蚁群聚类相关论文
本文基于国产化项目的背景,提出大流量比例阀和小流量伺服阀并联控制的方案。文中研究的重点主要有:分析设计出双阀过渡到单阀的切......
在导弹生产生命周期中,装配作为其最后一道生产工序,其中装配质量很大程度上会影响导弹整个生产质量。为了保证装配的质量,最关键......
带式输送机因其运输距离远、经济性高等优势被广泛应用于煤炭开采中,在分析带式输送机运行状态监控原理的基础上,设计了带式输送机......
本文针对 Web 访问数据逐渐增加，用户访问兴趣不断变化所导致的访问模式挖掘的可扩展性问题，首先引入了一种优化的蚁群聚类方法；然后......
随着传感检测和信号处理技术的发展，在实际应用中，经常需要通过传感器来获取各种有用信号，而这些有用信号通常与其它源或噪声混叠在一......
红外图像包含物体的温度信息，已被广泛的应用于工业、军事、医学方面。但其又存在背景复杂、易受杂波干扰、对比度差、边缘不清晰等......
随着计算机的普及和网络的快速发展，安全威胁迅速增加，需要采取有效的措施保障计算机系统和网络的安全运行。入侵检测技术是近20年来......
随着医学成像技术与数字图像处理的快速发展，医学图像分割逐渐成为图像分割领域的热点问题之一。医学图像分割的过程是通过提取医学......
群体智能以分布性、简单性、灵活性和鲁棒性得到了越来越广泛的关注。蚁群聚类算法是数据挖掘算法的一种,它起源于科学家对群体性......
城市交通流通过大量的交通流信息表征其特性和规律,综合反映了城市交通综合状况,是交通管理、交通决策必不可少的科学依据,是十分......
随着人类基因组计划的完成，生命科学进入了一个前所未有的新时代。生物学家们通过DNA微阵列技术能够同时检测成千上万个基因，使得他......
图像分割的目的就是把图像分成具有不同特征的区域,并通过一定的方法把人们感兴趣的内容提取出来的过程,在医学图像的分析、计算机......
盲源分离(Blind Source Separation,BSS)技术,越来越成为信号处理领域中的重点关注问题。“盲源分离”这一概念的最初提出,主旨是......
随着网上购物热潮的到来,企业拥有的客户数据激增。挖掘并分析出隐藏在客户数据中的信息,实现客户群进行划分,对提高企业盈利有显......
在大数据的背景下,数据已经不是传统意义上的简单的处理对象,而是开始转变成社会的一种基础性的资源。大数据在数量上的规模给数据......
针对于蚁群聚类算法在搬运数据项过程中随机选择移动位置时,由于无效移动导致的算法收敛速度缓慢等缺陷,论文提出了一种基于相似度......
用户聚类算法是在Web使用挖掘预处理结果之上展开的挖掘活动。文章先对用户浏览过的页面内容以及访问行为进行分析,然后研究将两个......
聚类分析是数据挖掘的一个重要研究领域。它在商业、生物、医学、地质、web文档等方面都有重要的应用，是当前的研究热点问题之......
提出了一种基于蚁群聚类算法数据挖掘预处理的支持向量机(SVM)预测方法.利用其在处理大数据量、消除冗余信息等方面的独特优势,寻......
随着网络与图书资源的不断膨胀，面对这些以级数增长的数据量，若没有对这些数据进行处理的系统或技术，读者就很难从中找到自己感兴趣的......
电子商务推荐系统现已成为很多企业进行广告宣传和商品销售的一个重要平台。然而,大量的商品信息充斥在网络之中,使得用户不能快速......
基于化学识别的蚁群聚类算法无需给定聚类数目就能自动实现数据集的聚集,但大量采用随机策略使得蚂蚁达到平衡的运行时间长,效率不......
高渗透分布式电源接入后,对配电网电压和网损的优化提出了更高的要求.而传统的集中式控制缺少大量的量测设备和通信设备,导致数据......
医学图像分割是医学图像处理中一个重要环节，分割效果与计算机辅助诊断结果息息相关。而随着科学技术的进步和新型理论的不断提出，新......
