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Clustering algorithm based on Delaunay triangulation density metric
基于Delaunay三角剖分密度度量的聚类算法


计算机应用 , 2009,
Abstract: To solve the problem that K-means clustering algorithm fails to correctly distinguish non-convex shape clusters, a clustering algorithm based on Delaunay triangulation density metric was presented. In the algorithm, Delaunay triangulation graph which has the advantages of nearest neighbor and adjacency was introduced to reflect the characteristics of data themselves and compute density. Meanwhile, chaos optimization dedicated to global optimization was applied to optimize clustering objective function for the sake of obtaining global minimum solution. Experimental results indicate that the clustering algorithm based on Delaunay triangulation density metric can find arbitrary non-convex shape clusters.
可能性C-Means聚类算法的仿真实验

重庆师范大学学报(自然科学版) , 2005, DOI: 10.11721/cqnuj20050334
Abstract:
非线性系统的改进BP神经网络状态观测器设计

重庆师范大学学报(自然科学版) , 2005, DOI: 10.11721/cqnuj20050406
Abstract: 针对活性污泥污水处理非线性系统中,由于某些状态变量不能在线检测时状态观测器的设计问题,本文采用了一种基于改进激励函数的变步长BP神经网络状态观测器设计方法,设计了改进BP神经网络状态观测器,并进行了容错性实验以验证该观测器的实用性和可靠性。
Internet区分服务体系结构及其实现机制

重庆师范大学学报(自然科学版) , 2006, DOI: 10.11721/cqnuj20060209
Abstract: 近年来,Internet研究人员及其运营商都致力于研究和开发具有服务质量保障能力的新型网络技术,以满足越来越多的高质量服务的需求。IETF提出的区分服务体系结构成为人们讨论和研究的热点,它根据用户的需求将业务分为多种类型,网络节点根据数据包的DSCP值选择相应的每跳行为对数据包进行处理。本文深入分析了区分服务的体系结构,并在此基础上提出了一种区分服务的实现方式。
基于IP区分服务的实时视频流传输

重庆师范大学学报(自然科学版) , 2005, DOI: 10.11721/cqnuj20050107
Abstract: 传统Internet的尽力而为服务无法满足用户对视频传输的高带宽需求及严格的QoS保证[1]。本文在分析了区分服务体系结构及其各部分功能模块的基础上,给出了一种基于IP区分服务的MPEG视频分组标记算法,并进行了仿真实验和性能分析,结果表明这种对MPEG不同类型的帧以不同的PHB方式来调度转发的机制是有效的
基于人工免疫网络的多峰值函数优化

重庆师范大学学报(自然科学版) , 2006, DOI: 10.11721/cqnuj20060314
Abstract: 针对多峰值函数优化中常规方法难以同时搜索出多个极值的问题,借鉴生物免疫系统的相关机理,提出了基于人工免疫网络的多峰值函数优化算法,并在一些典型的测试函数上进行性能测试。实验结果表明,该算法具有很好的全局和局部搜索能力,能够较好地保持抗体的多样性,获得多峰值函数的全部或多个优化解。
Web日志挖掘技术应用研究

重庆师范大学学报(自然科学版) , 2006, DOI: 10.11721/cqnuj20060411
Abstract: 随着Internet的迅速发展,Web在人们的日常生活和工作中的地位日益显著。Web日志挖掘就是通过对Web日志记录的挖掘,发现用户访问的Web页面的浏览模式,从而进一步分析和研究Web日志记录中的规律,改进Web站点的性能和组织结构,提供个性化服务。本文首先分析了Web日志的分布和特点,再对Web日志挖掘中的两个阶段即数据预处理和日志挖掘算法做了详细介绍,最后对Web日志挖掘技术做了展望。
核聚类算法及其在模式识别中的应用

重庆师范大学学报(自然科学版) , 2006, DOI: 10.11721/cqnuj20060106
Abstract: 将核学习方法的思想和可能性聚类算法相结合,提出一种基于核的可能性聚类算法,使其能够对非超球体、含有噪音和孤立点的数据进行有效的聚类。将该方法用于模式识别中,仿真实验表明,基于核的可能性聚类算法比模糊C?均值算法以及可能性聚类算法具有更好的聚类效果,且算法能够很快地收敛。?
基于动态隧道系统的K-means聚类算法研究

重庆师范大学学报(自然科学版) , 2009, DOI: 10.11721/cqnuj20090117
Abstract:
基于主成分分析的短期负荷预测模型

重庆师范大学学报(自然科学版) , 2007, DOI: 10.11721/cqnuj20070310
Abstract: 电力负荷预测的准确性直接影响到电力系统的安全性和经济性,但在应用神经网络进行短期负测精度造成了显著的负面影响。针对这一问题,本文采用多元统计分析中的主成分分析,根据各主成分贡献率对输入空间进行约简,提取线性无关的输入变量,以此达到压缩变量维数的目的,然后利用考虑模型输入变量相互关系的递推合成BP网络进行预测,使之更符合电力短期负荷预测的特点,提高模型的预测精度。仿真实验的结果表明,该简化模型用于短期负荷预测建模速度快、预测精度高,是一种行之有效的方法。
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