基于EC組織型P系統(tǒng)的聚類問題研究.pdf

1、膜計算是生物計算一個新的研究方向，其從活細胞處理化合物、能量及信息的方式中獲得靈感，設(shè)計出分布式、并行計算模型——P系統(tǒng)。系統(tǒng)中每個細胞都是獨立的反應(yīng)控制單位，各單位自主進行計算，因此具有分布式和高度并行性計算的特點，運行效率很高。已在理論層面——數(shù)學(xué)和計算機理論方面，獲得了較好的發(fā)展，其為設(shè)計離散的、模塊化的算法模型提供了系統(tǒng)架構(gòu)，并且由普通計算機實現(xiàn)了一些應(yīng)用。膜計算的應(yīng)用已涉及生物學(xué)、生物醫(yī)學(xué)、計算機圖形學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、近似優(yōu)化、密碼

2、學(xué)等領(lǐng)域，展現(xiàn)出巨大的發(fā)展?jié)摿Α?br>　　數(shù)據(jù)挖掘分析是知識發(fā)現(xiàn)的重要階段之一，不同的分析技術(shù)可以從不同的視角來分析數(shù)據(jù)，例如從探索性、統(tǒng)計上及預(yù)測性等角度來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化和多種形式的解讀。聚類分析是一種重要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，當(dāng)下的學(xué)術(shù)界、企業(yè)界和政府管理都面臨數(shù)據(jù)洪流問題，借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后隱藏的有價值信息，并以此獲得優(yōu)勢。聚類分析通過將數(shù)據(jù)集劃分為聚類簇，以實現(xiàn)簇內(nèi)相似度最大化同時簇間相似度最小化，發(fā)現(xiàn)的聚類簇可用于

3、了解數(shù)據(jù)分布特征。各種聚類方法也被不斷提出和改進，而不同的方法適合于不同類型的數(shù)據(jù)。
　　本文根據(jù)EC組織型P系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特點及并行計算特性，將其應(yīng)用于聚類分析中，主要進行EC組織型P系統(tǒng)在劃分聚類和層次聚類中的研究。論文提出了一種對象控制流程的EC組織型P系統(tǒng)，利用對象在P系統(tǒng)中經(jīng)由信道流動的特性來實現(xiàn)對各細胞內(nèi)規(guī)則的控制，提升P系統(tǒng)的計算效率。本文的研究工作包括以下幾個方面：一是設(shè)計出一種改進的EC組織型P系統(tǒng)——對象控制流程的

4、EC組織型P系統(tǒng)，將P系統(tǒng)中的對象作為控制信號，利用其在系統(tǒng)中各個細胞間經(jīng)由信道流動的特性來實現(xiàn)流程控制，使各個細胞內(nèi)的規(guī)則按一定的流程順序執(zhí)行。二是構(gòu)建了基于RKM算法的EC組織型P系統(tǒng)，設(shè)計出系統(tǒng)的膜結(jié)構(gòu)、對象、規(guī)則等要素，充分結(jié)合RKM算法在處理球狀簇的聚類分析中的優(yōu)勢和P系統(tǒng)的分布式并行計算特性，能實現(xiàn)較好的聚類效果。三是提出了實現(xiàn)HEMST算法的P系統(tǒng)模型，通過對子樹代表結(jié)點集構(gòu)造的EMST進行迭代聚類。MST聚類算法在發(fā)現(xiàn)不

5、規(guī)則邊界聚類簇方面有優(yōu)勢，構(gòu)造的P系統(tǒng)模型能利用這一優(yōu)勢更好地實現(xiàn)聚類。并將構(gòu)造的P系統(tǒng)模型用于高新技術(shù)企業(yè)層次的聚類分析中，并解決現(xiàn)實中的企業(yè)層次劃分問題，將企業(yè)劃分為處于不同發(fā)展層次的類型。進而可實現(xiàn)政府、行業(yè)對不同層次的企業(yè)的監(jiān)管，采取相應(yīng)的稅收、科技計劃、金融保險、項目用地等政策措施，鼓勵和支持高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。四是構(gòu)建了基于EC組織型P系統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦模型，基于用戶的協(xié)同過濾推薦是一種較為成功的推薦系統(tǒng)，但也面臨可擴展性問題