基于混合聚类方法的电力系统负荷概率模型

针对利用k-均值聚类算法形成发电系统充裕度评估中的聚类负荷模型时存在的聚类中心初始值和聚类数难以确定的问题,提出根据负荷水平对充裕度指标的贡献度,将负荷曲线分成高贡献度、中等贡献度、低贡献度等分区,分别采用层次聚类、均值-标准差、随机法来选择各分区中聚类中心初始值;定义改进效率指标,将改进效率作为收敛条件确定聚类数.利用本文方法所得的聚类负荷模型,采用状态抽样法计算IEEE RTS79电力系统可靠性测试系统的发电系统充裕度指标.算例结果表明,同采用基于传统k-均值聚类方法的负荷模型结果相比,基于混合聚类方法得出的负荷模型的计算结果更精确,收敛速度更快.     

基于模糊迭代聚类的水资源分区研究

给出一种模糊聚类循环迭代模型以及确定最佳聚类数的方法,采用交叉循环迭代的方法确定聚类中心,通过判断聚类准则函数获得最佳聚类数。最后将模糊聚类循环迭代模型应用到对我国 29 个省、市、自治区的水资源分区的研究中,将水资源按照 4 个指标分为 5 个类别,结果表明,模糊循环迭代聚类模型得出的分区结果比较合理。     

聚类分析在超短期电力负荷中的应用

针对超短期电力负荷值,提出了一种对其进行归类的算法.通过蚁群聚类确定数据类别,作为下一步模糊C均值聚类的初始条件,改进后的聚类分析确定了超短期负荷值与类别之间的隶属度关系.采用LM神经网络对聚类结果训练,并加以仿真,为将来的系统调度提供决策依据.     

基于聚类的超闭球CMAC神经网络改进算法

针对CMAC神经网络的网络节点随输入维数的增大呈几何级数增加的问题,提出了基于模糊聚类的超闭球CMAC神经网络改进算法。该算法通过对输入数据进行模糊聚类确定网络节点数和节点值,并根据输入输出数据通过模糊推理优化算法计算神经网络初始权值。与原算法比较,该算法可有效降低神经网络节点数,提高系统的学习精度。对一个多步时延的非线性系统的辨识仿真结果表明了该算法的可行性与有效性。     

一种自适应的指纹更新定位方法

指纹定位具有低成本、易部署等特点,已成为室内定位的主要方案之一.然而,由于信号强度会随着环境而动态变化,因此在离线阶段构建的指纹库容易过时,而为每个环境变化重新测量信号强度是费时费力的.针对上述问题,提出了一种自适应的指纹更新定位方法.首先根据信号传播路径损耗参数不同,利用模糊聚类方法将定位区域聚类成不同分区,确保每隔分区具有相近的路径损耗参数;然后,分别在不同分区中部署一个校正节点,负责实时测量其他信标节点的信号强度;最后,根据矫正节点的实时观测值,周期更新各分区的定位指纹.实验结果表明,该方法能够有效提高定位系统的定位精度.     

聚类数的自动确定

对聚类分析中聚类数的确定问题进行了研究。在SOFM神经网络的基础上,从聚类准则出发,通过试验对聚类准则的曲线特征进行了详细的分析和论证,设计出一种结构自适应的聚类神经网络,该网络能自动确定最佳的聚类数,并提出了一种减少计算量的改进算法。     

基于改进径向基函数网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,本文利用径向基函数网络（RBF）进行负荷预测,针对RBF在负荷预测中隐含层节点数难求问题,提出了一种改进的最近邻聚类学习算法即可解决该难点,又可提高RBF神经网络收敛速度和负荷预测精度．根据某地区电网的实例进行研究,结果发现本文算法比改进前的算法预测的最小、最大相对误差分别减小0．14和1．12,证明了改进后算法有效性和可行性,为电力系统负荷预测提供了一种新途径．     

无线Mesh网络节点聚类属性分析

通过分析无线Mesh网络节点空间属性,提出了一种改进的k-medoids网络节点聚类算法.该算法基于聚类思想,将无线Mesh网络中的网关部署问题转化为空间节点数据聚类问题.构建了网络拓扑图的邻接矩阵,并利用邻接矩阵选择具有最多一跳连接节点数的对象作为初始簇中心.然后以网络跳数代替传统聚类算法中的距离参数,将最小化跳数之和作为优化目标,通过迭代方法获得稳定的聚类和分组结果.实验结果表明,离散的网络节点在空间上具有聚类特性,利用该方法可以获得更小的平均跳数和最大跳数,因此可以较好地实现网络节点分组和网关发现.     

