基于模糊聚类分析的织物质量分级方法

织物性能的分类、分级信息是纺织品质量评估的直观表述。在织物客观评估的基础上，提出了基于减法聚类与模糊C-均值(FCM)聚类的集成方法用于纺织品质量评估分析。该方法以减法聚类算法得出的样本的最佳分类数为基础，用FCM聚类算法得到具体的分类结果。将聚类中心的特征值之和定义为分级指数，进一步用于解决织物质量的分级问题。通过对法国鲁贝高等纺织工程学院自织的43块棉针织物的分析，证明了以上方法在处理纺织品质量分类、分级问题中的有效性。     

基于模糊聚类的绿色工艺评价样本分类方法

针对绿色工艺评价样本具有不确定性、多维性以及量纲差异大的特点,为实现样本的合理分类,提出一种基于核的模糊可能性聚类新算法.该方法将核模糊聚类算法、可能性聚类算法和减法聚类算法相结合,以提高聚类的准确率;使用聚类有效性指标作为分类条件,自适应确定最佳分类数.仿真实验结果表明,该算法具有较好的有效性和鲁棒性,并将该算法运用在绿色工艺评价样本分类中,得到了较好的分类效果,验证了算法的实用性.     

基于模糊聚类的神经网络在数据挖掘分类中的应用研究

常见的决策树分类算法、贝叶斯分类算法、神经网络分类算法为数据挖据分类算法研究提供了重要基础。但面对海量数据时,在时间效率、鲁棒性和精确性上都显示出了不足。为此,本文将模糊聚类的思想引入到神经网络分类算法中,首先通过模糊聚类子模型,将样本数据聚为几个数据子集,然后再采用不同的神经网络对各个数据子集同时进行训练学习。由于经过了模糊聚类子模型的预处理,每个神经网络训练学习样本的复杂性大大减少,使神经网络的学习效率大大提高。最后通过UCI下的实际数据库,对提出的分类算法进行了检验,结果显示了基于模糊聚类的神经网络在数据挖掘分类中应用的有效性。     

一种以秩和为因子的模糊聚类预报法

本文首先以秩和为因子并用模糊聚类的方法对历史样本进行分类，进而提出把样本与模糊子集对应的法则并用模糊贴近原理作出预报。其效果比文［１］有明显的提高。     

结合密度峰值优化模糊聚类的自训练方法

【目的】为了在迭代自训练之前探索数据集分布情况,挑选出所含信息量较大且置信度较高的无标记样本加入训练集训练,让训练出的初始分类器有较高的准确性,提高自训练方法的泛化性。【方法】以聚类假设为基础,先对无标记样本集进行密度峰值聚类,在人工地选出聚类中心后,将新的聚类中心作为模糊聚类的初始聚类中心进行模糊聚类,从而筛选出有用的无标记样本。【结果】通过使用密度峰值优化模糊聚类算法,筛选出所含信息量大且置信度高的样本加入了训练集,训练出泛化性更强、分类精度更高的分类器。【结论】实验结果表明,改进后的自训练方法能快速发现样本集原始空间结构,筛选出有用无标记样本加入训练集,与结合其他聚类算法的自训练方法相比分类精度有所提高。     

基于模糊支持向量的多标签分类方法

单实例多标签分类是指一个样本拥有多个标签的分类问题,对此提出了一种基于半模糊核聚类和模糊支持向量机的多标签分类算法.该算法采用一对一分解策略将多类多标签数据集分解为多个两类双标签数据子集,在每个子集上训练两类双标签模糊支持向量机.为提高分类器的性能引入了半模糊核聚类技术.实验结果表明,与现有的一些算法相比新算法具有其优...     

模糊数学在样本分析中的应用

本文详细介绍了模糊聚类分析在调查样本分析中的应用。并以教师教学水平与能力调查表之统计结果为例,介绍了模糊聚类分折的数学方法。它是以模糊划分为数学工具,对调查结果进行分类,并得到各类的聚类中心,最后用二次分类法,得到对应的硬划分。这样分析方法可广泛地应用到其它类似调查样本分析中。     

基于模糊自组织神经网络的入侵识别方法

将模糊聚类和神经网络技术相结合 ,提出了基于模糊自组织神经网络的入侵识别方法 .数据样本的分类结果映射到 4 0个神经元的输出平面上 ,连接权矢量图反映了输入模式的统计特征和各聚类的神经元范围 .聚类层求出各分类的隶属函数 ,对端口扫描类型的攻击进行了成功的仿真识别     

