細(xì)胞型膜系統(tǒng)在聚類算法中的研究.pdf

1、膜計(jì)算是一種新型的計(jì)算方式,研究者從活細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和功能中獲得靈感,從而抽象出這種計(jì)算模型。膜計(jì)算具有分布式、不確定性、最大并行計(jì)算等獨(dú)特特征,使其在現(xiàn)有的計(jì)算科學(xué)研究中顯示出突出的優(yōu)勢(shì),現(xiàn)已證明很多膜計(jì)算模型具有與圖靈機(jī)等價(jià)的計(jì)算能力,甚至具備超越圖靈機(jī)的可能,因此膜計(jì)算在解決一些并行問(wèn)題、優(yōu)化問(wèn)題方面,具有很重要的研究意義,并在生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。目前各個(gè)領(lǐng)域的專家學(xué)

2、者對(duì)膜計(jì)算的專注度越來(lái)越高,使其成為全球?qū)W術(shù)界的研究熱點(diǎn)。
　　隨著信息產(chǎn)業(yè)界的發(fā)展和當(dāng)前社會(huì)的不斷進(jìn)步,數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域受到了全社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域的極大關(guān)注。而作為數(shù)據(jù)挖掘重要分支的聚類分析,是解決數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題的主要手段。聚類分析就是從大量的樣本對(duì)象中,發(fā)現(xiàn)不同的對(duì)象分布情況,從而將相似的對(duì)象劃分成類的過(guò)程。目前聚類分析方法已經(jīng)在很多不同領(lǐng)域得到應(yīng)用,例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像處理、現(xiàn)代生物學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)。
　　基于膜計(jì)算的非確定型和最大并行性

3、等特點(diǎn),本文將其引入聚類算法中,借助P系統(tǒng)模型保證聚類質(zhì)量的同時(shí)提高數(shù)據(jù)集規(guī)模和運(yùn)算速度,主要研究?jī)?nèi)容包括以下三個(gè)方面:一是根據(jù)K-凝聚層次聚類算法的特點(diǎn),結(jié)合膜計(jì)算的優(yōu)勢(shì),提出了一種基于細(xì)胞型P系統(tǒng)的K-AGNES算法,通過(guò)輸入具有n個(gè)對(duì)象的數(shù)據(jù)集合、對(duì)象集合矩陣及聚類個(gè)數(shù)k,結(jié)合P系統(tǒng)的特性,來(lái)對(duì)P系統(tǒng)的膜結(jié)構(gòu)、膜內(nèi)對(duì)象、膜內(nèi)規(guī)則及規(guī)則優(yōu)先關(guān)系進(jìn)行設(shè)計(jì)和構(gòu)建,最終得到n個(gè)對(duì)象的k個(gè)分組。二是為解決了傳統(tǒng)的基于密度的聚類算法進(jìn)行區(qū)域查

4、詢的繁瑣復(fù)雜問(wèn)題,構(gòu)建了一個(gè)細(xì)胞型P系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)DBSCAN算法。將膜計(jì)算應(yīng)用在基于密度的聚類算法的實(shí)現(xiàn)上,是膜計(jì)算應(yīng)用的一個(gè)創(chuàng)新之舉?；钚阅系統(tǒng)是一種特殊的P系統(tǒng),細(xì)胞膜的分裂規(guī)則使其能夠?yàn)橛?jì)算提供指數(shù)個(gè)計(jì)算空間,具有解決聚類問(wèn)題的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。本文結(jié)合DBSCAN算法的特點(diǎn)和活性膜P系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì),提出了一種基于活性膜P系統(tǒng)DBSCAN算法,作為第三個(gè)研究重點(diǎn),使其能夠在更短的時(shí)間內(nèi)完成聚類過(guò)程,提高聚類算法的效率。
　　隨著互聯(lián)網(wǎng)的

5、普及,電子商務(wù)系統(tǒng)對(duì)商品經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和消費(fèi)者的日常經(jīng)濟(jì)生活,產(chǎn)生了翻天覆地的影響。但隨著電子商務(wù)的飛速發(fā)展,商品種類和數(shù)量的急劇增長(zhǎng),電子商務(wù)結(jié)構(gòu)也變得越來(lái)越復(fù)雜,顧客很難在電子系統(tǒng)繁多的商品存儲(chǔ)中,精確地找到自己想要的商品,于是電子商務(wù)推薦系統(tǒng)便應(yīng)運(yùn)而生。根據(jù)目前電子商務(wù)網(wǎng)站的現(xiàn)狀及商品推薦所存在的問(wèn)題,本文商品推薦系統(tǒng)看作一個(gè)無(wú)向加權(quán)圖并將其轉(zhuǎn)換成 DBSCAN聚類問(wèn)題,最后使用活性膜P系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。這種全新的商品推薦方法在一定程度上提