Fuzzv K—Harmonic Means(FKHM)算法。在中心迭代聚类算法的统一框架的基础上，推导出FKHM算法聚类中心的条件概率表达式以及在迭代过程中的数据点加权函数表达式。以划分相似度作为聚类结果的评价准则，实验表明，FKHM算法在聚类对于初值不敏感的同时提高了聚类结果的精确度，达到较好的聚类效果。     

基于置信区间的智能语音客服质检方法研究

当前智能语音客服质检方法无法安全转换语音信息，语音质检过程优先级混乱，导致质检过程流量消耗较大。为此，提出基于置信区间的智能语音客服质检方法。构建智能语音客服质检信息的算术编码模型，实现智能语音客服质检信息的模糊聚类和特征提取。建立智能语音客服质检信息的统计特征辨识参数模型，完成对智能语音信息的安全转换控制。分析智能语音客服质检信息参数，根据智能语音客服质检等级实现对质检置信度区间设置，实现对智能语音客服质检优化控制。仿真实验结果表明，所提方法的输出可靠性较好，质检置信度水平较高。     

基于电力领域知识图谱的智慧客服系统研究

针对现有知识图谱电力客服系统存在应用数据相对封闭、数据管理低效、图谱表示单一、规则表示困难及抽样本稀少等问题,设计了一个基于电力领域知识图谱的智慧客服系统。该系统由在线客服、信息解析、知识匹配、意图识别、业务处理及交互等模块组成,利用领域知识图谱技术构建电力客服领域知识库,运用结构化方式呈现电力客服中概念、实体、事件之间的关系,并融合自然语言技术和深度学习算法实现系统智能问答,最后通过系统测试验证系统的有效性,为智慧电力客服系统设计与实现提供参考。     

一种基于属性空间相似性的模糊聚类算法

模糊C均值(FCM)聚类算法及其相关改进算法基于最大模糊隶属度原则确定聚类结果,没有充分利用迭代后的模糊隶属度矩阵和簇类中心的样本属性特征信息,影响聚类准确度。针对这个问题,该文提出一种新的改进思路：改进FCM算法输出定类原则。给出二元属性拓扑子空间中属性相似度的定义,最终提出一种基于属性空间相似性的改进FCM算法(FCM-SAS)：首先,选择FCM算法聚类后模糊隶属度低于聚类置信度的样本作为存疑样本;然后,计算存疑样本与聚类后聚类中心的属性相似度;最后,基于最大属性相似度原则更新存疑样本的簇类标签。通过UCI数据集实验,证明算法不仅有效,还较一些基于最大模糊隶属度原则定类的改进算法具有更优的聚类评价指标。     

基于谱聚类的高阶模糊时序自适应预测方法

结合数据特征及分布特点提出一种基于谱聚类的模糊时间序列自适应预测方法。首先基于谱聚类的思想,根据样本数据特征获取其所属论域的个数及范围,实现向模糊时间序列的自适应转化;然后基于Markov概率模型表示模糊时间序列中的模糊关系,从而对多步模糊关系、高阶模糊关系及模糊关系的稳态进行求解;最后获取预测值的可能模糊状态,进而利用去模糊化方法将其还原为预测值。在真实以及人工时间序列数据上的实验表明了所提方法的合理性与有效性。     

基于相似度阈值模糊聚类的红外区域提取方法

针对输电线路电力设备红外图像热故障区域检测,提出采用一种基于相似度阈值的模糊聚类热故障区域提取方法。在该方法中,改进了传统模糊均值聚类算法的迭代求解方式,采用一种阈值化模糊聚类;其次,通过对目标区域局部邻域像素的相似度聚类分析,并结合其隶属度的计算,确保局部邻域像素在聚类上的相似性。同时,引入了最大相似度阈值准则简化均值的设置以及自高向低的迭代方式,从而提升区域提取效率。最后通过真实输电线路电气设备红外故障图像测试,验证了文中所提方法的有效性和适用性。     

基于交通知识的移动智能问答系统

交通知识与人的生命安全息息相关。针对如何方便快捷的获取交通知识,设计并实现了以即时通讯软件微信为人机交互媒介的移动智能自动问答系统。首先,对文本进行特征向量提取,并对同义词进行归一化,消除同义词对查询准确率的干扰;然后,综合词频和词性信息计算文本关键特征的权值;最后采用BM25模型计算问题与知识库中文本信息的相似度,返回与问题最相似的答案。实验表明,本系统的移动性强,人机交互友好,查询准确度高。     

