云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘方法研究

云计算设备中的大数据分类挖掘是现实模式识别和智能控制的基础,传统方法中对云计算设备中的大数据挖掘采用拓扑结构网格分区挖掘算法,不能有效提取大数据的细节特征,分类的准确性不好。提出一种基于分数阶Fourier变换特征匹配和K-L分类的云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘算法。进行云计算设备中大数据存储机制体系分析,采用分数阶Fourier变换进行云计算设备中大数据特征提取和大数据特征匹配,基于K-L变换,选择最优的路径进行分类空间导引,构建了K-L大数据特征分类器,进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘,特征分类挖掘的准确度较高,能量开销较少,效率较高。     

韦伯分布布谷鸟搜索算法颗粒粒径分布反演

韦伯分布在非线性寻优问题中具有较好的寻优精度和全局搜索能力,为此提出一种基于韦伯分布的布谷鸟搜索（WCS）算法来解决颗粒粒径分布反演的问题。使用WCS算法对服从Johnson’s S_B分布、Rosin-Rammler分布和正态分布的单峰颗粒系和双峰颗粒系进行颗粒粒径分布的反演,并分别与其他传统算法的处理结果进行比较。结果表明,WCS算法的整体效果优于人工鱼群算法和人工蜂群算法,且改进后的4种重尾分布CS算法的标准差比原CS算法提升2～3个数量级。目标函数散射光能加入噪声后,WCS算法比其他三种重尾分布的相对均方根误差值至少可降低1/2。使用小角前向散射测量系统对单峰颗粒系和双峰混合颗粒系进行实验研究,发现WCS算法的相对均方根误差比原CS算法降低约为40%。     

应用膨胀算法提取目标的直接定位算法

为了解决被动雷达系统中的多发射源定位问题，提出了一种基于多重信号分类(MUSIC)算法和图像膨胀(IE)算法的直接定位方法。该方法结合了谱分析中的MUSIC思想，通过对接收量测协方差矩阵进行特征分析求解目标的位置。首先，在目标个数未知的前提下，利用Akaike信息准则(AIC)来确定模型阶数；然后，推导了基于MUSIC的定位代价函数；之后，利用图像膨胀算法处理得到的代价函数平面；最后，膨胀处理后的输出为目标个数及目标位置的估计值。提出的算法有效地解决了目标检测及提取的问题，能够确定多个目标的位置坐标，为后续的定位性能分析提供可能性，也保证了算法的完整性。进一步地分析了多个临近目标情况下影响目标提取性能的主要因素。     

一种改进的新三步搜索算法

在对三步法工作原理进行研究的基础上提出了新三步搜索算法（NITSS）。该方法充分利用视频序列运动矢量概率分布上的中心偏置特性．在三步搜索算法的基础上引入了十字型分布的4个点构成搜索点群。实验结果表明。新三步搜索算法解决了三步法的小运动估计效果较差问题．提高了搜索精度，保持了三步法的高效率。     

数字集群通信网的数字集群体制选择分析

文章首先介绍了数字集群用户分类和数宇集群通信网分类．然后对各种数字集群技术体制进行了分析和比较，最后详细分析了各种数宇集群通信网的数字集群体制选择方法。     

分类挖掘技术在高校人事管理中的应用

探讨分类挖掘技术在高校实际工作中的应用方式与应用领域。以高校人事管理为模型，应用数据挖掘中决策树算法，对高校人力资源数据源中的信息进行分析，发现其中有价值的数据模式，寻找其中存在的关系和规则，对高校人才规划提供比较客观的决策支持。