简介：摘要交通拥挤事件是城市公共交通系统中造成交通延误的最主要原因之一，快速有效的识别拥挤事件是城市交通控制策略的重要环节。针对交通流相态及其交通因素类属方面存在的模糊性，本文在分析交通流特征时对其进行了聚类软化分。根据交通流特性，运用模糊C均值聚类算法对交通流各要素进行模糊分析处理。通过对交通量隶属度的判别和聚类分析结果，找出不同交通流间的亲疏程度和相似性，将具有相近特性的交通流归纳在一类，从而判别出交通流相态属性，确定交通拥挤事件的发生，达到对交通拥挤事件识别的目的。

简介：目的采用反映血管新生状态的指标经模糊C均值聚类对星形细胞肿瘤病理学分级进行探讨。方法采用含有正常成人脑组织、弥漫性星形细胞瘤（WHOⅡ级）、间变性星形细胞瘤（WHOⅢ级）、胶质母细胞瘤（WHOⅣ级）及阳性对照组织的168点矩阵的组织芯片,通过免疫组织化学SABC双标法标记内皮细胞和血管内皮生长因子,以Image-ProPlus5.1中文版图像分析软件对染色结果及血管内皮生长因子阳性单位、微血管密度及微血管平均周长等指标进行测定。采用单因素分析方法筛选与星形细胞肿瘤病理级别相关的参数,以矩阵实验室数学软件提供的模糊C均值聚类函数参数作为聚类对象,将不同的组织切片参数值进行模糊C均值聚类,所得聚类值分别赋值为星形细胞肿瘤病理分级值。结果（1）在不同病理分级组之间,星形细胞肿瘤血管内皮生长因子阳性单位差异具有统计学意义（P=0.000）,各病理分级组间两两比较差异亦有统计学意义（均P〈0.05）。（2）在不同病理分级组之间,星形细胞肿瘤微血管密度值差异有统计学意义（P=0.000）,两两比较差异亦有统计学意义（均P=0.000）。（3）星形细胞肿瘤微血管平均周长,Ⅱ级组与Ⅲ级组、Ⅱ级组与Ⅳ级组比较差异有统计学意义（均P=0.000）,而Ⅲ级组与Ⅳ级组之间差异无统计学意义（P=1.000）。（4）与WHO病理分级相比,模糊C均值聚类产生的星形细胞肿瘤病理分级值对Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ级等级别的诊断符合率分别为85.71%、48.39%和78.95%,总体正确率达68.46%。结论星形细胞肿瘤血管内皮生长因子阳性单位、微血管密度和微血管平均周长等项指标的模糊C均值聚类值与星形细胞肿瘤病理分级值比较符合,可应用模糊C均值聚类法对星形细胞肿瘤的病理分级进行辅助推测。

简介：摘要：当前，交通拥堵问题已经成为世界范围内城市的议题。城市道路在信号交叉口处通行效率的高低尤为重要，而网联交通技术的出现为提高道路利用率与调控交通流行为提供了新的发展机遇。本文针对车联网环境下城市主次干道相交路口，基于车联网数据提出信号优化算法。根据交叉口上游的车辆到达，采用K-means聚类方法寻找绿时分配的自然断点来优化相位配时；在不同进口道的聚类簇集基础上，提出一种贪心的相位选择算法，既能保证交叉口能获得当前最大系统收益，又在一定程度上实现了公交优先。在VISSIM 中设计感应信号控制交叉口作为对照组，并实现了自适应控制交叉口的仿真实验。对比结果表明，模拟交叉口的平均延误与停车次数较感应控制明显降低，公交运行效率大幅提高。

简介：摘要：由于目前违约用电、窃电等现象严重，使正常供用电秩序受到干扰，为了提高超容用电检测效果，研究基于模糊聚类的公变台区超容用电检测方法。基于模糊聚类提取异常用电特性，区分用电量的异常类型。公变台区用电量数据采集与处理，填充数据缺失值，修改数据噪声。建立超容用电检测模型，对比新的分类标签和原始数据标签，计算检测准确率，完成超容用电检测。经实验论证分析，本文方法能够对各类违约用户做出较为精准的判断，与传统方法相比，本文方法具有较高的检测准确性和高效的运行时间，证明本文方法具有可行性。

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简介：介绍了模糊动态聚类的基本原理和分析步骤，以一种综合保障型地面油料装备为实例，进行设计需求的模糊动态聚类，分析了设计需求模糊动态聚类的可行性。

简介：K-均值聚类算法（K-means）是基于划分的聚类算法中的典型算法，针对K-means算法初始聚类中心存在对K依赖的缺陷，提出一种新的选取K-means算法初始聚类中心的方法，该方法提高聚类结果的有效性和稳定性；还提出一种极值选择法，将最大距离法和最小距离法相结合，进一步提高初始聚类中心选择的准确性。

简介：传统的Markov链模型是一种简单而有效的预测模型,该模型存在着预测准确率低,存储复杂度高等缺点。改进的基于聚类的Markov链预测模型,利用用户访问特征和人们浏览网页与时间高度相关的思想来改善模型,建立了基于用户访问特征和时间段聚类的Markov预测模型并进行了模拟实验和结果分析。