城市负荷空间分布的聚类感知方法

基于大数据技术准确把握配电网负荷发展态势将为精细化规划提供依据，解决城区供电分区混乱问题.本研究提出城市负荷空间分布的聚类感知方法，首先开展用户信息收集筛选建立样本数据集，采用基于密度峰值的快速聚类算法，以各电力用户样本点的局部密度和样本间距为指标进行聚类，聚类所得群簇对应于一定容量变电站供电分区的负荷分布，以聚类群簇作为基本单元，分析群簇属性指标包括群簇簇头空间坐标、群簇负荷总量、群簇负荷密度、群簇用户总数、群簇最大半径、群簇平均半径等，建立以群簇属性为要素的城市电力负荷态势感知模型，在特定的时间和空间对城市电力负荷群簇进行分析以准确把握城市发展态势；最后以某城市供电网格为例，验证所提方法有效性.     

FCM聚类算法与改进层次聚类算法的结合

模糊c-均值聚类算法(fuzzy C-means 简称FCM)和层次聚类算法是两种非常重要的聚类算法.由于FCM算法对初始聚类中心敏感,并且需要人为确定聚类类别数,这样收敛结果易陷入局部最优解.通过对这两种聚类算法的分析,首先对传统的凝聚层次聚类算法提出了改进,然后用改进的凝聚层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心,最后用FCM算法进行再次聚类,以此得到更好的聚类结果并且减少了执行时间和迭代次数.     

一种无需距离函数的数据聚类方法(英文)

数据发掘是人工智能和数据库研究的新兴领域 ,在很多领域有着卓有成效的应用。数据聚类或分割就是其中的一种重要的数据发掘应用。传统聚类方法存在的一个问题是要求分析人员定义距离函数 ,而距离函数并不是总能获得。在本文中 ,我们提出了一种新的无需距离函数的聚类方法     

基于图谱归一化编辑距离的聚类算法

图之间的距离度量一直是研究的难点之一。文中提出了一种基于图谱归一化编辑距离的聚类方法。首先利用图的谱方法实现图中点的排序,再用串编辑距离进行两图之间的相似性度量,以此距离构成的不相似矩阵,应用基于矩阵理论的聚类算法实现序列图的聚类研究。考虑到图中点的多少差异,给出归一化串编辑距离的方法解决长短谱序列间距离差异误差问题。实验表明,基于图谱归一化编辑距离的聚类方法是有效的。     

面向动态时间弯曲距离的灰关联聚类方法研究

灰色关联聚类是灰色系统分析的重要研究领域.现有的灰关联聚类方法在处理不同长度序列数据时,通常采用补齐或删除数据方式进行处理,增加了系统的不确定性.在动态时间弯曲距离基础上,提出了一种新的灰关联聚类方法,通过计算序列间距离矩阵的最短路径来度量相似程度,最终完成序列的灰关联聚类.该方法无需对序列数据进行人工干预,具有更强的鲁棒性.实验结果表明,在处理不同长度数据序列时,聚类结果更为准确.     

