信息聚类论文_王志睿

导读:本文包含了信息聚类论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:信息,多维,属性,数据,图像,浮标,鱼群。

信息聚类论文文献综述

王志睿^[1]（2019）在《基于动态聚类的数字图书馆信息服务模式的构建要素及策略》一文中研究指出文章介绍了动态聚类的概念及内涵,分析了数字图书馆信息服务模式发展的趋势即大众需求多样化、技术手段智能化、服务方式多元化,从资源共建共享、服务效能提升、满足用户需求、技术创新应用4个方面阐述了基于动态聚类的数字图书馆信息服务模式构建要素,最后着重从人员、技术、资源、平台等方面提出了建构基于动态聚类的数字图书馆信息服务模式的具体实施策略。(本文来源于《中国中医药图书情报杂志》期刊2019年06期）

刘高峰,杨洋^[2]（2019）在《一种基于信息熵的人工鱼群聚类方法》一文中研究指出针对多维数据聚类,提出了一种基于信息熵的人工鱼群聚类方法。该方法以多维数据的信息熵作为人工鱼群算法的行为指导函数,可以在没有多维数据先验知识情况下,实现多维数据的聚类,仿真结果表明该方法有助于提高多维数据聚类的准确率,为利用仿生物算法实现多维数据聚类提供新思路。(本文来源于《内江科技》期刊2019年11期）

曹卫东,胡炜^[3]（2019）在《基于信息度量和聚类的模式集成方法》一文中研究指出针对模式集成过程中表示不同语义的属性因名称特征和数据实例特征相似而引起的误配问题,提出一种基于信息度量和聚类的模式集成方法。该方法通过构造数据实例的点互信息向量将属性表示到向量空间中,将模式集成问题简化成求解空间中的属性点的相似性问题,进而基于DBSCAN算法对属性进行聚类,有效识别同名异义的属性,同时结合属性的加权相似度对类中误匹配属性进行筛除,提高属性匹配结果的精确度。实验结果表明,该方法能有效地将模式信息与数据实例相结合来取得更准确的匹配结果,可以解决多个异构模式的集成问题。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年22期）

王芳,佘学兵,李铭^[4]（2019）在《海洋浮标无线通信网络多维度信息聚类算法》一文中研究指出传统无线通信网络中采用的通信聚类算法,在海洋浮标无线通信网络使用中,受到海洋浮标收发基点数据维度影响,无法对交互数据进行权重参量进行多维度变量计算,导致多个浮标基点间的数据交互面变窄,数据流量下降的问题。因此,本文提出海洋浮标无线通信网络多维度信息聚类算法研究。通过引入多维度交互算法,对海洋交互面上的每个浮标无线通信基点信号,进行多维度数据交互逻辑修正;接着引入多维度信息聚类算法,对修正后的多维度交互信号进行多维度空间下的数据交互加权的聚类计算,从而实现多个海洋浮标基点间无线通信交互的量化有优化;最后,通过仿真实验,证明提出的海洋浮标无线通信网络多维度信息聚类算法,能够有效解决传统算法存在的问题。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年18期）

金秋含,王阳萍,杨景玉^[5]（2019）在《自适应空间信息MRF的FCM遥感图像聚类》一文中研究指出针对传统的模糊C均值聚类算法在图像聚类时存在的不足,提出一种基于自适应空间信息MRF的FCM遥感图像聚类算法。利用空间引力模型和空间结构特征,构造一个自适应空间信息的马尔可夫随机场,将其引入到FCM模型中,使其能够自动平衡对噪声的不敏感并保留图像边缘细节的有效性,提高图像的聚类精度。为验证所提算法的有效性,利用不同的遥感图像进行实验,并与传统的聚类算法对比,实验结果表明,所提算法表现出更好的聚类效果。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年08期）

刘建锋,张科曌,高亮,黄世龙^[6]（2019）在《基于继电保护信息与改进谱聚类分析的电网故障区域识别算法》一文中研究指出为了提高聚类算法在故障区域识别中的定位能力与容错性,提出了一种基于继电保护状态信息与谱聚类相结合的电网故障区域识别算法。该方法首先利用各个智能电子装置(IED)提供的继电保护状态值形成特征向量,然后根根事先划定的元件与IED的关联方式,对谱聚类结果进行分析,最后得到故障元件。在容错性方面,对特征向量畸变对聚类分析的影响做出了分析,并发现使用密度调整谱聚类可以取得更好的效果。经仿真实验表明,对核函数的密度差进行改进,相比于已有的基于聚类原理的故障定位算法有更高的定位精度和容错能力,并且定位能力有所提高。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年14期）