针对蚁群聚类算法用于边坡稳定性分析时存在的缺陷，在传统蚁群聚类算法的基础上，引入混沌特有的随机性和遍历性，利用Logistic映射函数......
随着科技的迅速发展,社会生活的各领域堆积了越来越多的数据信息。为将复杂多样的信息转换为有用信息,数据挖掘技术应运而生。而作......
由于蛋白质的相互作用是动态变化的,因此使用常规检测方法从静态PPI网络数据中识别蛋白质复合物具有一定的局限性.本文结合时序基......
煤与瓦斯突出影响因素众多且关系十分复杂,一般基于工程类比的基础上,应用聚类的方法进行判断,而不能使用简单的方法进行判断分析......
介绍了一种融合多尺度形态学、蚁群聚类、模糊C-均值(FCM)聚类的新的彩色图像分割方法。该算法首先利用多尺度形态学提取图像边缘,......
针对电力数据中包含大差异样本数据集中,数据特征无法构成一致的标准,传统的检测方法对数据进行分析时会发生多中心数据问题,造成......
针对传统分水岭分割算法对噪声敏感和易于产生过分割问题,提出一种新的基于分水岭和蚁群智能聚类的图像分割方法(CWAC,Combining w......
为了提高入侵检测系统的检测率和降低系统的误检率，对基于蚁堆分类模型的基本蚁群聚类LF算法进行改进。改进的措施主要包括4个方面，......
为解决绿色理念指导下的内陆港宏观布局问题，考虑了备选城市的环境友好性对内陆港发展空间持续性的影响，首先分析影响内陆港宏观布局......
提出一种基于信息熵的蚁群聚类算法,将信息熵引入到LF算法中,数据对象的归属由信息熵来决定,减少了参数,测试并验证了算法的有效性......
从蚁群聚类算法模拟实验出发，结合待聚类数据源应满足可分性、稳定性和可变性特点的需求，针对数据源的产生和存储问题，给出了一种以服......
系统规模的逐步扩大和用户兴趣的发展变化给传统协同过滤推荐系统带来了实时性减弱和准确性降低的问题。基于K—Means用户聚类的协......
提出了一种基于区域生长和蚁群聚类的图像分割方法——BRGAC。该方法首先用区域生长法对图像作初始分割,然后利用蚁群算法搜索最优......
针对现有的入侵检测对未知攻击检测率和误检率方面的不足,提出了基于蚁群聚类的入侵检测系统。首先研究了基本蚁群优化算法,在此基......
提出了一种基于方向相似性度量的蚁群聚类算法。首先针对方向性数据的特点将方向性度量引入蚁群聚类算法作为相似性度量；其次使用两......
利用欠定盲源分离情况下稀疏源信号具有直线聚类的特点，提出了一种估计混叠矩阵的新方法。通过对混叠信号进行标准化处理，使混叠信号......
提出了一种复杂背景下红外目标分割的有效方法。该方法首先利用meanshift的自适应平滑滤波特性,在不损失目标信息的情况下,滤除复......
针对不平衡数据集的低分类准确性,提出基于蚁群聚类改进的SMOTE不平衡数据过采样算法ACC-SMOTE。一方面利用改进的蚁群聚类算法将......
本文首先针对Web数据高纬的特点,提出一种基于方向相似性的蚁群聚类算法并将其应用于用户聚类;然后针对Web数据的动态性,引入聚类......
蚁群聚类算法作为一种群体智能的算法已经被证实可用于高维数据的聚类,能够快速有效地处理Web的海量、高维数据,但是传统的蚁群聚......
入侵检测是网络信息安全的一个重要方面。针对现有的入侵检测对各类攻击不全面以及在检测率低误检率高的缺点，文中提出了一种改进的......
蚁群聚类LF算法是基于蚂蚁堆形成原理而产生的群体智能算法，存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷。为了提高LF算法的收敛速度，在算......
通过氨基酸序列来预测蛋白质功能与空间结构一直是生物信息学研究的重点之一。蛋白质二级结构是在一定的氨基酸残基的组成和排列顺......
