基于K-means和布谷鸟算法的流程模型聚类

流程模型聚类是流程管理领域的一个热门话题。本文提出一种基于布谷鸟算法的K-means算法,该算法弥补了K-means算法的依赖初始解、易陷入局部最优等缺点。本文从流程模型结构性能、成本、效率、顾客满意度以及质量等五个方面模拟数据集,并选择权重较高的属性进行试验操作,结果表明算法的具有较高的可行性和有效性。     

基于DKC值的K-means改进聚类算法的研究

由于K-means算法的中心点是随机选择的,这样会导致聚类结果很不稳定,同时,孤立点的存在也会影响到聚类的精度,为解决这些问题及二者之间互相牵制,文章基于DCK值来对初始聚类中心进行选择,同时去除数据中的孤立点,使得聚类中心相对稳定,再利用改进的k-means算法对数据进行聚类,改进后的算法较原始算法更准确。     

基于改进的PALM的聚类算法及应用

由于K-means聚类算法具有很强的非凸性,其聚类效果常常取决于初始化结果。近期,Xie等人为了克服初始化问题,将K-means模型松弛为具有非凸约束的优化问题,同时应用近端交替线性化极小化算法求解该类优化问题,但该类算法中的梯度计算复杂度较高。所以,在此基础上,将K-means模型进行了更新,得到了一种改进的PALM聚类算法;通过6个基准数据对新算法聚类结果的评估,实验结果表明：改进的算法的时间复杂度低于原来的算法,且部分数据集解的聚类精度更高。     

联网审计系统中审计分析模型的研究与应用

计算机联网审计在实际审计中有着重要的应用。本文阐述了传统手工审计存在的问题及联网审计的优势,给出了联网审计的实现方法。在参考手工审计方法的基础上,给出了创建审计分析模型的方法。通过应用审计分析模型能够快速发现疑点数据,确定审计重点,从而有效降低审计风险。     

K-means聚类算法在仓储管理中的应用

本文在现有ABC分析法的基础上,引入货品K-means聚类方法,提出了该方法在仓储管理中的应用框架,使不同类的商品在入库过程中可以进行聚类储存。通过实例证明K-means聚类方法可以结合ABC分析法,提高仓储空间的使用率,该方法在少批量、多品种的电子商务领域的货品储存中有较明显的成效。     

银行信贷客户的聚类

本文着重研究了对传统的K-means算法它在银行客户分类方向的应用与实现.首先介绍了数据挖掘的基础理论,然后介绍了聚类分析算法的基础理论,详细介绍了K-means聚类算法,分析了该算法的优缺点,之后定义了银行客户进行聚类.最后,本文按照已经建立的银行客户分类模型,对来自东北某家银行财务部的详细交易数据,进行实际的银行客户聚类实验.最后对聚类结果进行了详细的分析和总结.     

债券摊余价值审计模型与算法研究

债券投资摊余成本的确认与计量直接影响财务报告的信息质量。为了有效控制审计风险,验证债券业务系统内部控制的有效性,采用平行模拟的审计方法,建立了债券投资摊余价值审计模型,设计了基于SQL的嵌套迭代算法,并用一组测试数据验证了算法的有效性,实现审计线索的精准定位。在某省商业银行债券投资审计中的实例应用,发现了被审计单位摊余价值分类错误、计算错误导致的收入低估。对债券投资业务的海量数据式审计实务有积极的指导意义和参考价值。     

基于K-均值聚类图像配准算法

针对图像配准中实时性差和精度低的问题,提出了一种基于K-均值聚类的图像配准算法。该算法根据匹配点对距离和方向特征的视差约束条件,首先利用K-均值聚类对匹配点对进行预处理,剔除错误匹配点,然后利用RANSAC进行优化,实现了图像的精确配准。实验结果表明该算法不仅提高了图像配准的精确度,而且提高了图像配准的速度。     

