基于聚类算法的硬件维护求解方法初探

硬件维护是一项经验型很强的学科,其最大的特点就是内容点多且不系统,文章尝试引用聚类算法将看似散乱的点状分布知识加以分类,为能系统查找维护方案寻求最佳解做了初步探讨。     

基于核的自适应聚类及其在文本分类中的应用

针对k-medoid算法不能有效聚类大数据集和高维数据的弱点,将核学习方法引入到k-medoid算法,提出了基于核的自适应k-medoid算法,使其能够对大数据集和高维数据进行聚类。给出了具体实现过程并将其用于文本分类中,实验表明该算法用于文本分类的有效性及其高效率。     

对增量式模糊聚类算法的改进

提出了一种增量式模糊聚类技术的改进算法，该算法仅对新增数据计算相似系数而直接聚类，其结果和动态聚类算法相同；该算法较好地解决了新增数据的聚类及类属问题，提高了模糊聚类算法的收敛速度，实验结果证实改进了算法的高可靠性。     

基于线性聚类算法的轴承钢硬度涡流检测虚拟系统的设计

针对轴承钢硬度的要求，提出了一种对电磁检测中的信号进行分类处理的简便方法，得出了一种简单实用的无IR区的线性分类规则，在此基础上利用C＋＋Builder设计了轴承钢硬度虚拟检测系统。     

基于直方图的概率数据流聚类算法

文章提出一种概率数据流聚类方法PWStream。PWStream采用直方图保存最近数据信息摘要,在允许的误差范围内删除过期的数据元组;并设计了一种基于距离和存在概率的簇选择策略,从而可以发现更多的强簇。理论分析和实验结果表明,该方法具有良好的聚类质量和较快的数据处理能力。     

基于聚类融合的聚类分析方法研究

聚类分析是一个正在蓬勃发展的领域,具有非常重要的理论价值和极其广泛的应用领域。作为聚类分析的一个新兴分支,聚类融合已经成为当前数据挖掘和机器学习领域的研究热点之一。本文对聚类融合方法进行了综述,介绍了近几年聚类融合方法研究的主要内容,并讨论了聚类融合方法未来的发展方向。     

改进的k-means聚类算法在客户细分中的应用研究

聚类分析是数据挖掘的一种重要方法,将它应用在客户细分中,可以识别出不同的客户群,从而针对不同的客户群制定相应的营销政策,使企业效益最大化.针对聚类分析中k-means算法的不足,运用改进的聚类算法对旅游业客户进行细分,从而使企业能够更合理地细分、规划客户群组,针对不同需求的客户群体进行区别对待,得到了较好的效果,验证了改进算法的可行性和高效性.     

改进的k-means聚类算法在客户细分中的应用研究

聚类分析是数据挖掘的一种重要方法,将它应用在客户细分中,可以识别出不同的客户群,从而针对不同的客户群制定相应的营销政策,使企业效益最大化。针对聚类分析中k-means算法的不足,运用改进的聚类算法对旅游业客户进行细分,从而使企业能够更合理地细分、规划客户群组,针对不同需求的客户群体进行区别对待,得到了较好的效果,验证了改进算法的可行性和高效性。     

数学方法在数据挖掘聚类中的应用研究

聚类是数据挖掘中的重要研究领域。实现数据挖掘中聚类,有很多种不同的方法,其中基于数学的方法在聚类中发挥着重要的作用。有关聚类的数学方法有:模糊聚类方法、灰色趋势关联聚类、基于区间值的聚类方法。本文分别从方法解决的问题、适用条件、优缺点及其改进方法角度对这几种方法进行了分析和对比,以此体现数学方法对数据挖掘的重要性。     

基于灰色聚类法的个人信用等级综合评价

为了克服传统的信用决策系统过多依赖于专家的主观判断系统的弊端,越来越多的数学方法被引入到了信用评价体系中,本文采用灰色聚类法来进行个人信用评价,根据灰数的白化权函数将个人信用指标或评价对象划分为若干个可定义类别的方法,通过确定了各评价指标的阀值,建立了个人信用指标的白化权函数和评价模型.并通过具体的实例来对该评价方法进行验证.     

基于客户价值评价的核心客户识别研究

从客户价值角度出发,运用聚类分析法进行客户划分,根据客户群特点进行筛选分析,从而识别核心客户。核心客户可分为维持型核心客户与开发型核心客户。     

Web2．0环境下的图书馆数字参考咨询服务

Web2．0是一种以用户中心的网络技术和服务，它的出现为图书馆数字参考咨询服务带了机遇与挑战。该文介绍了Web2．0环境下数字参考咨询服务呈现的新特征，重点阐述了Web2．0技术中的Blog、Wiki和RSS在参考咨询服务中的应用。     

Web集群中基于服务等级容错调度算法研究

适应高实时性Intemet业务中Web服务器集群系统高可用度响应的要求,研究中提出了一种应用于Web集群的基于服务等级的容错调度算法。该算法运用主／副版本技术,将Web请求的实时性、容错和客户身份等指标综合成服务等级参数,确保任务在规定的时间内高效完成,在任务调度中采用了负载均衡调度机制,实验结果验证了算法的有效性。     

渠道管理中重点客户的选择

重点客户在渠道管理中的地位越来越重要，利用对客户的定性和定量评估提出一个客户选择区隔图来确定企业中重点客户的名单是本文提出的一个解决方案。     

基于最大正向引用序列的Web浏览模式挖掘算法与应用

Web日志中包含了大量用户浏览信息,如何有效地从中挖掘出用户浏览兴趣模式是一个重要的研究课题。文章研究如何从Web日志中发现用户网页浏览模式,具体阐述如何构造最大正向引用序列,在此基础上,设计一个挖掘算法来发现用户的网页浏览模式,称之为FLRS算法。实验证明该算法是有效的,执行时间性能优于传统的FS算法。     

Web应用系统设计的JSP技术方法

简要介绍了JSP的主要技术方法，并且较详细的叙述了JSP技术在Web应用系统设计方面的应用，最后例举了一个JSP技术应用实例。     

基于Web 2.0+AJAX的在线知识答疑模块设计与实现

文章综合多种网页设计技术手段,经过需求分析、数据库设计和详细设计,以VS2005为设计环境,通过C#设计语言,提出了2种无刷新网页设计方案和一种静态页生成技术和方法,并设计实现一个在线知识答疑模块。     

基于VRML的三维交互式网页的设计

三维交互式网页是将三维虚拟环境引入到网页中,提供文本、图像、音频、动画以及与浏览者交互的功能。三维交互式网页在互联网上模拟了三维空间,具有比传统网页更强的交互性和娱乐性,真正实现了三维立体网络世界、动态交互与智能感知,在网络教育、远程医疗和电子商务等众多领域将得到广泛应用。     

基于模糊聚类分析的多目标决策方法

当多目标系统中的决策目标和备选方案都较多时,决策分析就相当耗时费力。本文以决策论中的理想目标作为监督信息,利用模糊聚类分析中的部分监督模糊C-均值聚类算法,提出一种新的多目标决策方法,该方法不仅能识别最佳方案,而且能确定各备选方案的排序,以及属于理想目标的程度。