Clustering Methods in Data Mining with its Applications ——A Research from the Perspective of Statistics

数据挖掘是近几年随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴技术，它从大量原始数据中发掘出隐含的、有用的信息和知识，帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被忽略的因素。数据挖掘因其巨大的商业前景，现已成为国际上数据库和信息决策领域最前沿的研究方向之一，并引起了学术界和工业界的广泛关注。 面对海量数据，首要的任务就是对其进行归类，聚类分析就是对原始数据进行合理归类的一种方法。作为数据挖掘的一项重要功能，聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据的分布情况，观察每个类的特点，集中对特定的某些类做进一步的分析。此外，聚类分析也可以作为其它算法的预处理步骤。因此，聚类分析已经成为数据挖掘领域中一个非常活跃的研究...Data mining is a new technology, developing with database and artificial intelligence. It is a processing procedure of extracting credible, novel, effective and understandable patterns from databases. Owing to its tremendous business prospects, data mining has been one of the most popular research areas in database and information technology, and has received increasing attentions in the past year...学位：经济学博士院系专业：经济学院计划统计系_统计学学号：2005140287

Convolutional neural network's image moment regularizing strategy

卷积神经网络的池化策略包含极大池化和平均池化,极大池化选择池化区域中的最大值,极易出现过抑合现象;平均池化对池化区域中所有元素赋予相同权重,降低了高频分量的权重。本文提出将矩池化作为卷积神经网络的正则化策略,矩池化将几何矩概念引入到卷积神经网络的池化过程中,首先计算池化区域的中心矩,然后根据类插值法依概率随机地从中心矩的4个邻域中选择响应值。在数据集MNIST、CIFAR10、CIFAR100上的实验结果表明随着训练迭代次数的增加,矩池化的训练误差和测试误差最低,矩池化的高差别性和强鲁棒性使其获得了比极大池化和平均池化更好的泛化能力。There are two kinds of pooling strategies for convolutional neural network( CNN) as follows: max pooling and average pooling. Max pooling simply chooses the maximum element,which makes this strategy extremely prone to overfitting. Average pooling endows all elements with the same weight,which lowers the weight of the high-frequency components. In this study,we propose moment pooling as a regularization strategy for CNN. First,we introduce the geometric moment to CNN pooling and calculate the central moment of the pooling region. Then,we randomly select the response values based on the probability-like interpolation method from the four neighbors of the moment as per their probability. Experiments on the MNIST,CIFAR10,and CIFAR100 datasets show that moment pooling obtains the fewest training and test errors with training iteration increments. This strategy's robustness and strong discrimination capability yield better generalization results than those from the max and average pooling methods.国家自然科学基金资助项目(61202143,61572409);; 福建省自然科学基金资助项目(2013J05100

A New Clustering Method in Data Mining——Based on Correspondence Analysis and Factor Rotation

本文基于Q型因子分析的基本思想,结合对应分析方法,建立了一种适用于大型数据库聚类的方法。该方法既解决了Q型因子分析算法效率方面的问题,也解决了传统对应分析法中缺乏客观分类标准、信息损失严重等多种缺陷,在实证分析中也取得了良好的效果。Based on the idea of Q-mode factor analysis and correspondence analysis,this paper proposes a new clustering approach to fit for large-scaled database.The approach is effective in calculation which is an obstacle in Q-mode factor analysis.Additionally,this approach overcomes the subjectivity of traditional correspondence analysis and avoids the lost of information.The validity of the proposed approach is verified with a case.国家教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-04-0608)资助;; 国家教育部社科研究规划项目(06JA910003)资

一种改进的Q型因子聚类法

文章借助对应分析的基本思路实现了对Q型因子分析算法上的改进,得到了一种新的能够处理海量数据的聚类方法。通过算法分析,该方法的时间复杂度为样本容量的线性阶,这充分体现了其在算法效率上的优越性。最后,将该方法应用于上市公司板块分析中,并取得了较好的效果

基于基函数展开的函数型数据聚类方法

文章在一个一般性的框架下研究了利用基函数展开进行函数型数据聚类的问题。在这个框架之下,大量传统的聚类方法都可以直接应用到函数型数据分析。另外,我们将PEArSOn相似系数引入函数型数据聚类分析,解决了欧式距离无法刻画曲线之间形态差异的问题

