基于模糊聚类模型的葡萄酒分类

应用模糊聚类分析的思想和方法,综合考虑酿酒葡萄的各项理化指标,建立了葡萄酒分类的数学模型。一方面,通过对理化指标的相关性分析进行属性约简,刻画了理化指标之间的内在联系;另一方面,在属性约简的基础上对每个属性进行加权,经实验验证两方面均可以优化模糊聚类分析模型对葡萄酒质量的分类效果。     

ISTC： A New Method for Clustering Search Results

A new common phrase scoring method is proposed according to term frequency-inverse document frequency （TFIDF） and independence of the phrase. Combining the two properties can help identify more reasonable common phrases, which improve the accuracy of clustering. Also, the equation to measure the in-dependence of a phrase is proposed in this paper. The new algorithm which improves suffix tree clustering algorithm （STC） is named as improved suffix tree clustering （ISTC）. To validate the proposed algorithm, a prototype system is implemented and used to cluster several groups of web search results obtained from Google search engine. Experimental results show that the improved algorithm offers higher accuracy than traditional suffix tree clustering.     

面向非硅MEMS的桌面微装配系统模块化设计方法

针对非硅MEMS零件的装配瓶颈难题,提出一种面向非硅MEMS的桌面微装配系统模块化设计方法.论述了所提出桌面微装配系统的内涵、特点及其应用对象,并在此基础上提出了基于装配单元通用功能完整性和系统可重配置性的模块划分原则;利用相关性分析方法建立了综合相关矩阵并应用模糊聚类方法对其进行了操作,确定了模块划分定量计算流程,利用模糊评价方法对模块划分合理性进行了评价;以桌面微装配系统的自主式装配单元为实例进行了设计方法的验证,证明了模块化设计方法的有效性.      

位移测量元件的微机精化补偿方法及其应用

感应同步器、光栅、磁栅作为位移测量元件被广泛应用于数字式位移测量系统 上，对其制造、安装等引起的系统性测量误差完全通过软件进行补偿修正，可以经济 且有效地提高系统的测量精度及可靠性。根据不同测量元件的特点及其应用的具体情 况，提出了确定补偿点进行补偿的两种方法──等分矩形法和等先插值迭加法。为了 提高补偿速度，对测出的系统性测量误差值，以位移－地址相关列表法存贮于微机内存 中，微机根据采集的绝对位移值直接询址取出对应的误差值进行补偿运算。在大型齿 轮齿形精度就地测量系统中的应用表明，其线位移和角位移测量装置的测量误差分 别由±７．５μｍ和±１．８”降至±１μｍ和±０．４８”。     

基于特征融合的说话人聚类算法

针对单一声学特征和k-means算法在说话人聚类技术中的局限性,为了更好地表达说话人的个性信息并提高说话人聚类的准确率,将特征融合和AE-SOM神经网络应用于说话人聚类中,提出一种改进的说话人聚类算法.该算法通过对语音信号特征分析,将MFCC特征参数和LPCC特征参数相结合,从而完善说话人的个性信息.并在k-means...     

粗糙集和模糊聚类理论在煤炭企业绩效评价中的应用

本文首先指出煤炭企业绩效评价的必要性,在建立评价指标体系的基础上,利用模糊聚类方法将不同置信水平上的评价对象论域进行分类,并由粗糙集中的互信息熵确定指标权重,最后给予相应算例.     

概念属性扩展的短文本聚类算法

为了解决短文本因特征关键词稀疏而导致文本向量概念表达不够准确的问题,本文提出概念属性扩展特征关键词短文本聚类算法——STCBCFE(Short Text Clustering Based on Concept Feature Ex-pansion)。该算法通过HowNet的概念属性扩展特征关键词,以此增加文本语义特征和反映文本主题的特征关键词数量,进而提高短文本相似性;将其应用于短文本聚类,能够提高短文本的聚类效果。实验结果表明,该算法在短文本聚类的查准率和查全率上都得到了较大的提高。     

基于机器视觉的精密光学元件表面疵病识别初步研究

提出了一种基于机器视觉的表面疵病的检测方法,对获取的多幅图像进行了无缝拼接,并获得完整的表面 图像。在对图像去噪的同时,利用基于偏微分方程（PDE）的各项异性扩散算法能很好地保护图像的边缘特征。并 且在Perona&Malik算法的基础上引入了梯度阈值,对算法进行了改进;用zernike矩提取图像的边缘建立疵病模 型,选择模糊聚类神经网络构造分类器,将图像的每个象素的n维特征向量输入该分类器进行分类。实验表明,该 方法能有效地识别麻点、气泡和划痕。     

基于并行免疫遗传算法基因表达数据的动态模糊聚类

提出一种改进的并行免疫遗传算法, 通过在群体规模上引入“岛”的概念, 实现了可变的群体规模; 通过在适应度函数内引入免疫算子, 避免了算法过早收敛. 因此, 解决了寻优算法中局部收敛的困扰, 提高了获得全局最优解的几率. 把此算法应用于斯坦福大学酵母细胞周期表达数据库的数据进行共表达聚类, 并将实验结果与Spellman按照功能基因组学进行聚类所得结果进行了对比, 证明了所给算法在功能基因组 学聚类上的有效性.     

求解云环境下的数据初始配置

针对在云计算环境下出现的数据密集型应用的数据初始配置问题,提出了基于层次聚类算法的快速可行的两段算法,求出较优的数据项到数据中心的分配方案并进行了验证。