论文研究支持QoS和用户需求的Web服务选择模糊算法.pdf

在分析归纳原有聚类方法不足的基础上，结合粗糙理论和模糊理论，给出了改进的粗糙模糊K-均值聚类算法；设计了新的模糊粗糙K-均值聚类算法，并验证了该聚类算法的有效性;而将这两种聚类算法应用到支持向量机中，

为了缩减图像低层特征和高层语义之间的语义鸿沟，提出一种基于模糊支持向量机的面向语义图像检索(SBIR-FSVM)算法。在提取图像的低层特征的基础上，将最小隶属度模糊支持向量机引入到图像检索技术中，获取

虽然孪生支持向量机（Twin Support Vector Machine，TSVM）的处理速度优于传统的支持向量机，但其并没有考虑输入样本点对最优分类超平面所产生的不同影响。通过为每个训练样本赋予不

漏洞的分类能够有效提高漏洞分析和修复的效率，其分类的方式是按照漏洞的特征进行，将漏洞特征的提取转换为漏洞文本特征的提取。针对漏洞的描述性文本较短，特征选择模糊等缺点，提出了一种基于模糊熵特征选择算法的

为解决多约束QoS单播路由问题，提出一种基于改进蚁群算法的QoS单播路多目标算法。该算法引入生长竞争机制,使算法尽可能向Pareto最优靠近。实验结果表明,该算法是可行和有效的,能够在资源预留的基础上

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ISODATA算法能自动地进行类的分裂和合并，但这种硬分类算法没有充分考虑图像本身的特点和人类的视觉特性，其分类效果一般差于模糊聚类算法。而大多数模糊识别方法都需要设置类别数目，有其自身的缺点，而直觉

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电子政务和电子商务中的Web服务能够动态组合是现阶段将Web服务用于跨域工作流的实际要求。研究了电子政务中Web服务动态组合的问题，并给出实现方法。