简介：文档聚类在Web文本挖掘中占有重要地位．是聚类分析在文本处理领域的应用。文章介绍了基于向量空间模型的文本表示方法，分析并优化了向量空间模型中特征词条权重的评价函数，使基于距离的相似性度量更为准确。重点分析了Web文档聚类中普遍使用的基于划分的k-means算法．对于k-means算法随机选取初始聚类中心的缺陷．详细介绍了采用基于最大最小距离法的原则，结合抽样技术思想，来稳定初始聚类中心的选取，改善聚类结果。

简介：摘要：“拍照赚钱”是互联网下的一种自助式服务模式，这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台，为企业提供了各种商业检查和信息搜集，相比传统的市场调查方式能大大节约成本，并有效地保证了调查数据真实性，缩短了调查周期，于是APP任务定价的合理性变的很重要，定价与任务不合理的完成任务就少或信息不准确，影响市场调查结果。本文通过对项目任务定价规律的研究，利用Matlab绘制了任务经纬度坐标与定价数据三维拟合图并对城市内会员分布进行聚类分析，得到任务定价规律。

简介：关系数据的聚类算法对于传播研究意义重大,首先运用迭代系统隐喻个体结构的变化,用输出与状态的包含距离表示关系的非对称同时也确定拥有最高结构等级序列的节点来代表簇;再将Hausdorff距离引入DBSCAN算法,使得同结构节点进行合并的加和算子和层次上卷的并算子变得可压缩。运用复杂网络研究人员的数据对算法的有效性进行了评估,分层后的人员合作网具有不同的网络结构特征;关键词在层次2网络中的传播效率高;互惠关系在知识传播中的作用最大。新的发现证明算法通过引入Hutchinson算子的可压缩测度Hausdorff距离使得网络结构对传播效果的影响得以体现,该算法的设计思路是正确的。

简介：摘要：智能电网是集数字信息技术、通信技术、计算机技术和电力设施为一体的现代化电网，智能电网可以提高能源效率、电源的安全性和可靠性。为满足越来越多的数据共享开放的要求，以及日渐增加的内外部数据灵活查询分析需要，需从数据服务模式全领域思考，规范数据服务的不同形式，通过统一的数据服务平台，推动基于全业务领域数据资产的数据服务能力，实现数据的可见、可用、可管的目标，从而促进数据价值全面释放，支撑“数字南网”建设，真正实现企业数据为企业运营赋能。

简介：摘要：以当前航迹数据应用现状及未来对平均航迹的需求作为研究背景，通过对雷达数据的航迹特征分析，采用FastDTW算法以及平均距离度量方法对航迹距离进行计算，建立航迹相似性度量模型，并运用改进的经典层次聚类算法对航迹进行聚类，最后提出平均航迹构造算法，完成平均航迹的构造。

简介：摘要：为了克服Chameleon聚类算法无法有效的处理混合属性数据的缺点，本文提出一种改进的Chameleon聚类算法。该算法首先采用一种新的两阶段聚类整合算法，适用于处理大规模数据集；其次对聚类分析中计算相似性的欧式距离进行拓广，使新算法能够处理混合属性数据。通过实例验证该算法可以很好的解决含有混合属性的大规模数据集问题。

简介：摘要：随着我国基础建设的持续推进，隧道工程的重心逐渐由建设转为运维，客观且高效地诊断衬砌健康状态是隧道安全运维的关键。本研究提出了一种基于聚类算法的隧道衬砌健康诊断方法。首先以固定长度的衬砌为单位，通过裂缝的最大宽度、总长度构建病害空间样本；利用K-means++实现样本的客观聚类与分级；通过偏最小二乘法量化样本的相对欧氏距离，提出了客观的隧道风险指标TRI。结果表明该方法能有效诊断隧道运营状态，有助于隧道健康的智能分析和客观诊断，对既有隧道的安全维护具有重要的参考价值。

简介：目的：探讨常用健脾类中成药组方规律。方法：收录《新编国家中成药》中的健脾类中成药处方,采用关联规则Apriori算法和复杂系统熵聚类等方法,确定处方中药物的使用频次及药物之间的关联规则等。结果：高频次药物包括茯苓、白术、甘草、党参、陈皮等;高频次药物组合包括＂白术、茯苓＂＂甘草、茯苓＂＂甘草、白术＂等;置信度较高的关联规则包括＂陈皮-〉白扁豆＂＂陈皮-〉半夏＂等。结论：处方用药中除常见的健脾类中药外,尚包括具有健脾作用的部分理气药、消食药及其他类药物。

简介：摘要准确把握区域耕地数量、质量现状以及未来变化，对实现耕地保护由数量平衡与管理向数量-质量综合平衡与管理具有重要意义。本文通过对2013年海伦市各乡镇关于耕地质量的数据进行研究，分析海伦市各乡镇耕地质量的差异性。

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简介：实验以这148位说话人语音训练的SI模型作为基线系统,GMM）是基于模型距离说话人聚类常用的模型,基于说话人聚类的说话人自适应是说话人自适应技术的一种[2]