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提出一种基于网格的带有参考参数的聚类算法，通过密度阈值数组的计算，为用户提供有效的参考参数，不但能满足一般的聚类要求，而且还能将高密度的聚类从低密度的聚类中分离出来，解决了传统网格聚类算法在划分网格时
本文作者在多年从事智能控制研究和工程应用的基础上，研究出了一种新型的脱苯塔温度智能控制系统。该系统运用聚类分析建立了脱苯塔温度运行模式，给出了脱苯塔温度的智能控制规则。仿真结果表明该控制方案优
本文提出根据正常－异常序列模式异常来定义紧急级别的新概念，将隐马尔可夫模型引入到网络入侵检测系统中检测正常－异常序列中的模式异常。并针对直接对检测数据进行HMM 训练和检测，存在计算量很大的问题，提出
Pawlak 粗糙集理论在分类挖掘中得到了广泛应用，基于相似粗糙集的分类挖掘算法是传统粗糙分类方法的拓展，可以用于在数值型决策表中发现分类规则。客户分类管理是CRM 的核心内容之一，科学有效的客户分类
论文提出了一种新的图象分类算法——基于微粒群的图象分类算法。将此算法和K 均值聚类算法分别应用于MRI 人脑图象的分类，并进行了比较。实验结果表明：基于微粒群的图象分类算法具有较好的全局收敛性，不仅能
本文提出了基于粒子群（PSO）的训练ANN 的新算法，以此为基础建立了对库存品进行ABC 分类的模型。新算法充分结合了PSO 与BP 两者的优势，在训练过程中能同时优化权值以及神经元log-Sigmo
提出了一种基于支持向量机的多类模拟调制方式识别算法。该算法通过分析模拟调制信号的特点，提取有效的特征向量以区分不同的调制方式，并基于支持向量机和判决树分类思想，将特征向量映射到高维空间中加以分类