邹臣嵩
- 作品数：25 被引量：50H指数：4
- 供职机构：广东松山职业技术学院更多>>
- 发文基金：韶关市科技计划项目广东省教育科学规划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 基于近邻传播聚类的职业能力评价模型
- 2022年
- 针对聚类算法在教育大数据应用中存在的聚类数目依赖人工经验等问题,提出一种新的聚类有效性指标,用簇内全部样本与簇中心的距离之和表示簇内紧密度,用任意两簇间样本距离和的最小值表示簇间分离度,通过平衡簇内紧密度和簇间分离度之间的关系,实现最优聚类的划分。在UCI和KDD CUP99数据集上的测试结果表明,新指标的聚类质量评价结果有效、可靠。在此基础上,结合近邻传播算法设计新的聚类分析模型,使用该模型对某高校学生的职业能力进行聚类分析,结果表明:新模型能够准确地给出聚类数目k,有效地挖掘出学生的职业倾向,可以为大学生职业潜能分析、企业的人才选择提供依据与决策。
- 段桂芹邹臣嵩
- 关键词：近邻传播算法聚类有效性指标数据挖掘
- 在WINDOWS 2003 SERVER下配置DNS服务器被引量：2
- 2007年
- DNS是网络建设中首要解决的问题之一,是实现Internet应用的基础,其作用是实现域名与IP地址之间的转换。本文介绍了DNS的基本概念、应用范围,并分步说明如何在Windows Server 2003产品中为域名系统(DNS)配置Internet访问。
- 邹臣嵩
- 关键词：DNS域名解析资源记录
- 基于优化初始聚类中心的K中心点算法被引量：5
- 2019年
- 针对K中心点算法的初始聚类中心可能过于临近、代表性不足、稳定性差等问题,提出一种改进的K中心点算法。将样本集间的平均距离与样本间的平均距离的比值作为样本的密度参数,精简了高密度点集合中候选代表点的数量,采用最大距离乘积法选择密度较大且距离较远的K个样本作为初始聚类中心,兼顾聚类中心的代表性和分散性。在UCI数据集上的实验结果表明,与传统K中心点算法和其他2种改进聚类算法相比,新提出的算法不仅聚类结果更加准确,同时也具有更快的收敛速度和更高的稳定性。
- 段桂芹邹臣嵩刘锋
- 关键词：初始聚类中心
- 利用ISA 2004实现VPN的远程接入
- 2007年
- 介绍了VPN在企业网络中的重要作用,ISA2004的,给出了在ISA2004中实现VPN的可行性方案。
- 邹臣嵩
- 关键词：VPN虚拟专用网ISA
- 物联网环境下基于情境的语义Web服务选择被引量：1
- 2019年
- 当前Web服务海量增加,物联网应用技术快速发展、不断普及,而现有的Web服务选择算法低效、用户匹配度低。针对该问题提出一种物联网环境下基于情境的语义Web服务选择方法。该方法应用QoS参数的无量纲化与语义Web服务动态选择方式,将物联网环境下服务与语义Web服务相结合,并根据用户需求针对QoS选择最优的服务集。实验表明,该方法能有效地提高用户服务动态选择的成功率。
- 刘锋李淑芝邹臣嵩
- 关键词：语义WEB服务物联网情境QOS参数成功率
- 基于改进遗传算法的阈值图像分割方法被引量：3
- 2022年
- 本文提出一种新的基于改进遗传算法和阈值图像分割相结合的人像图像分割方法。这种新的改进方法以遗传算法为基础,利用遗传算法具有较高的搜索效率、明显的搜索精度,提升了图像分割阈值的精度获取,提高了图像分割的抗噪能力,在提升阈值稳定的同时,提升了阈值的获取速度及获取精度,解决了传统算法应用于人像图像分割时分割效果不理想、分割精度较低的缺点。经过实验验证,利用本文改进算法能达到较好分割效果,具有较好的抗噪能力,从而缩短分割图像时间。
- 李茂民邹臣嵩
- 关键词：人像图像分割遗传算法
- 基于最大距离积与最小距离和协同K聚类算法被引量：14
- 2018年
- 提出一种基于最大距离积与最小距离之和的协同K聚类改进算法,解决了传统K-means算法聚类结果随机性大、稳定性差,以及最大距离乘积法迭代次数多、运算耗时长等问题。该算法首先通过样本的分布情况计算其密度参数,进而构建高密度点集合,在此基础上将距离样本集中心最远的高密度对象作为第一个初始聚类中心,再通过最大距离乘积法求得其余初始聚类中心;在簇中心更新过程中,选取与簇内样本距离之和最小的数据对象作为簇中心,再将其他数据对象按最小距离划分到相应簇中,从而实现聚类。在UCI数据集上的实验结果表明,与其他两种改进算法以及K-means算法相比,新提出的协同K聚类算法具有更快的收敛速度、更准确的聚类结果和更高的稳定性。
- 邹臣嵩杨宇
- 关键词：K-MEANS算法
- 基于云优化遗传算法的自动组卷技术研究被引量：2
- 2014年
- 针对传统遗传算法收敛速度慢、稳定性能差的缺陷,根据云计算思想提出一种遗传算法的考试系统组卷算法。该算法利用正态云模型的随机性和倾向性,动态调整遗传算法的个体选择适应度值和交叉概率和变异概率,以加快算法向最优解的逼近速度,可以在试题库中按照试题类型、试题数量、曝光度等约束条件进行快速搜索,系统通过选择、交叉和变异等操作,从试题库中自动地查找和组织出一些不同类型、不同难度、不同章节范围的试题来组成一套最佳的试卷,实现了快速自动组卷功能。
- 邹臣嵩
- 关键词：遗传算法自动组卷试题管理
- 基于密度和最优聚类数的入侵检测方法被引量：3
- 2018年
- 针对聚类算法在入侵检测应用中存在的参数预设、聚类有效性评价、未知攻击类型检测等问题,提出了一种基于密度和最优聚类数的改进算法,根据样本的分布情况启发式地确定初始聚类中心,从样本的几何结构角度提出一种新的内部评价指标,给出了最优聚类数确定方法,在此基础上,设计了一个增量式的入侵检测模型,实现了聚类中心和聚类数目的动态调整.实验结果表明,与K-means及其他两种改进聚类算法相比,新算法收敛速度更快、聚类准确率更高,能够对未知网络行为进行有效聚类,具有较好的入侵检测效果.
- 邹臣嵩杨宇
- 关键词：聚类算法入侵检测密度聚类
- 改进K中心点聚类算法在成绩评价中的应用被引量：4
- 2019年
- 针对K-means聚类算法在成绩评价中存在的稳定性低,聚类数难确定的问题,提出了一种改进K中心点聚类算法,将样本集与样本的各自平均距离比值作为样本的密度参数,采用最大距离乘积法选择密度较大且距离较远的k个样本作为初始聚类中心,在此基础上,结合聚类评价指标DB设计了聚类质量评价模型。通过对某高校学生成绩的聚类分析结果表明:该模型能够准确地给出聚类数k,有效地挖掘出学生多门课程成绩的分布情况,可以为个性化教学的实施提供一种新的解决方案。
- 段桂芹刘锋邹臣嵩
- 关键词：聚类分析