闫小强,叶阳东^[7]（2019）在《共享和私有信息最大化的跨媒体聚类》一文中研究指出近年来,具有典型多源异构特性的跨媒体数据的快速涌现给数据分析带来巨大挑战.然而,绝大多数现有跨媒体数据分析方法仅依赖模态间的共享信息发掘跨媒体数据中蕴含的模式结构,忽略各模态自身的重要信息.针对此问题,提出共享和私有信息最大化(share and private information maximization)的跨媒体聚类算法,通过兼顾跨媒体数据的共享和私有信息,以求得更加合理的聚类模式.首先,提出2种跨媒体数据的共享信息构建模型:1)混合单词模型,该模型将各模态的底层特征转换为统一的词频向量表示,然后使用一种新的自凝聚信息最大化方法自底向上地构建多模态的混合单词空间,最大化地保持各模态底层特征的统计相似性;2)聚类集成模型,构建各模态自身的聚类划分,通过互信息度量各模态聚类划分间的信息量,抽取各模态的高层聚类划分之间的相关性.其次,提出基于信息论的目标函数,将跨媒体数据的共享和私有信息融合在同一目标函数中,在抽取聚类模式结构的过程中兼顾跨媒体数据的共享和私有信息.最后,采用顺序"抽取-合并"过程优化SPIM算法的目标函数,保证其收敛到局部最优解.在6种跨媒体数据上的实验结果表明SPIM算法的优越性.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2019年07期）

李旭晴^[8]（2019）在《顾及大数据聚类算法的计算机网络信息安全防护策略》一文中研究指出顾及大数据聚类算法的计算机网络信息安全防护策略,当前仅仅处于发展的初始阶段,很多研究人员都无法描述相互之间的一些关系。文章以计算机网络安全的涉密信息安全为核心,巧妙利用CALD反向传播模型,综合使用非线性函数的功能,提出了顾及CALD的计算机网络信息安全防护策略,有效解决了复杂的交联关系。同时通过仿真实验对所提出的算法进行验证,为计算机网络信息安全防护的设计与实施提供理论支撑。(本文来源于《九江学院学报(自然科学版)》期刊2019年02期）

李春忠,靖稳峰,徐健^[9]（2019）在《基于多尺度信息融合的层次聚类算法》一文中研究指出在体绘制领域和图像分割中,数据集通常具有流形结构,各部分边界连接紧密且伴随局部噪声,给传统聚类算法的应用带来了较大的困难.本文根据非参数密度估计方法提出了一种基于多尺度信息融合的层次聚类算法.新算法通过整合密度差异和边界信息构造了一种多尺度结构信息融合的相似性度量,通过水平集的图连接策略推导出一种层次化的类结构剖析过程以获取稳定的聚类结果.新算法不受数据集形状、密度类型的限制,无需对数据集进行假设,可自动识别数据集常见的聚类结构特征.同时聚类结果较为稳定,算法对噪声具有较强的鲁棒性.从人工数据集和真实数据集以及应用试验的测试结果可以看出新算法的优越性能.(本文来源于《工程数学学报》期刊2019年03期）

左悦,汪小威^[10]（2019）在《基于双信息统计与引力聚类的图像篡改检测算法》一文中研究指出目的为了解决当前图像复制-粘贴篡改检测算法的鲁棒性与检测精准度不佳等问题。方法将图像的颜色信息引入伪造检测过程,提出双信息统计机制耦合引力聚类的图像复制-粘贴篡改检测算法。首先,利用Hessian矩阵来准确提取图像的特征点。然后,利用图像的梯度直方图来描述图像的方向特征,并联合图像的颜色信息,构造双信息统计机制,获取图像的特征向量。计算特征向量间的欧氏距离,构造近似测量模型,对图像特征进行匹配。最后,利用引力聚类方法,实现图像特征点的聚类,精准检测复制-粘贴篡改内容。结果与当前图像复制-粘贴篡改检测方法相比,所提算法具有更高的检测精准度,以及更好的鲁棒性。结论所提方案可以准确检测并定位出伪造内容,在图像水印、信息安全领域具有一定的参考价值。(本文来源于《包装工程》期刊2019年11期）

信息聚类论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

针对多维数据聚类,提出了一种基于信息熵的人工鱼群聚类方法。该方法以多维数据的信息熵作为人工鱼群算法的行为指导函数,可以在没有多维数据先验知识情况下,实现多维数据的聚类,仿真结果表明该方法有助于提高多维数据聚类的准确率,为利用仿生物算法实现多维数据聚类提供新思路。

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

信息聚类论文参考文献

[1].王志睿.基于动态聚类的数字图书馆信息服务模式的构建要素及策略[J].中国中医药图书情报杂志.2019

[2].刘高峰,杨洋.一种基于信息熵的人工鱼群聚类方法[J].内江科技.2019

[3].曹卫东,胡炜.基于信息度量和聚类的模式集成方法[J].现代电子技术.2019

[4].王芳,佘学兵,李铭.海洋浮标无线通信网络多维度信息聚类算法[J].舰船科学技术.2019

[5].金秋含,王阳萍,杨景玉.自适应空间信息MRF的FCM遥感图像聚类[J].计算机工程与设计.2019

[6].刘建锋,张科曌,高亮,黄世龙.基于继电保护信息与改进谱聚类分析的电网故障区域识别算法[J].电力系统保护与控制.2019

[7].闫小强,叶阳东.共享和私有信息最大化的跨媒体聚类[J].计算机研究与发展.2019

[8].李旭晴.顾及大数据聚类算法的计算机网络信息安全防护策略[J].九江学院学报(自然科学版).2019

[9].李春忠,靖稳峰,徐健.基于多尺度信息融合的层次聚类算法[J].工程数学学报.2019

[10].左悦,汪小威.基于双信息统计与引力聚类的图像篡改检测算法[J].包装工程.2019

论文知识图

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