基于聚类算法和蚁群算法的物流配送路径优化研究

物流配送的研究已经成为提高物流效率、降低物流成本的关键。文中在研究物流问题现状以及相关配送路径算法的基础上,提出了一种新的物流配送路径优化方案,对于一个城市内的多个配送点,首先通过K均值算法进行聚类分析得到局部配送中心及其配送范围内的客户点,然后利用蚁群算法设计该配送区域内的最优配送路径。通过仿真实验得知,文中方案设计出的最优配送路径长度较单纯采用蚁群算法有了较大改善。     

基于均值聚类的背景估计算法

本文提出了基于均值聚类的背景估计算法。首先利用提取特征点,然后利用K-means聚类算法去除错误的特征点对。最后利用随机样本一致(RANSAC)算法和最小二乘方法求解运动参数。实验结果表明本文算法比原始算法的峰值信噪比提高。该算法能更加准确的实现运动背景估计,提高了运动背景估计的鲁棒性,同时提高了计算速度。     

基于改进遗传算法的TSP问题优化研究

旅行商问题（TSP问题）已经被证明属于NP完全问题。遗传算法是一种模拟自然界中生物的进化机制的优化策略．是一种基于群体、隐并行搜索策略，是求解TSP问题效率相当高的一种算法。因此．本文提出使用改进的遗传算法．即用个体数量控制选择策略以保证群体的多样性，用顺序交叉算子和部分路径翻转变异算子来提高算法的收敛速度．较好地解决了群体的多样性和收敛速度的矛盾。算法的分析和测试表明．该改进算法的是有效的。     

中央国家机关内部审计机构胜任能力实证研究——基于中国内审协会2010年的调查数据

在理论分析和数据处理的基础上,使用中国内审协会2010年的调查数据,借助主成分分析法,从素质能力和业绩结果两个方面对32家中央国家机关内部审计机构的胜任能力进行评估,结果显示,两种思路评估出来的结果差异很大,分析后发现,最可能的原因是两种评估思路的不同倾向性特点所致。进一步的影响因素分析显示,对素质能力法评估值有显著影响的因素远多于对业绩结果法评估值有显著影响的因素。     

基于数据结构的最短路径算法的研究

基于数据结构的最短路径问题已成为研究图论中的热门课题之一。Dijkstra算法作为解决最短路径问题的基础理论,被广泛应用与工程计算中。本文针对传统Dijkstra算法存在的缺陷,提出优化方法,主要通过对最短路径结点的选取、数据的存储结构与组织进行了改进,经过比较分析,得出改进后的算法,降低了存储空间,有效提高了运行效率,在最短路径计算中具有更好的适用性。     

审计证据、审计风险及不规则关系研究\n——基于一个舞弊博弈模型的分析

在某些情形下,审计风险并非始终随着审计证据的引入而降低.管理层和审计师的舞弊博弈模型分析结果表明:重大错报风险与审计证据的不规则关系出现于管理层有强烈的舞弊激励、管理层的舞弊行为被揭露所遭受的惩罚不严厉以及审计师收集证据的信息含量较低或具有误导性等情形;在舞弊博弈中,检查风险始终随着审计证据的引入而增大的基本动因在于管理层和审计师博弈过程中战略的互相影响;审计师法律责任比率通过影响重大错报风险的大小来影响审计风险与审计证据之间的变动关系;在特定条件下职业谨慎对于重大错报风险、审计风险与审计证据之间的不规则关系具有"放大效应".     

低功耗分簇路由算法LEACH的能耗分析

文章对无线传感器网络低功耗分簇路由协议的代表性算法—LEACH的运行机制以及性能做了详细的研究,针对该算法的分簇阶段、簇的建立阶段以及稳定的数据传输阶段的相关原理和运行情况作了深入分析。最后从正反两方面总结了LEACH协议的运行特性。     

国家审计风险模型构建及其应用研究

审计风险模型是指导审计人员开展审计工作的理论分析出发点。国家审计风险与社会审计风险存在实质性差异。国家审计风险具有风险评估外在压力不足、经济业务活动微观查处责任等特征。从舞弊动因出发,国家审计风险由错误风险、舞弊风险和检查风险构成。应用国家审计风险模型,审计人员应在分析建设项目参与各方舞弊可能性的基础上,从审计成本、审计效率的综合角度考虑确定跟踪审计的介入时间。