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1.实验目的 2. 实验原理 3. 实验内容 4. 实验要求

针对密度聚类算法对邻域参数设置敏感的问题，提出一种基于密度的模糊自适应聚类算法.算法在无需预先设置聚类数以及邻域参数的情况下，可以自适应地根据样本间距离关系确定邻域半径得到样本密度，并根据样本密度逐渐增加聚类中心.为了保障聚类结果的正确性，同时提出一种新的模糊聚类有效性指标以判断最佳聚类数，消除了密度聚类算法对参数的敏感性.用UCI基准数据集进行实验，发现本文算法在对数据进行聚类时，聚类质量较原始密度聚类算法在准确性和自适应性方面均有显著提高

广西工商职业技术学院：《食品分析与检验》课程教学课件（PPT讲稿）第一章 绪论 1.1 溶液浓度的表示 1.2 实验数据的记录和理 1.3 实验室用水 1.4 化学试剂 1.5 实验室安全及防护

10-1什么是静态索引结构?什么是动态索引结构?它们各有哪些优缺点? 【解答】 静态索引结构指这种索引结构在初始创建数据装入时就已经定型,而且在整个系 运行期间,树的结构不发生变化,只是数据在更新。动态索引结构是指在整个系统运行期 间,树的结构随数据的增删及时调整,以保持最佳的搜索效率。静态索引结构的优点是结 构定型,建立方法简单,存取方便;缺点是不利于更新,插入或删除时效率低

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本文首先提出了一个结构简单且易于维护的索引–存根表结构，并基于该结构提出了一个具有隐私保护属性的云存储第三方审计方案，该方案能够有效地支持对外包数据进行各种数据块级的远程动态操作.然后，在随机预言机模型下，对方案提供的数据完整性保证给出了形式化的安全证明，对方案中审计协议的隐私保护属性也给出了形式化的安全分析.最后，针对方案的性能进行了理论分析和相关的实验比较，结果表明该方案是高效的

提出了一种人工免疫识别算法.该算法将所识别的数据作为抗原,利用抗体、抗原的亲和作用,通过刺激/抑制有关抗体的活动建立一个抗体记忆集合,识别和表示数据结构组织,它具有识别多样性、自我调节功能等特点.通过对二维实数空间的数据和Iris数据进行实验,结果表明该方法聚类效果好,识别率高,且具有较好的泛化能力