摘要：聚类是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类(簇)的过程。同一个簇中的对象彼此相似,而不同簇中的对象差异较大。以基因表达式编程算法为基础,结合新设计的广义聚类代数算子和目标优化函数,提出一种基于基因表达式编程的多目标自动聚类算法(MAGEP-Cluster)。该算法不仅可以自动确定最优聚类的数目,还可以同时基于簇内数据紧凑性和簇间数据连通性两个指标实现数据的有效划分。在三个人工数据集和五个UCI数据集上的实验结果表明,与GEP-Cluster、MOCK和VAMOSA等算法相比,MAGEP-Cluster具备更好的聚类性能。

摘要：基于分类的统计语言模型是解决N-gram语言模型中数据稀疏问题的有效方法之一,词的自动聚类算法一直是一个难点.如何设计一种计算速度快、收敛性好的算法是关键.提出一种根据词的上下文环境,综合考虑语言模型的困惑度和词的相似度的自动聚类算法.把词的自动聚类和提高基于分类的语言模型的性能联合起来考虑.实验结果表明,该算法执行效率高、聚类效果好.

摘要：提出了一种加热炉状态识别器的设计方法 ,用自动聚类的方法对数据样本进行分类 ,并以聚类结果为学习样本 ,建立状态识别神经网络。利用该状态识别器对实际数据进行分类 。

摘要：利用实体关系从网络大规模单语语料获取复述模板的方法可以规避对单语平行语料或可比语料的依赖,但是后期需要人工对有语义差异的关系模板分类后获取复述模板。针对这一遗留问题,该文提出基于深度语义计算的复述模板自动获取方法,首先设计基于统计特征的模板裁剪方法,从非复述语料中获取高质量的关系模板,然后设计基于深度语义计算的关系模板聚类方法获取高精度的复述模板。我们在四类实体关系数据上的实验结果表明,该方法实现了关系模板的自动获取与自动聚类,可以获得语义相近度更高、表现形式多样的复述模板。

摘要：在共词计算基础上引入两步聚类算法,设计术语遴选、两步聚类和评价迭代聚类流程。以肿瘤领域术语为例构建共现矩阵和关系网络,采用两步聚类法进行自动聚类和实证研究,对其区分度进行评测。实验结果表明该方法聚类效果较好。

摘要：针对认知无线网络中对于主用户检测感知存在的阴影衰落和如何有效提高频谱利用率等问题,提出了一种基于模糊理论的分布式协作处理方法。该方法通过采取各感知用户独立自主决策(双门限+模糊判决区)和综合接收分析一跳邻居感知处理信息等措施,实现认知无线网中各局部区域的自动聚类和自适应聚类边界(/过渡带)识别,从而实现对主用户的全面感知和大幅度地提高频谱利用率。仿真结果表明,该方法在感知处理信息传输开销、认知系统吞吐率、检测概率等方面明显优于传统的合作感知方法。

摘要：[目的/意义]复述知识在自然语言处理领域应用广泛,例如复述生成、自动问答、复述数据构建等,复述模板是复述知识的一种抽象表现形式。[方法/过程]早期复述模板抽取方法依赖复述实例和可比语料,近年来,有研究在人工给定种子实体对的基础上,利用实体关系,通过自举迭代的方式获取复述模板,规避对特定语料依赖,但是只能获得语义受限的复述模板,且迭代过程中存在语义偏移现象。因此本文提出从英文维基百科的大规模开放域文本中自动获取复述模板的思路,针对问题,设计融合深度语义表示学习的复述模板抽取方法,从大规模开放域文本中抽取高精度多样化的复述模板。[结果/结论]实验结果表明,本文所提方法可以获取高质量、语义一致、形式多样的复述模板。

摘要：运用机器视觉原理中的自动聚类检测方法,利用嵌入式系统作为核心控制元件,气动装置作为执行机构,设计制作了基于机器视觉的太阳能电池筛检系统,用于检测太阳能电池的几何参数及物理缺陷。实验表明,该系统在太阳能电池筛检中识别正确率在95%以上,执行机构无故障率98%以上,较好地解决了太阳能电池筛检识别精度和效率低的问题。