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On Study of Solutions of Kac-van Moerbeke Lattice and Self-dual Network Equations

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Communications in Theoretical Physics 2006年第1期45卷 36-40页

作者： xie fu-ding JI Min GONG Ling Department of Computer Science Liaoning Normal University Dalian 116029 China Key Laboratory of Mathematics Mechanization Academy of Mathematics and Systems Science the Chinese Academy of Sciences Beijing 100080 China

The closed form of solutions of Kac-van Moerbeke lattice and self-dual network equations are considered by proposing transformations based on Riccati equation, using symbolic computation. In contrast to the numerical computation of travelling wave solutions for differential difference equations, our method obtains exact solutions which have physical relevance.

关键词： Kac-van Moerbeke lattice self-dual network equation Riccati equation closed form solution

Application of Computer Algebra in Solving Chaffee-Infante Equation

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Communications in Theoretical Physics 2008年第4期49卷 825-828页

作者： xie fu-ding LIU Xiao-Dan SUN Xiao-Peng TANG Di Department of Computer Science Liaoning Normal University Dalian 116029 China Key Laboratory of Mathematics Mechanization AMSS the Chinese Aca~lemy of Sciences Beijing 100080 China

In this paper, a series of two line-soliton solutions and double periodic solutions of Chaffee-Infante equation have been obtained by using a new transformation. Unlike the existing methods which are used to find multiple soliton solutions of nonlinear partial differential equations, this approach is constructive and pure algebraic. The results found here are tested on computer and therefore their validity is ensured.

关键词： Chaffee-Infante equation two line-soliton solution double periodic solution

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一种X线征象的智能数据分析方法

计算机工程与应用 2007年第28期43卷 193-195页

作者：吴大岳谢福鼎辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116029

随着信息时代的发展,智能数据分析方法在医学领域中的应用地位不断提升。其中在医学影像诊断过程中,高效数据分析方法的介入更是人们所期待的。将形式概念分析理论应用到X线诊断的专家经验知识库中,通过X线征象间相似度的计算,达到对持... 详细信息

随着信息时代的发展,智能数据分析方法在医学领域中的应用地位不断提升。其中在医学影像诊断过程中,高效数据分析方法的介入更是人们所期待的。将形式概念分析理论应用到X线诊断的专家经验知识库中,通过X线征象间相似度的计算,达到对持有X光片的病人进行病症的智能分析目的。

关键词：形式概念分析专家知识库 X线征象智能数据分析

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半监督模式下社团结构划分方法

计算机工程与应用 2009年第23期45卷 158-161,185页

作者：孔健谢福鼎孙岩辽宁师范大学计算机与信息学院辽宁大连116081

为了对有标签和无标签节点混合的网络进行分类,给出了一种基于半监督学习的信息传递分类算法,算法首先确定网络中无标签节点的分类参数,然后通过对网络中所有无标签节点进行有限次的迭代计算,可以对所有节点进行分类。实验数据分析证明... 详细信息

为了对有标签和无标签节点混合的网络进行分类,给出了一种基于半监督学习的信息传递分类算法,算法首先确定网络中无标签节点的分类参数,然后通过对网络中所有无标签节点进行有限次的迭代计算,可以对所有节点进行分类。实验数据分析证明了该算法在进行半监督分类时具有比较好的效果。

关键词：信息传递半监督分类聚类复杂网络社团结构

基于K-means聚类算法的复杂网络社团发现新方法

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计算机应用研究 2009年第6期26卷 2041-2043,2049页

作者：赵凤霞谢福鼎辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116029

提出了一种基于K-means聚类算法的复杂网络社团结构划分方法。算法基于Fortunato等人提出的边的信息中心度,定义了节点的关联度,并通过节点关联度矩阵来进行聚类中心的选择和节点聚类,从而将复杂网络划分成k个社团,然后通过模块度来确... 详细信息

提出了一种基于K-means聚类算法的复杂网络社团结构划分方法。算法基于Fortunato等人提出的边的信息中心度,定义了节点的关联度,并通过节点关联度矩阵来进行聚类中心的选择和节点聚类,从而将复杂网络划分成k个社团,然后通过模块度来确定网络理想的社团结构。该算法有效地避免了K-means聚类算法对初始化选值敏感性的问题。通过Zachary Karate Club和College Football Network两个经典模型验证了该算法的可行性。

关键词：复杂网络社团结构 K-means聚类算法节点关联度

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寻找复杂网络社团的稠密集算法(英文)

