简介：随着低资费套餐的快速普及,LTE高负荷问题日渐突出,高负荷小区整治成为网络运维的重要任务。本文提出LTE高负荷小区聚类优化方法,将问题小区聚类至5大类13小类,并对各类问题提出针对性的优化处理建议,形成系统的高负荷小区整治方法。

简介：针对参数相近、互相交叠的非常规雷达信号分选所面临的困难,提出一种改进的聚类方法,并将其应用于常规分选方法提取后的剩余雷达信号.通过大量的仿真实验,验证了此分选方法的可行性.

简介：为了在保证计算精度的前提下使模型简化并便于计算,要尽量少地用对模型影响较大、相互独立的特征变量进行建模。在进行特征变量选择时,既要考虑选择对主因素有重要影响的变量,也要排除各影响变量间的多重相关性的干扰。首先建立各特征变量同费用的灰色关联度,根据关联度的大小对众多特征变量进行排序,排除关联度相对极小并同其他因素关联度差异明显的特征变量,减少次要影响因素对估算结果造成的干扰;其次,应用基于特征权值的模糊动态聚类方法,并突出近期数据的重要性,对影响因素进行聚类分析,排除影响因素间多重相关性的干扰。论文通过实例分析进行了验证。

简介：摘要双聚类（Biclustering）算法在数据挖掘中是一个新兴的算法，对于矩阵类型的数据，其聚类效果很好。本文浅述了双聚类算法的基本特点，并提出了用迭代的双聚类算法对未知的数据进行分类，并对一组数据进行了测试，其分类表现不错。

简介：为了从巨大的视频数据源中找到所需要的信息，基于内容的视频检索系统便应运而生。本文主要研究视频镜头切换检测技术。

简介：聚类分析是数据挖掘的一个重要的研究方向。本文在介绍了数据挖掘的基本概念之后，详细分析了常用的聚类算法。最后，使用weka数据挖掘软件对K—means算法进行了实践，实验结果证明了K—means算法的有效性。

简介：早期,有人就提议了一个可以避免因为人多导致流量受到干扰的方法,就是实时监控,并对流量进行分类的方法,这种方法在最早的时候才用的是DPI技术进行对信息流的分类,这为以后的聚类算法起到了奠基的作用,通过对OPTICS聚类算法思想的应用,使用数据点的个数对流量进行稠密程度划分,以此来完善信息的聚类,并有针对性的对各个用户提供相应的服务。

简介：提出一种基于均值聚类的车牌定位算法,该算法能避免由于环境的复杂而带来的定位的不确定性。

简介：特征关联源于量测过程中的不确定性,是无源多传感器多目标跟踪中一个关键环节。模糊集理论的基本思想是把经典集合中的绝对隶属关系模糊化,为处理不确定事物的建模提供有力工具。一种基于模糊聚类的辐射源特征关联模型被提出,同时给出了确定相似性度量和检验门限的方法。最后模拟产生了雷达数据库,对雷达数据库进行了聚类,并与硬聚类算法和灰色聚类算法进行了比较,实验结果证明了该方法的优势和有效性。

简介：本文主要构建了一种基于聚类技术的分布式入侵检测系统模型--CDIDS，介绍了该模型中各个模块的设计方法和工作流程，同时，也说明了整个系统的工作流程，并对该系统进行了性能评价，说明其可扩展、强壮并且智能。

简介：在现代战争中随着新体制雷达的不断涌现,电磁环境变得越来越复杂,这就对雷达信号分选提出了新的挑战。目前普遍采用的基于直方图统计的信号分选方法越来越不适应现代雷达信号环境。文中将聚类分析技术引入到雷达信号分选中,将蚁群算法和K-Means相结合,互相弥补不足,提出了一种新的雷达信号分选方法,该方法易编程实现,不需要雷达信号的先验知识,适用于处理未知信号的雷达。仿真实验证明分选结果较理想,为雷达信号分选提供了新的思路。

简介：为了对大规模军事知识资源分类管理,提出了一种基于知识地图的文本分类(KMTC)方法。将知识地图划分成层次社区结构,构建了知识地图的社区结构树,社区结构树的节点具有主题聚集属性,可作为文本按主题分类的依据;基于知识单元进行文本特征向量提取,并引入复杂网络的度中心度概念,计算文本对应的特征向量值。与传统文本分类方法相比,将收集整理的军事领域文本作为训练文本集合进行试验验证,提高了文本分类准确性。

