基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法

将K-means聚类算法应用到无线局域网（WLAN）位置指纹定位中，虽然可以缩短定位时间，但是容易降低定位精度。为了解决此问题，提出了基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法。首先根据接收信号强度标准差来优化初始聚类中心的选取,然后对指纹数据进行聚类处理,最后进行在线定位。实验结果表明，与传统的WLAN位置指纹定位方法和K-means聚类定位方法相比，基于改进指纹聚类的定位优化方法不仅缩短了定位时间，还能有效提高定位精度。     

基于两阶段法的多车型卷烟配送路径优化研究

在烟草商业企业中,物流是其重要的环节,是连接客户与烟草企业间的纽带,其卷烟配送线路设计的合理与否直接影响到卷烟的配送效率和配送成本,就如何合理的规划线路成为卷烟配送的关键问题。文章以Q烟草公司为例,运用先分组后路线的两阶段法对问题进行求解,先利用K-means聚类算法对区域进行划分,再考虑工作量均衡的条件下引入遗传算法对区域进一步调整,最后利用混合遗传算法对各配送区域进行线路优化,通过实例从线路数、车辆数、空载率、配送里程及总成本等指标上可以看出两阶段法的配送效果更优。     

一种加权聚类划分决策树算法

针对斜划分决策树算法普遍存在时间效率低、部分算法仅能应用于二分类问题，提出了一种基于加权距离的聚类决策树算法。通过Relief-F算法为预测属性计算权重，并将权重用于树结点中数据的聚类过程，使用分簇结果对结点进行多路划分，得到可直接用于多分类问题的决策树。理论分析和实验结果表明，该算法与经典轴平行决策树相比，拥有更好的泛化能力以及相近的算法时间复杂度，与大部分斜决策树相比，在付出更少计算代价的前提下，获得了近似的正确率以及模型简洁度。     

利用改进特征金字塔模型的SAR图像多目标船舶检测

深度学习模型中的特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN）常被用作合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）图像中多目标船舶的检测。针对复杂场景下多目标船舶检测问题，提出了一种基于改进锚点框的FPN模型。首先将特征金字塔模型嵌入传统的RPN（Region Proposal Network）并映射成新的特征空间用于目标检测，然后利用基于形状相似度距离（Shape Similar Distance,SSD）度量的Kmeans聚类算法优化FPN的初始锚点框，并使用SAR船舶数据集测试。实验结果表明，所提算法目标检测精确率达到98.62%，在复杂场景下与YOLO、Faster RCNN、FPN based on VGG/ResNet等模型进行对比，模型准确率提高，整体性能更好。     

农业类公司审计风险与对策分析——以草原兴发为例

近年来,财务舞弊已经成为人们关注的重要问题。对于我国而言,随着资本市场的形成和发展,财务舞弊现象一直存在,且呈现愈演愈烈的态势,其中农业类公司的舞弊案件占比一直居高不下。以草原兴发为例,分析了农业类公司的审计风险,提出了相应的审计策略,以期降低农业类公司的审计风险,提高审计效率,推动我国农业平稳发展。     

一种基于自适应相似矩阵的谱聚类算法

为了消除在构建谱聚类算法的相似矩阵时,高斯核函数中尺度参数的波动影响,构建了一种自适应相似矩阵,并应用到谱聚类算法中。自适应相似矩阵中数据点间的距离度量采用测地距离算法,相距较近的两点间的距离近似于欧氏距离,相距较远的两点则先根据欧氏距离得到每个数据点的k个近邻点,然后累加近邻点的测地距离,由此得到每对数据点间的最短距离。两点间的局部密度用共享近邻的定义来表示,更好地刻画了数据集的本征结构。在5个人工数据集和国际通用UCI数据库中的5个真实数据集上进行实验。实验结果表明,所提算法的聚类准确率高于对比算法的准确率,对复杂分布数据有很强的自适应能力。研究成果为数据挖掘及机器学习提供了思路和方法。     

基于现代学徒制的实训类教材开发研究

现代学徒制是传统学徒制与现代职业教育相结合的产物,为职业院校的教学改革提供了新的思路,也为职业教育实训类教材的出版提供了新的机遇。基于现代学徒制的内涵和外延,文章提出了职业教育实训类教材的开发思路:以实训类课程为主确定教材编写方向,以企业为主导制定教学标准,以现代学徒制理念为指导制定编写模板,以打开"软件包"的形式呈现内容,对编写人员进行系统的教材编写规范培训,以专家团队为主进行第三方评审。     

公益类PPP项目还款来源分析

对于社会资本方投资PPP项目来说,如何才能顺利推动,完成政府方要求的投融资、建设、运营等职责,实现自身的利益诉求,无论是央企、国企还是民营企业而言都是难点痛点,其中项目融资又是项目成败的关键点和必要条件,因此,在拓展PPP项目前,社会资本方应落实PPP项目融资需要哪些条件应认真分析。     

网上拍卖品的价格层级与类别对买方出价行为的影响——基于函数性数据聚类方法的分析

网上拍卖买方出价行为是网上参与者行为研究中的一个重要问题,但现有文献鲜有从统计视角就拍卖品的价格层级与类别对买方出价行为的影响进行研究.本文通过选择拍卖品种类和函数性数据聚类方法,对eBay26类物品拍卖和中国淘宝网珠宝类拍卖中买方的出价数据进行了函数性聚类分析,研究发现:在拍卖的不同时段,拍卖品的价格层级和类别对买方的出价行为会产生不同的影响,价格层级对买方出价行为的影响在中外网站呈现显著不同的特征.