论文研究一种基于模糊聚类的文本挖掘新方法.pdf

论文研究-一种绘制双代号网络图的新方法.pdf,  本文从几个方面分析了工序关系, 然后在此基础上提出一种绘制双代号网络图的新方法。该方法简单易行, 从而为计算机自动绘图创造了一些条件。

提出一种新的建立背景模型和更新背景的方法。首先使用一种新颖的方法建立初始背景，然后对每一输入帧使用背景差分法获得前景,并利用分类器将前景分类为运动目标、静止目标、虚假目标、噪声，最后在背景更新阶段采用

小波混沌神经网络已经成功地解决了函数优化和组合优化问题。研究了分段指数退火函数的Morlet小波混沌神经元模型，给出了分段小波混沌神经元的倒分岔图和Lyapunov指数图。在小波混沌神经网络的基础上，

论文研究- 动态系统时间连续模型建立的一种新方法.pdf,  为便于描述社会经济、生态地理等系统内部的物质交换、能量流动或信息传递过程的本质,常需要建立微分方程时间连续模型。 美国学者T.C.Hsia

频谱感知是认知无线电研究的关键技术之一，能量检测法是典型的频谱感知方法。针对传统的能量检测法和协同频谱感知存在的局限性，提出一种基于估计噪声的加权协同频谱感知方法，不同认知用户分别通过估计被测频段相邻

二值图像连通区域的检测和标记在图像分析中是十分重要的步骤，高效的连通区域标记算法能大大提高图像处理速度。针对此，提出一种新的基于游程编码的连通体标记算法。扫描图像，记录所有的游程编码并将等价对添加到等

由于传统工作流技术无法满足时常变更的业务过程，工作流的柔性问题成为研究的热点。从WFMC的过程定义元模型中提取出连接类型和活动状态，封装成新元素，并重定义了转移条件和角色，从而形成一种改进的柔性工作流

提出了一种区间值聚类的数据挖掘方法。该方法首先将数据库中的数据按照属性进行聚类,将它们划分为若干区间,对于同一区间中的数据赋予相同的编号,以此处理直至数据库的最后一个属性。在完成这种转换后即可使用关联

K-medoids算法作为聚类算法的一种，不易受极端数据的影响，适应性广泛，但是K-medoids聚类算法的精确度不稳定，平均准确率较低，用于实际的聚类分析时效果较差。ACO是一种仿生优化算法，其具有

分析了现有基于网格的聚类算法，该算法具有高效且可以处理高维数据的特点，但传统网格聚类算法的聚类质量受网格划分的粒度影响较大。为此，提出了一种基于网格的增量聚类算法IGrid。IGrid算法具有传统网格