基于形态特征的终端区进场中心航迹识别方法

为了挖掘终端区进场航空器交通流的分布特征,量化分析空中交通的复杂性,提出了一种基于多特征轨迹相似度和密度峰值聚类(Density-peak Clustering, DPC)的中心航迹提取方法。首先,采用单向距离(One Way Distance, OWD)计算轨迹之间的形状和物理距离,并结合空管实际运行航迹数据特征,考虑航迹之间的位置属性和航向属性,定义多特征航迹相似度模型。其次,使用密度峰值聚类算法对航迹数据进行聚类分析,提取聚类结果中每一簇中具有最高密度的真实轨迹作为中心航迹。最后,对双流国际机场终端区历史航迹数据进行实验分析,使用轮廓系数指标和基于密度的指标进行评价,并与层次聚类算法进行对比。结果表明,轨迹被划分为8个不同形态的类簇,该方法可以直观有效的识别出轨迹的整体运动特征并精确提取出真实的中心航迹。     

一种基于网格的层次聚类算法

传统的凝聚层次聚类算法的时间复杂度为O(n3),由于时间复杂度太高而无法应用到大的数据集.针对这一问题,提出了一种新的基于网格的层次聚类算法,先用基于网格的方法进行一次微聚类,然后再用凝聚的层次聚类算法进行聚类.在进行凝聚的层次聚类时,提出了一种新的簇间距离度量方法,该方法采用簇中权值最高的代表点的最小距离作为簇间的距离.理论分析和实验结果表明,基于网格的层次聚类算法比传统的凝聚层次算法具有更高的效率和正确性.     

利用测地线距离的改进谱聚类算法

针对往复式压缩机故障数据空间分布复杂、常规算法不能有效聚类的问题,提出了一种改进的谱聚类算法.该算法使用新的相似度矩阵计算方式,根据故障数据流形分布的特点引入测地线距离取代欧氏距离作为数据间的关系度量;通过计算各数据点的邻域密度因子有效地识别和剔除了噪声点;利用基于密度的局部欧氏距离调整方法对流形间隙过小的区域进行了处理.在几个人工数据集和往复式压缩机故障数据集上的测试结果表明,改进谱聚类算法对于具有流形分布、多尺度、有噪声、流形间隙过小甚至交叉等特点的数据具有很好的聚类能力,聚类准确率比常规的k-均值和MSCA谱聚类算法分别提高了50.86%和8.6%.     

一种改进的凝聚层次聚类法

以实例说明了选用以欧氏距离或明考斯基距离为距离度量的凝聚层次聚类法进行聚类时会出现的问题,并详细分析了用该算法出现问题的原因.结合模糊聚类思想,给出了一种改进算法,通过实例说明该改进算法的合理性和有效性.     

八邻域网格聚类的多样性XML文档近似查询算法

提出了一种基于八邻域网格聚类的多样性XML近似查询算法.首先给出了支持XML文档间语义距离计算的3种编辑操作代价模型,再利用XML文档间的语义距离建立XML文档的向量模型并设计基于八邻域网格的XML文档聚类算法,进而利用聚类过程中得到的物理和逻辑聚类中心对静态有序选择算法的查询评估策略进行优化,这样做只需定位聚类中心所在组群的局部范围,并在该范围内进行目标查询,而无需遍历整个XML数据库,从而快速返回满足用户需求的查询结果.经汽车外形智能化设计实验表明,所提算法的查询速度比静态有序选择算法平均提高了3~4倍.     

基于Minkowski距离的一致聚类改进算法及应用研究

针对一致聚类算法中聚类数目判断不准确、聚类速度慢等问题,通过集成复杂网络中的Newman贪婪算法与谱聚类算法,提出了一种新的基于Minkowski距离的一致聚类算法.该算法利用Minkowski距离刻画样本间的相似度,根据随机游走策略,结合不同数据的特征值分布分析方法进行聚类,实现聚类数目的自动识别.实验仿真说明算法具有较少的运算时间及较高的聚类精度.结合实际铜矿泡沫浮选过程特点,将该算法应用于浮选工况分类,进一步验证了算法的有效性.     

基于核模糊C均值的异常检测方法

探索聚类方法在异常检测中的应用,提出了一种基于核的模糊C均值的异常检测方法.该方法使用核的模糊C均值对网络数据进行聚类,并使用基于簇内距离的判断规则对聚类结果进行标定,从而识别出攻击.使用KDD CUP1999数据集进行实验,结果表明本文表现出了高检测率和低误报率的良好性能.