电子科技大学学报 2011年第4期40卷 483-490页

作者：谢福鼎张大为黄丹张永孙岩辽宁师范大学城市与环境科学学院辽宁大连116029 辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116081

通过引入稠密集的概念,该文提出了一种基于稠密集的寻找复杂网络中社团结构的算法。算法的主要思想是在网络中不断构造稠密集,并判断后生成的稠密集能否导致产生一个新社团,还是将其与一个已有的社团合并。利用该算法可以将具有明显社... 详细信息

通过引入稠密集的概念,该文提出了一种基于稠密集的寻找复杂网络中社团结构的算法。算法的主要思想是在网络中不断构造稠密集,并判断后生成的稠密集能否导致产生一个新社团,还是将其与一个已有的社团合并。利用该算法可以将具有明显社团结构的网络进行比较合理的划分。在一般情况下,该算法的时间复杂度约为O(n+m),对于稀疏网络的时间复杂度约为O(n),其中n为网络的节点数,m为边数。对3个典型实际网络和一个标准测试网络的试验结果表明,该方法获得了理想的社团结构划分。该方法在计算机、物理及其他学科领域具有广泛的应用前景。

关键词：复杂网络社团结构稠密集

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基于概念格的关联规则挖掘

计算机工程与应用 2007年第33期43卷 170-172,179页

作者：谢福鼎王照飞辽宁师范大学计算机信息与技术学院辽宁大连116029

关联规则的挖掘是知识发现领域重要的研究方向之一,因此开展这方面的研究是很有意义的。论文给出了一种基于概念格的关联规则的算法,该算法首先通过约化形式背景,然后通过给定的阈值在约简的背景上建格,最后在格上提取符合条件的关联规... 详细信息

关联规则的挖掘是知识发现领域重要的研究方向之一,因此开展这方面的研究是很有意义的。论文给出了一种基于概念格的关联规则的算法,该算法首先通过约化形式背景,然后通过给定的阈值在约简的背景上建格,最后在格上提取符合条件的关联规则。例子说明了该算法的可行性和有效性。

关键词：概念格关联规则支持度数据挖掘

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基于改进的PCM支持向量描述多类分类器

计算机科学 2008年第8期35卷 149-153页

作者：张永迟忠先谢福鼎辽宁师范大学计算机系大连116029 大连理工大学计算机科学与工程系大连116024

基于支持向量数据描述和改进的可能性c-均值聚类算法,提出了一种模糊的多类分类学习机。首先通过一个改进的PCM算法来计算每个样本对于每类的权值矩阵,该权值也反映了该样本对某类的重要程度;然后将该权值矩阵应用到支持向量数据描述方... 详细信息

基于支持向量数据描述和改进的可能性c-均值聚类算法,提出了一种模糊的多类分类学习机。首先通过一个改进的PCM算法来计算每个样本对于每类的权值矩阵,该权值也反映了该样本对某类的重要程度;然后将该权值矩阵应用到支持向量数据描述方法中,并对样本进行训练;最后给出了一个针对多类分类的分类规则(函数),并从理论上证明该分类规则满足贝叶斯优化决策理论。通过对比实验分析,本文提出的算法在分类精度和训练时间上都有较大的改善。

关键词：支持向量数据描述可能性c-均值聚类最小包围球分类器支持向量机

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基于自适应马氏距离的模糊c均值算法

计算机工程与应用 2010年第34期46卷 174-176页

作者：蔡静颖谢福鼎张永牡丹江师范学院计算机科学与技术系黑龙江牡丹江157012 辽宁师范大学计算机与信息学院辽宁大连116081

经典的模糊c均值(FCM)算法是基于欧氏距离的,它只适用于球型结构的聚类,且在处理高维的数据集时,分错率增加。针对以上两个问题,提出了一种新的聚类算法(FCM-M),它将马氏距离与模糊c均值相结合,并在目标函数中引进一个协方差矩阵的调节... 详细信息

经典的模糊c均值(FCM)算法是基于欧氏距离的,它只适用于球型结构的聚类,且在处理高维的数据集时,分错率增加。针对以上两个问题,提出了一种新的聚类算法(FCM-M),它将马氏距离与模糊c均值相结合,并在目标函数中引进一个协方差矩阵的调节因子,利用马氏距离的优点,有效地解决了FCM算法中的缺陷,并利用特征值、特征矢量及伪逆运算来解决马氏距离中遇到的奇异问题。通过数据聚类和图像分割两组实验,证实了该方法的可行性和有效性。

关键词：模糊C均值马氏距离奇异问题伪逆聚类