国家自然科学基金(10771092) 作品数:32 被引量:169 H指数:8 相关作者: 谢福鼎 张永 黄丹 孙岩 嵇敏 更多>> 相关机构: 辽宁师范大学 秦皇岛职业技术学院 牡丹江师范学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 辽宁省科技厅博士启动基金 国家重点基础研究发展计划 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 自然科学总论 理学 更多>>
基于马氏距离特征加权的模糊聚类新算法 被引量:14 2012年 模糊聚类分析是模糊模式识别中一个重要研究领域,而其中最经典的模糊C均值算法认为样本矢量各特征对聚类结果贡献均匀,没有考虑不同的属性特征对模式分类的不同影响,在处理属性高相关的数据集时,该算法分错率增加。针对这些问题,提出了一种基于马氏距离特征加权的模糊聚类算法,利用自适应马氏距离的优点对特征加权处理,对高属性相关的数据集进行更有效的分类。实验证明该方法的可行性和有效性。 蔡静颖 谢福鼎 张永关键词:模糊C均值 特征加权 一种新的时间序列线性拟合方法 被引量:3 2011年 提出一种新的时间序列线性拟合方法。通过判断连接相邻点所成线段的斜率变化,选择时间序列中的转折点,将这些点与时间序列的极值点合并作为关键点,利用这些关键点组成的序列拟合原时间序列。该线性拟合方法在剔除噪声的同时,能更精确地定位时间序列中的关键点。实验结果表明,与已有方法相比,该方法能近似表示原时间序列,且拟合后的时间序列和原时间序列之间的拟合误差更小。 谢福鼎 王赫楠 张永关键词:时间序列 应用主观逻辑的无线传感器网络信任更新算法 被引量:4 2011年 为了解决基于信誉的传感器网络安全框架存在的信任更新失真问题,提出了基于主观逻辑的信任更新算法。首先,对基于信誉的安全框架的信任更新过程进行认知和分解,指出了信誉随机变量期望描述的信任无法完全反映节点当前的行为趋势是导致信任更新失真的主要原因。在此基础上给出了总体设计模型。然后,改进了基于信誉随机变量期望的信任更新,采用主观逻辑意见忽略当前行为趋势支持度低的信任更新,避免了描述长期行为趋势的信任更新在反映节点当前行为趋势时出现的失真。最后,通过仿真实验,证明了所提算法既可以描述节点的长期行为趋势,又可以在一定程度上反映节点当前的行为趋势。 谢福鼎 周晨光 张永 杨东巍关键词:无线传感器网络 主观逻辑 基于加权复杂网络的文本关键词提取 被引量:14 2010年 通过分析基于复杂网络的关键词提取算法的特点和不足,提出了一种基于加权复杂网络提取的文本关键词新算法.首先根据文本特征词之间的关系构建文本的加权复杂网络模型,其次通过节点的加权聚类系数和节点的介数计算节点的综合特征值,最后根据综合特征值提取出文本关键词.实验结果表明,该算法提取的关键词能够较好地体现文本主题,提取关键词的准确率比已有算法有明显提高. 谢凤宏 张大为 黄丹 谢福鼎关键词:关键词提取 基于信任的无线传感器网络时隙分配博弈分析 2011年 为了帮助无线传感器网络作出既有利于自身收益又能抑制恶意节点的决策,提出了一种信任激励的时隙分配博弈模型。根据收益矩阵对恶意节点和簇头之间的非零和博弈关系进行了认知和分解,指出了破坏行为可以抑制的原因是纳什均衡可以作为惩罚阻止节点偏离收益更高的策略组合。在此基础上建立了博弈模型,然后证明了无限重复博弈中的纳什回归策略成为子博弈完美均衡的充分必要条件。采用单轮纳什均衡惩罚合作性策略的偏离者,从而使恶意节点与簇头的无限重复博弈能够产生合作效应。仿真实验结果表明,根据该模型作出的决策可以增加网络收益并抑制恶意节点的破坏行为。 杨东巍 谢福鼎 张永关键词:无线传感器网络 博弈论 信任 时隙分配 一种基于内容相似度和推荐反馈的信任模型 被引量:3 2009年 在已有P2P模型的基础上提出了基于内容相似度和推荐反馈计算节点推荐值的对等网络信用模型IPBS(Integrated-partial based si milarity Trust)。该模型利用节点间的内容相似度来评价节点提供推荐服务的能力,根据每次交易的内容不同而改变节点间相似度值;同时依据节点交易历史时间和推荐反馈值自适应动态地调整节点的推荐值;实例表明,IPBS节点间推荐值,通过参考节点内容相似度、交易历史时间和推荐反馈3种机制,加强了模型的动态适应能力和搜索服务的效率。 谢福鼎 安娜 黄丹 刘绍海关键词:信任模型 内容相似度 基于FCM聚类的时间序列模糊关联规则挖掘 被引量:10 2010年 针对复杂系统产生的时间序列,研究其局部关联特征比研究系统全局特征模型具有明显的优势.为研究时间序列内部或局部形态的关联特征,首先借助FCM来软化时间序列属性论域的划分边界,然后,采用改进的布尔型属性关联规则并行挖掘算法来发现频繁模糊属性集,最后由多个处理器并行地产生满足最小模糊信任度的模糊关联规则.提出了基于FCM聚类的时间序列模糊关联规则的并行挖掘算法,并通过实验验证了算法的有效性. 吕志军 王照飞 谢福鼎 桑雪关键词:数据挖掘 时间序列 模糊关联规则 复杂网络基于局部模块度的社团划分方法 被引量:10 2009年 提出了一种基于局部模块度的社团划分算法,该算法的基本思想是将具有最大综合特征值的节点作为初始节点,然后从候选集中找到使局部模块度Q达到最大值时所对应的候选节点,将此节点合并到该社团中,更新候选集合直至Q值不再增加,此时该社团形成。由于算法仅需要利用节点的局部信息,因此时间复杂度很低,并且通过综合特征值,找到聚类中心,从而使得聚类效果大大提高。通过社会学中经典的Zachary网络表明了该算法的可行性,并得到满意的结果。 刘绍海 刘青昆 谢福鼎 安娜关键词:社团结构 聚类系数 复杂网络 一种基于Mahalanobis距离的增量聚类算法 被引量:4 2011年 经典的模糊c均值聚类算法对非球型或椭球型分布的数据集进行聚类效果较差。将经典的模糊c均值聚类中的欧氏距离用Mahalanobis距离替代,利用Mahalanobis距离的优点,将其用于增量学习中,提出一种基于马氏距离的模糊增量聚类学习算法。实验结果表明该算法能较有效地解决模糊聚类方法中的缺陷,提高了训练精度。 郑宏亮 王建英关键词:模糊C均值聚类 MAHALANOBIS距离 基于共享邻居数的社团结构发现算法 被引量:7 2011年 为了快速准确地找到复杂网络的社团结构,提出一种基于共享邻居数和局部模块度的社团结构发现算法。该方法通过不断寻找节点之间的共享邻居数找出与社团连接性最强的节点,并以局部模块度为衡量标准,判断是否将该节点加入到社团中。对3个典型复杂网络的划分结果表明,该算法是可行和有效的。 刘微 张大为 嵇敏 谢福鼎关键词:复杂网络 社团结构