任务驱动模式重用方法的应用及开发

在介绍任务驱动的模式重用方法的基础上,就该重用方法的应用提出了通用模式的开发和框架特化模式的开发两种应用策略。并以通用模式设计中抽象类工厂模式为例,深入探讨了开发一个可重用的通用模式的实施步骤。     

基于分类模式树的恒星光谱自动分类方法

频繁模式是频繁出现在数据集中的模式,在数据挖掘中起着非常重要的作用。针对恒星光谱分类任务,在频繁模式的基础上,提出一种基于分类模式树的恒星光谱分类规则挖掘方法。首先根据数据库中恒星光谱各属性出现的频率不同,其在分类中的重要程度也不同的特征,提出一种新的树型结构——分类模式树,给出了相关概念及其构造方法SSCPTC,然后,将恒星光谱的特征信息映射到分类模式树上,通过采用自顶向下和自底向上两种模式相结合的方法对分类模式树进行遍历,实现分类规则的提取,同时引入模式有用度的概念来调整分类规则的数量、提高分类模式树的构造效率;最后采用国家天文台提供的SDSS恒星光谱作为实验数据,验证了该方法的正确性,而且具有较高的分类正确率。     

LAMOST离群光谱J140242.45+092049.8特征分析

LAMOST巡天已获取超过100 000条星系光谱,为探索珍贵、稀有的天体从而完善现有科学理论提供了重要的数据条件。研究采用基于相关子空间的离群挖掘方法,从LAMOST DR3星系光谱数据中获得的离群数据挖掘结果中,针对呈现出多种稀有特征的光谱J140242.45+092049.8进行了深入分析。首先利用特征光谱线进行红移测量并交叉SDSS同源光谱提供的红移信息,测量并证认了该光谱的两套红移系统：吸收线系统z₁=0.020 95、发射线系统z₂=0.069 5。从整体上,通过交叉现有文献及SDSS图像特征,分析了该“吸收+发射”模式的双红移系统属于透镜星系的可能性,而红移间隔Δz=0.048远大于Keel指出的双星系具有物理关系的临界0.008,意味着该目标前景与背景星系之间只是视向重叠,即视向星系对,没有相互的物理作用;对于前景星系(吸收线系统),通过测量光谱中呈现的特殊的特征线强度,分析了属于E+A星系的可能性;对于背景星系(发射线系统)光谱中呈现的双峰特征,分析了该光谱来自双峰发射线星系的可能性;此外,初步分析了该光谱中背景星系发射线强度关系异常的原因。     

基于PSO的二阶段光谱模糊聚类研究

在海量的天体光谱数据中利用无监督聚类学习方法将天体自动分类具有更加诱人的前景。针对当前聚类方法存在的缺点,提出一种高效的高维数据硬划分算法,在此基础上提出了一种分阶段模糊聚类方法。第一阶段,利用硬划分算法对数据聚类,克服了模糊聚类算法对初始值敏感的缺点。第二阶段,以第一阶段运算结果作为初始值,进行模糊聚类的,并将微粒群算法引入模糊聚类,从而保证了聚类结果的全局最优性。实验结果表明,该方法用于天体光谱聚类是可行的、有价值的。     

一种晚型天体光谱离群数据挖掘系统

探索海量的M型恒星中具有磁活动、巨星等较特殊、稀有的天体,对于后续观测、银河系结构、演化等科学研究具有重要的意义,针对M型恒星光谱特征线出现在子空间中的局部偏离,设计并实现了晚型恒星离群数据挖掘系统。首先采用稀疏因子和稀疏度系数度量样本在属性空间上的分布特征,并在此基础上对M型恒星光谱特征线进行离散化、降维等预处理,获得光谱子空间;然后采用微粒群算法搜索离群子空间,并证认子空间内光谱是否离群;此外,选择SDSS M型光谱特征线指数集为样本,实验分析了稀疏因子和稀疏度系数的设置对离群结果的影响,并将离群挖掘结果与SDSS提供光谱型等参数对照,表明利用该系统实现晚型恒星光谱特征线局部离群数据挖掘是可行并有价值的。     

基于准频繁项目集的关联规则挖掘

为减少关联规则挖掘中数据库扫描次数,提出了一种基于准频繁项目集的关联规则挖掘算法———SupposedFrequent,同时给出了候选频繁项目集的产生函数———BGen.最后通过实验证明:在给定最好的准频繁项目集的条件下,只需扫描数据库两次就能产生全部的频繁项目集。     

基于约束FP树的天体光谱数据相关性分析系统研究

从海量天体光谱数据中挖掘光谱数据特征和物理化学性质之间内在的、隐含的相关性,是人类探索天文规律的一种有效方法。利用基于约束FP树的关联规则挖掘方法作为天体光谱数据相关性分析手段,采用VC++和Oracle9i作为开发工具,设计与实现了天体光谱数据相关性分析系统,给出了其系统的软件体系结构和模块功能,并对光谱数据预处理、背景知识表示、CFP树构造、频繁模式提取及关联规则生成等关键技术以及关键模块的实现技术,进行了详细描述。系统运行结果表明,利用关联规则来描述、分析天体光谱数据特征和物理化学性质之间存在的相关性,是可行的和有价值的,从而为寻找天体规律提供了一种有效手段。     

基于链表结构的频繁模式树构造

FP-Growth算法在关联规则挖掘中是最经典的算法,主要通过频繁模式树(FP树)避免生成候选频繁项目集.针对FP-Growth算法中耗费内存严重的问题,采用链表存储方式,给出了FP-Growth算法的实现方法,其中单个结点采用链表形式来产生,频繁模式树采用左孩子右兄弟的存储结构来组织.在此基础上利用索引表,实现了对频繁模式树中共同前缀结点的快速查找,提高了频繁模式树构造的效率,解决了FP树构造算法中数据存储的瓶颈问题.最后以天体光谱数据和城市土壤数据作为数据集分别对该算法进行测试,实验结果表明,该方法的构造效率要明显优于基于顺序结构的FP-Growth算法.     

基于影响空间和数据场的LAMOST低质量光谱分析

针对LAMOST DR5 pipeline分类为Unknown的光谱数据对其进行了特征提取和聚类分析.主要工作如下:(1)基于影响空间及数据场的特征提取.首先基于影响空间从低信噪比光谱中提取出大量小集团;然后计算各小集团内部的场并根据场对光谱排序,依次访问光谱序列及其小集团内的成员来获得特征谱;(2)对上述特征谱进行K...     

基于稀疏子空间的类星体光谱异常特征并行提取与分析

类星体是人类所观测到的最遥远天体,对于了解早期宇宙的演化具有重要科学意义.由于类星体距离地球较远,其红移一般较大,导致在光学观测窗口中只有很少的特征(发射线),且难以识别.类星体光谱的异常特征提取与分析可对未知类星体的识别,提供有效的判别依据.离群检测作为数据挖掘领域的一个主要研究内容,旨在发现那些稀有、特殊数据对象及...