基于公理化模糊子集的改进谱聚类算法

谱聚类算法通常是采用高斯核作为相似性度量,并利用所有可用的特征来构建具有欧氏距离的相似度矩阵,数据集复杂度会影响其谱聚类性能,因此该文提出一种基于公理化模糊子集(AFS)的改进谱聚类算法。首先结合AFS算法,利用识别特征来衡量更合适的数据成对相似性,生成更强大的亲合矩阵;再有效地利用Nyström采样算法,计算采样点间以及采样点和剩余点间的相似度矩阵去降低计算的复杂度;最后通过在不同数据集以及图像分割上进行实验,证明了提出算法的有效性。     

基于细节点聚类的多参考中心指纹匹配算法

指纹匹配算法的好坏直接影响识别系统的精度。提出了一种新的基于细节点聚类的多参考中心指纹匹配算法，在两枚指纹对齐阶段，不仅考虑了指纹的全局特性而且根据不同的细节点类自适应地构造不同的局部结构．有效地利用了一些孤立但信息量较大的细节点，提高重叠区域内细节点较少且分散的情况下对齐的准确性。在匹配阶段。多参考中心的使用和相似元分析的结合能在一定程度上克服指纹非线性形变的影响，降低了匹配算法的拒识率。实验结果表明该方法提高了匹配的性能。     

基于小波模糊聚类区域分割的图像检索

基于内容的图像检索是近年来的研究热点,本文给出一种基于区域分割的图像检索算法。算法首先对图像按JPEG2000标准进行小波变换,对变换得到的低频子带提取一定的颜色和纹理特征用于模糊聚类,从而将图像的低频子带分割为一定的区域,将分割结果映射回整幅图像,提取整幅图像各个区域的特征矢量,用于区域相似度比较,最后按照一定的区域匹配准则得到整幅图像之间的相似度。实验结果表明,本文算法具有良好的图像检索性能。     

基于模糊聚类分析的数据检索的应用

为提高数据检索的效率，文章提出了一种将模糊聚类分析应用到数据检索中的方法。该方法以一种兼容值贴近和形贴近的新统计量——相似度为基础，采用凝聚的层次聚类方法对数据进行聚类，然后将聚类结果形成一个聚类中心文件，通过计算比较聚类中心和查询数据的相似程度来进行聚类检索。     

基于模糊聚类的改进模糊辨识方法

针对以往模糊建模方法不能很好优化模糊模型输入空间的问题,本文提出了一种基于新的目标函数的模糊聚类方法,从而使模型的输入输出空间映射空间具有逼近实际输出的能力,从而达到优化模型结构的目的.仿真实例表明,该方法能够辨识非线性系统,能显著提高建模的精度.     

基于多媒体手段的智能客服系统研究简

为提高企业客服质量,提高用户满意度,我们在企业网页建立基于多媒体手段的智能客服系统,将智能机器人及人工座席客服模块有效融合,使客服系统得到有力支撑。我们主要对这种多媒体智能客服的整体构架及系统功能进行详细论述。     

可变类谱聚类遥感影像分割

为实现遥感影像分割中类别数的准确、自动判别,提出了一种可变类谱聚类算法.根据影像的相似图构建权值矩阵和标准Laplacians矩阵,计算Laplacians矩阵较小特征值对应的特征向量生成特征向量矩阵,并视其与像素对应的向量行为像素特征点集;研究Laplacians矩阵处于不同（近似）块对角结构时类属同一目标类像素特征点的聚集性,定义聚类度指标,计算不同分割类别数对应聚类度;选择聚类度将发生最后一次较大跳变时的分割类别数作为算法估计类别数,并采用FCM（Fuzzy C-Means）算法划分该类别数对应像素特征点集实现影像分割.分别采用提出算法和基于特征间隙的算法分割合成及真实遥感影像.实验结果表明提出算法可准确地判别影像类别数.     

基于结构化问句实例的自动问答系统

研究了一种基于结构化问句实例分析问句的方法，设计了应用该方法时的各种语义知识及其表示，用Xml文档来管理领域知识，在这种知识结构上设计了一种答案抽取的方法。在此基础上，开发了BAQS的原型系统。实验表明方法可行，准确率和召回率可分别达到82．05％和91．95％。对问答系统的设计具有借鉴意义和继续深入研究的价值。     

浅析电力客服系统在电力营销中的应用

为满足时代需要,电力企业在新兴形势下推出了重要的电力客服系统.此系统既拉近了客户与企业的距离,又可以快速解决客户所遇到的用电问题,从而使企业推出的电力服务质量更高、更加便捷,为客户提供良好的帮助.