道路网络中移动物体聚类方法及应用

这段代码实现了对移动对象的实时跟踪。

δ-开放集的聚类思路还蛮有意思的，尤其适合那种形状不规则、数据分布不太平均的复杂数据集。你只要输入一个δ值，它就能帮你把数据切得细致，还能自动识别噪声点，挺智能的。 不光能高维数据，在 Olivetti 人脸数据库上的表现也不错。比起那些只能球形簇的传统方法，比如 K-means，它更像是“拓扑流派”的聚类方式，玩法不一样。 哦对了，它还有个升级版，能搞定那种密度差别大的数据集。如果你平时喜欢玩模式识别、数据挖掘、聚类这一类的算法实验，可以试试它，是在人脸、图像、或者非结构化数据时。 有需要的话，下面这些资源你也可以顺手看看，有代码也有讲义，挺全的： 聚类工具-MATLAB 模式识别应用

随着物体运动状态下技术的发展，我们采用Kalman滤波方法来优化GPS跟踪过程，特别是消除多普勒频移对准确性的影响。我们的程序使用Matlab编写，适用于提高运动物体的跟踪准确性。

Matlab应用：利用k-均值聚类、模糊c-均值聚类和SOM神经网络对智能卡车进行色彩还原和量化分析。

攻击方法分类是安全研究的重要课题，它对于漏洞的定性和数据挖掘分析具有重要意义。系统安全漏洞分类法主要有两种：RISOS分类法和Aslam分类法。此外，针对TCP/IP协议族的攻击也存在多种分类方法。

利用聚类算法识别图像分割的阈值，并使用 MATLAB 进行图像分割。

基于层次的聚类方法是一种无需预先设定聚类数但需要终止条件的方法。在这类方法中，聚类的过程可以通过自底向上（AGNES）或自顶向下（DIANA）的方式进行。

在DB2家族的各个平台和版本系列数据库之间传递数据的技术和方法。

针对当前主流数据库审计系统存在的审计信息冗余、不灵活的审计配置方式以及数据统计分析能力不足等问题，我们提出了一种创新的数据库安全审计系统。该系统可以有效约简审计信息，支持灵活的审计配置，并能够有效检测潜在的数据库攻击，为数据库安全防护提供实用的解决方案。