山西省自然科学基金(2010011022-1)

作品数：8被引量：22H指数：2
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相关主题：MAPREDUCEK-MEANS算法K-MEANS聚类海量数据优化算法更多>>
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面向海量数据的K-means聚类优化算法被引量：13
《计算机工程与应用》2014年第14期143-147,共5页冀素琴 石洪波 
国家自然科学基金(No.60873100);山西省自然科学基金(No.2010011022-1);山西省科技基础条件平台建设项目(No.2011091001-0101)
针对集中式系统框架难以进行海量数据聚类分析的问题,提出基于MapReduce的K-means聚类优化算法。该算法运用MapReduce并行编程框架,引入Canopy聚类,优化K-means算法初始中心的选取,改进迭代过程中通信和计算模式。实验结果表明该算法能...
关键词：海量数据 聚类 MAPREDUCE K-MEANS算法 Canopy算法 
新的基于Quorum系统的发送端和接收端连接方法
《火力与指挥控制》2013年第12期190-194,共5页张人上 常新功 
山西省自然科学基金资助项目(2010011022-1)
尽管无线通信能够带来有线通信无可比拟的好处,但是无线通信天然的多径时变的特性使其比有线通信更容易受到网络攻击。主要集中于无线网络中的物理层安全问题,提出了一种基于随机频谱扩展的无线通信结构。这种通信结构采用一种新的基于Q...
关键词：智能网络 物理层 网络安全 无线通信 
基于MapReduce的K-means聚类集成被引量：8
《计算机工程》2013年第9期84-87,共4页冀素琴 石洪波 
国家自然科学基金资助项目(60873100);山西省自然科学基金资助项目(2010011022-1)
针对传统聚类算法难以高效进行海量数据聚类分析的问题,提出一种基于MapReduce框架的K-means聚类集成算法。利用K-means算法生成不同聚簇数目的基聚类结果,改进共协关系矩阵,依据数据点对出现次数进行集成,自动得出最终聚类结果。实验...
关键词：海量数据 聚类 MAPREDUCE框架 K—means算法 共协关系矩阵 聚类集成 
不定攻击中网络最弱节点定位技术仿真
《计算机仿真》2013年第5期298-301,共4页张辉 
山西省自然科学基金项目(2010011022-1);2011年度山西省高校科技开发项目(20111134);2011年度山西省高等学校教学改革项目(J2011117);2011年度山西大学商务学院科研基金项目(JG201102)
快速查找攻击中的最弱节点能够更好的保证网络安全。传统的最弱节点定位方法在应用到随机攻击的状况下时,由于受攻击节点随机性增大,节点间的空间关联性迅速下降,攻击节点位置不定,因此很难对特定节点建立准确的约束模型,导致节点定位...
关键词：网络攻击 节点定位 约束模型 
模糊图像点扩散函数的亚像素精度离散化方法
《计算机应用》2012年第2期496-498,共3页梁敏 朱虹 欧阳光振 刘薇 
山西省自然科学基金资助项目(2010011022-1)
快速准确的点扩散函数(PSF)估计方法,是获取良好模糊图像复原效果的前提。针对散焦模糊和匀速运动模糊的PSF在以往离散化实现过程中的近似误差问题,提出一种结合退化模型几何性质和亚像素估计的离散化方法,定义了近邻像素点的距离相关...
关键词：点扩散函数 散焦模糊 运动模糊 图像复原 亚像素 离散化 
用于图学习的主干图核方法被引量：1
《计算机技术与发展》2011年第8期117-120,共4页常新功 沈亮 景丽荣 
国家自然科学基金资助项目(60873100);山西省高校科技研究与开发项目(20081023);山西省自然科学基金资助项目(2010011022-1)
对于结构化数据的学习是数据挖掘领域一个重要的分支。至今,出现了许多十分优秀的结构化数据学习方法。核方法是其中有效的学习方法之一,文中在Gertner等人研究的基础上,提出了一种主干图核方法。该方法定义了图中重要程度较高的子结...
关键词：机器学习 核方法 主干图核 子结构 粒子群算法 
PSO-BP模型在高校学生个人信用评价中的应用被引量：1
《计算机系统应用》2011年第2期85-90,84,共7页贾伟 范婕 
山西省自然科学基金(2010011022-1)
近年来,信用问题已成为全社会共同关注的一个重要话题。通过建立高校学生个人信用评价体系来引导和督促学生重视个人信用记录、改善个人信用行为、推动高校助学贷款、就业等各项工作的开展是非常必要的。采用PSO-BP算法建立模型,对BP算...
关键词：个人信用 BP神经网络 PSO算法 PSO—BP 
基于近似个体协同的进化子结构发现
《计算机技术与发展》2010年第9期106-110,114,共6页常新功 李宏 
山西省自然科学基金项目(2010011022-1);山西省高校科技研究开发项目(20081023)
SUBDUE是一个主流的图数据挖掘算法。为克服其贪婪式查找易陷入局部极值的问题,将进化算法与爬山算法相结合并引入图数据挖掘,较好地权衡了算法的探查和利用能力。另外,针对图数据挖掘中普遍存在的实例易丢失的问题,采用了个体协同的查...
关键词：进化算法 协同 图数据挖掘 子结构发现 近似图匹配 
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