一种聚类模式下基于密度的改进KNN算法

KNN是基于实例的算法,训练样本的数量影响KNN的分类性能.合理的样本剪裁可以提高分类器的效率.提出了一种聚类条件下基于密度的KNN改进模型.首先使用聚类方法对训练集进行基于类别的选择,裁剪边缘样本以减少噪音;再基于类别密度对样本进行加权,改善k近邻选择时大类别、高密度训练样本的占优现象.试验结果表明,本文提出的改进KNN分类算法提高了KNN的分类效率.     

分簇无线传感器网络基于随机数的两级身份认证

文中提出一种分簇无线传感器网络的基于随机数的两级身份认证方法。该方案将认证过程分为两个阶段：簇头与基站的一级认证和成员节点与基站的二级认证。整个认证过程采用对称加密的方法,通过检查随机数的一致性来保证认证过程的连贯,对存储开销的要求较低。簇头作为中转节点,在全网中具有重要作用。在保证簇头安全的前提下成员节点才与基站开始认证,这样能有效地避免成员节点与基站在簇头不安全的情况下进行身份认证而带来的时间上和能量上的浪费,提高了认证效率,同时与传统的点到点的认证相比,能量消耗相对较少。     

一种基于自组织神经网络的语音识别系统

建立了一种基于自组织神经网络的语音识别系统。对语音信号进行了预处理,提取了语音信号的线性预测系数、线性预测倒谱系数和Mel倒谱特征系数,建立了基于自组织神经网络的识别判决模型。深入分析和改进了自组织神经网络的分类聚类能力,通过加强训练和设定阈值函数的方法,有效地确定了边界神经元的归属,划分出了合理的输出模式类。验证了自组织神经网络适合于处理孤立词语音识别,并具有快速性和结构简单等特征。MATLAB仿真实验表明,语音识别率达到96%。     

Phishing web image segmentation based on improving spectral clustering

This paper proposes a novel phishing web image segmentation algorithm which based on improving spectral clustering. Firstly, we construct a set of points which are composed of spatial lo-cation pixels and gray levels from a given image. Secondly, the data is clustered in spectral space of the similar matrix of the set points, in order to avoid the drawbacks of K-means algorithm in the con-ventional spectral clustering method that is sensitive to initial clustering centroids and convergence to local optimal solution, we introduce the clone operator, Cauthy mutation to enlarge the scale of clustering centers, quantum-inspired evolutionary algorithm to find the global optimal clustering centroids. Compared with phishing web image segmentation based on K-means, experimental results show that the segmentation performance of our method gains much improvement. Moreover, our method can convergence to global optimal solution and is better in accuracy of phishing web seg-mentation.     

基于路径选择的自适应蚁群算法研究

本文提出样本空间经过K-均值聚类算法聚类加工处理后,算法通过动态地调整选择路径概率,优化TSP求解过程中解的分布均衡性,可以在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡。这种新的算法提供了在样本空间预处理情况下,动态自适应地解决TSP问题最优解的新方法。比起普通蚁群算法,此算法对大规模数据的最优解的求解更有显著效果。     

Differential privacy protection scheme based on edge betweenness model

With the continuous development of social network application,user’s personal social data is so sensitive that the problem of privacy protection needs to be solved urgently.In order to reduce the network data sensitivity,a differential privacy protection scheme BCPA based on edge betweenness model was proposed.The 2K sequence corresponding to the graph structure based on the dK model was captured,and 2K sequences based on the edge betweenness centrality were reordered.According to the result of reordering,the 2K sequence was grouped into several sub-sequences,and each sub-sequence was respectively added with noise by a dK perturbation algorithm.Finally,a social network graph satisfying differential privacy was generated according to the new 2K sequences after integration.Based on the real datasets,the scheme was compared with the classical schemes through simulation experiments.The results demonstrate that it improves the accuracy and usability of data while ensuring desired privacy protection level.     

基于自组织特征映射神经网络的聚类分析

在深入研究自组织特征映射（Self-organizing Feature Mapping,SOFM）神经网络的结构和聚类算法的基础上,阐述了SOFM网络的建立方法.以随机二维向量的聚类为例,利用所建立的SOFM网络模型对输入的随机二维向量进行聚类,并着重研究了输出层神经元拓扑结构、训练步数对聚类结果的影响以及在相同拓扑结构条件下,SOFM网络模型的权值向量的调整过程.仿真结果表明：在输出层神经元节点形式为六边型条件下,输出层神经元的个数越多,SOFM网络模型的聚类结果就越准确;在相同的拓扑结构条件下,训练步数越大,SOFM网络聚类结果越准确,但过大的训练步数对于聚类结果的影响甚微.     

基于模糊聚类和时域跟踪的视频分割

本文提出了一种基于模糊聚类和时域跟踪的视频分割方法。它把视频序列的连续7帧图像作为一组,对每组中间那一帧图像进行初始分割,对组内其他帧图像采用时域跟踪方法进行分割。初始分割采用了改进的多特征模糊聚类方法：时域跟踪是利用上一帧的分割结果通过运动估计向下一帧投影,作为下一帧的初始分割来完成的。     

直方图模糊约束FCM聚类自适应多阈值图像分割

本文提出了一种新的有效的图像多阈值分割方法．该方法通过对模糊约束直方图目标函数的优化．获得一个最佳模糊约束Ｃ划分,根据最大隶属度原则进行图像多阈值化．文中对得到的模糊划分函数进行了分析,同时还讨论了直方图划分类数的自适应确定问题．最后给出了几个典型的实验．理论分析和实验表明了本文方法具有速度快、划分特性良好,鲁棒性强的特点     

基于免疫克隆算法和K-medoids的网络节点聚类

在大规模分布式网络应用中,对网络节点进行聚类是构建高效网络体系结构的有效办法之一.在利用网络坐标系统Vivaldi得到各个节点的网络坐标的基础上,对网络节点进行K-medoids聚类.然后,针对K-medoids算法对初始中心选值敏感和易陷入局部极值的问题,提出基于免疫克隆算法的K-medoids聚类.实验结果表明,该聚类算法具有良好的可靠性及可扩展性,能对节点进行有效聚类.