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1. 基于多层支持向量机的极化合成孔径雷达特征分析与分类

宋超, 徐新, 桂容, 谢欣芳, 徐丰

计算机应用 2017, 37 (1): 244-250. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.01.0244

摘要（556）

PDF （1250KB）（421）

为了充分利用极化合成孔径雷达（SAR）图像不同极化特征对不同地物目标类型的刻画能力，提出一种基于多层支持向量机（SVM）的极化SAR特征分析与分类方法。该方法首先通过特征分析确定适合不同地物类型的最佳特征子集；然后采用分层分类树的方式，根据每一种地物类型的特征子集逐层进行SVM分类；最终得到整体分类结果。RadarSAT-2极化SAR图像分类实验结果表明所提方法水域、耕地、林地、城区4类地物分类精度为85%左右，总体分类精度达到86%。该算法充分利用了不同地物目标类型的特性，提高了分类精度，也降低了算法时间复杂度。

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2. 改进图聚类算法及其应用

丁利向来生刘希玉宋超超

计算机应用 2012, 32 (12): 3278-3282. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.03278

摘要（912）

PDF （786KB）（657）

第四方物流企业联盟建立问题是研究如何将区域内物流企业以一种高效、低联系代价的方式建立合作联盟的问题。针对该问题提出一种基于离散粒子群优化算法的改进图聚类算法，有助于降低合作联盟之间的联系代价。通过离散粒子群算法优化基本图聚类算法得到的初期聚类结果，利用扰动策略对优化结果进行再拓展。对于实验中的100家虚拟企业进行了聚类，使得联盟企业内部总联系代价从初始时的39991降低到最后的24800。实验结果表明，基于离散粒子群算法的改进图聚类算法能以较低的花费解决物流企业联盟建立问题。

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3. 基于认知模式的企业集群知识传播演化仿真

牛家洋王洪国邵增珍宋超超

计算机应用 2012, 32 (10): 2879-2883. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02879

摘要（784）

PDF （801KB）（402）

针对现有研究无法很好描述企业知识结构的情况,构建了基于认知模式的集群企业知识传播模型(CEKTM)。该模型通过对集群知识传播机制的分析,提出了企业染色体的定义；并借鉴蚁群路径选择策略,给出了学习策略及知识互动机制。仿真结果表明,集群内部的知识传播具有认知邻近的原则,知识结构相似的企业间知识传播的概率更高；过高或过低的企业染色体规模都不利于企业集群平均知识水平的提高；在集群发展初期,小规模的市场环境更有利于企业间的合作和知识传播。

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