简介：针对目前快速增长的智能数字电视的点播直播节目，观众对感兴趣的节目选择困难的现状，本文提出一种面向智能数字电视的点播直播节目数字电视推荐系统，它基于改进的聚类和协同过滤组合推荐算法。系统统一了点播直播节目的节目标签，以便于用户点播直播历史数据统一打分，然后形成用户-评分矩阵表，再针对高维矩阵表进行基于PCA和K-means的分裂层次聚类算法聚类形成相似用户簇群。接着对用户所在的簇群进行基于协同过滤算法计算，得出用户对未观看节目的预测评分，给用户推送最佳节目。

简介：编码解码框架及注意力机制已成功应用于自动文摘，但传统的自动文摘方法过于关注解码部分对显著性句子的抽取，且仅考虑了每个句子之前的历史信息，在文档编码过程中并未发掘句子间的联系及句子与整个文档的相关性。针对上述问题，提出了一种基于自交互注意力机制的、具有编码器解码器结构的文本摘要模型（ESSA）来自动获取抽取式摘要。ESSA先获取文档的整体信息，再计算不同句子间的关联信息，最后将二者结合得到丰富的文档向量表示。试验结果表明，ESSA效果明显优于基准模型，该模型的ROUGE1、ROUGE2、ROUGE3、ROUGE4和ROUGE—L评分与较好的基准模型相比分别提高了7．4％、24．3％、13．4％、7．1％和7．6％。

简介：摘要：微服务的构建是为满足社会需求所产生的，在市场中微服务已成为热门发展内容。为解决微服务拆分现存问题，本文主要对微服务的拆分进行探索，思考类耦合关系下进行拆分的方法，对微服务进行静态耦合分析、动态耦合分析，再设计出类耦合详细关系图，最后对微服务进行有效拆分，以此为相关研究者提供参考思路。

简介：在互联网世界中,图片是传递信息的重要媒介。特别是电子商务、社交、搜索等领域,每天都有数以亿兆级别的图像在传播。自然场景就是我们所处的生活环境,自然场景图像中存在着大量的文本信息,例如路标信息、商店门店信息、商品包装信息等。随着深度学习的发展,基于深度学习的文本检测技术也逐渐流行起来。文章主要提出的是基于R2CNN的文本检测算法。在R2CNN算法的基础上对算法的结构进行改进,最终算法在ICDAR2015数据集上的召回率为87.2%,精确率为81.43%。

简介：目前以太网已得到普遍使用,结构化布线系统已成为首要解决的问题.本文全面地介绍了结构化布线系统,5类线的基础知识,并对布线方法及敷设工艺、质量标准等做了详尽的描述,使大家在布线时有一个合理的参考方案.

简介：摘要艺术类大学生表现出来的有个性的特点给思想政治教育工作提出了挑战，谈心谈话教育是学生思想政治教育工作的一个重要手段，本文通过分析谈心谈话教育在艺术类院校大学生思想政治教育中的重要性以及谈心谈话教育存在的问题，进而提出了辅导员谈心谈话教育方法运用的对策，从而帮助学生解决思想、心理和实际问题，引导学生以乐观、积极的心态面对学习、生活和工作,指引学生树立正确的价值观和人生观，为学生日后的发展成才提供良好的条件。

简介：针对均匀线阵提出了一种对同时存在阵元位置误差、幅相误差及阵元互耦的阵列进行校正的方法。该方法通过旋转阵列天线得到多个校正方位的样本数据，达到多个信源独立分时校正的效果，然后通过对空时矩阵进行特征分解，得到实际阵列流型的估计值，并构造代价函数，最后采用迭代算法同时估计出所有阵列误差参数，从而实现误差的校正。计算机模拟仿真及实际阵列天线的校正实验均验证了该算法对误差参数估计的有效性和校正方法的实用性。

简介：LDO类IC（低压差线性稳压器）作为新一代集成电路稳压器,以其低噪声、高电源抑制比、低成本、高效率等特性,目前正广泛应用于各种供电系统中。输出电压（基准值）作为低压差线性稳压器最重要的参数是测试过程中最为重要也是最为关注的一项。在CP测试时,一旦输出电压因各种原因出现了偏差,将造成难以挽回的后果。探讨了提高LDO类IC基准值测试精度的一些方法。