基于栈自编码器的图像分类器

图像分类问题包含两个重要的部分:特征提取器和分类器.多年来研究人员一直将精力投入到特征表示中,对于分类器却仅进行局部调参.基于一个性能优异的分类器与特征表示对图像分类系统同等重要的思想,提出了基于卷积特征的栈自编码器(stacked autoencoder on convolutional feature maps,SACF)的分类系统,并在数据集CUB-200和VGGflower上进行了实验,对比了SACF与基于卷积特征和多层感知机的卷积神经网络(CNN)分类系统的分类效果,实验结果表明SACF具有更优的分类效果.国家自然科学基金(61572409,61571188,61202143);;福建省自然科学基金(2013J05100);;中国乌龙茶产业福建省2011协同创新中心项目(闽教科[2015]75号);;福建省教育厅A类科技项目(JA13317

全反式维甲酸与PD98059联合应用抑制结肠癌细胞的增殖

目的本实验拟通过阐明全反式维甲酸(ATRA)与MEK1/2的特异性抑制剂PD98059联合作用对结肠癌细胞增殖的影响。方法实验分组:未加药对照组,ATRA加药组,ATRA与PD98058联合加药组。MTT法检测PD98059联合ATRA对结肠癌细胞株LS174T的增殖抑制作用。流式细胞仪检测结肠癌细胞凋亡情况。结果 MTT法显示PD98059联合ATRA应用引起细胞抑制效果明显优于单个药物作用的效果。流式细胞仪检测也表明两种药物联合应用引起结肠癌细胞凋亡效果明显优于任一单个药物。结论 ATRA与PD98059联合应用可通过引起结肠癌细胞凋亡,从而抑制癌细胞增殖

全反式维甲酸对不同增殖潜能的结肠癌细胞株HIF-1α表达的影响

目的:探讨全反式维甲酸(ATRA)对不同增殖结肠癌细胞系的生长抑制作用,以及对低氧诱导因子(HIF-1α)表达的抑制作用。方法:采用体外培养属于结肠癌DukesC期的HCT-8细胞和LOVO细胞,不同浓度的全反式维甲酸(ATRA)干预。利用MTT观察ATRA对结肠癌细胞系的生长,采用半定量RT-PCR和Western印迹检测ATRA干预后在低氧状态下结肠癌细胞中HIF-1α的表达。结果:全反式维甲酸(ATRA)对结肠癌细胞的增殖有抑制作用,对不同增殖能力的结肠癌细胞HIF-1α的表达量有抑制作用。结论:全反式维甲酸可以抑制结肠癌细胞的增殖,对结肠癌细胞HIF-1α的表达有明显的抑制作用

基于ERP系统的预算管理研究

由厦门大学会计发展研究中心提供的第五届会计与财务问题国际研讨会——当代管理会计新发展论文集中的第二部分：战略管理会计与平衡记分卡6尽管预算管理在国内外管理实践中受到日益关注，但传统预算管理并未能满足管理者的期望，随着经营环境的变化不断暴露其固有的缺陷。笔者对预算管理应用现状进行了分析，认为预算管理未与ERP系统融合是导致这一现象的重要原因之一，提出将预算管理与ERP系统集成应用，利用ERP系统数据快速处理、信息快速传输、信息共享、企业信息全面集成等特点，以解决预算管理实践环节由于技术原因而引发的效率底、成本高、效果差等问题。本文聚焦于三个关键问题：从技术上，将信息技术与预算管理结合，实现预算实时信息传递与反馈、动态调整与控制；从预算体系的构建上，与信息技术的要求相适应，设计多维预算体系；从预算管理流程上，实现模型化的多循环编制流程

Moment based Image Feature Descriptor and Application

图像特征表示是计算机视觉、人工智能等学科的基础性研究课题，对其涉及到的相关问题的研究，不仅具有重要的理论意义，而且在图像分类、目标检测、目标跟踪、图像检索等领域也有着广泛的应用前景，然而图像二值特征表示的鲁棒性以及卷积神经网络的泛化能力都有待进一步提高。 本文主要从图像的特征表示出发，将图像矩应用于图像的局部二值特征描述与卷积神经网络的池化操作中，同时将基于矩特征的神经网络特征与基于栈自编码器的分类器结合起来提高图像分类系统的准确率。根据目前图像特征表示技术的发展现状，本文以提高图像特征的判别性和鲁棒性为目标，主要做了以下三个方面的工作。 1.将图像矩特征中的矩心概念用于二值特征表示，以提...Image feature representation is a research hotspot in computer vision and artificial intelligent, where research on key scientific issues involved, not only has important theory significance, but also has a wide spread applications in image classification, object detection, object tracking , image retrieval and so on. However the robustness of local image feature representation and generalization ...学位：工学硕士院系专业：信息科学与技术学院_计算机科学与技术学号：3152013115328