两阶段模糊c-均值聚类算法及其应用

针对模糊c-均值算法对初始值敏感、收敛结果易陷入局部极小值的缺点,提出了两阶段模糊c-均值聚类算法.首先通过恰当的贴近度(满足相似相近性)估计分类数,选取初始聚类中心;然后通过模糊c-均值算法进行聚类,最后对所得的聚类中心采用逻辑斯谛型的灰色模型进行预测.由于聚类中心具有统计特征,因此较好地克服了样本间的随机误差,灰色逻辑斯谛模型较好地克服了每个样本内误差.采用上述方法对全国30个省市农村居民年收入进行了分析和比较,得出了具有参考价值的结果.     

园林历史研究中的量化及分析算法研究 ——以南京明、清杏花村地块为例

【目的】基于园林历史研究中大量私家园林历史信息数据化及数据分析问题,探索比传统研究范式在样本覆盖率和信息复杂降低程度两个方面更佳的研究路径。【方法】以明、清时期南京杏花村地块的45处私家园林为研究对象,通过梳理、验证历史信息,将45处园林、57项独立特征转化为合计2 565项的历史信息判定矩阵。对信息矩阵进行K-means聚类和主成分分析,并将聚类和降维之后的结果从样本覆盖率和信息复杂降低程度两个方面,与传统研究范式,如通过四要素、园主人等分类后提取高频特征研究的方法进行比对,同时比较了传统、聚类、主成分分析所得历史信息规律的差异。【结果】分析比较指出,传统分类后高频的研究方法样本覆盖率一般为45%,信息复杂度约为原样本的70%;指定分类数为5的K-means聚类算法样本覆盖率约为42%,信息复杂度约为原样本的63%;而采用主成分分析法可以跨过分类步骤,得到合计70%以上、信息复杂度为原样本44%的规律。在分类后获得的历史性规律中,采用传统方法只能得到离散信息,以K-means聚类后可以得到跨类型的规律,而用主成分分析法不但能得到跨类型规律,还具有提示性强、特征明显的优点。【结论】南京杏花村地块历史园林发展脉络中,园林的要素和风格更多受地块内已有园林形态影响,而非园主人身份或造园风尚引导,这突破了已有范式的常见结论。在园林历史研究中,面对大量私园时,主成分分析法具有样本覆盖率高、信息复杂度低的优点,是一种可参考的研究路径。     

织物风格评价的灰色研究

对于织物风格评价这一灰色系统的评价问题,可以用灰色关联分析的方法来评价织物风格的优劣,评价仿真织物的近似程度,并可用灰色关联度作为风格值的量值。另外,还可用构造造近优复合灰元模型求解近优良的方法来评价织物。     

A Web-Based Integrated Intelligent System for Sensory Fabric Hand Evaluation

IntroductionInmanyindustrialsectorssuchasfood,cosmetic,medical,chemical,andtextile,sensoryevaluationiswidelyusedfordeterminingthequalityofendproducts,solvingconflictsbetweensuppliersandproducers,developingnewproducts,andexploitingnewmarketadaptedtotheconsumerspreference[1].Sensoryevaluationofindustrialproductsleadstoasetoflinguistictermsstronglyrelatedtoconsumerpreferencebutdifficulttobenormalizedduetotheiruncertaintyandimprecision.Assuch,thisevaluationrestrictsthescientificunderstandingofprod…     

基于聚类分析和支持向量机的布匹瑕疵分类方法

提出一种基于聚类分析和支持向量机(SVM)的布匹瑕疵分类方法.该方法充分利用瑕疵的几何特征,首先使用迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA)对其进行聚类,在聚类形成的子空间内再根据瑕疵的纹理特征利用SVM进行分类.根据布匹瑕疵的特点提出一种新的几何特征,并使用各类瑕疵的几何特征均值作为初始聚类中心,提高ISODATA算法的聚类效果.实验表明,该方法有效地提高了分类准确性,降低了训练的复杂度,分类准确率可达90%.     

织物手感的认知原理及其研究

织物手感是纺织品十分重要的性能之一．经过近一个世纪的研究，随着科学技术的发展，对织物手感的表征和评价取得了不少成果．但由于人们对大脑认知行为的认识尚不成熟，对织物手感的神经认知原理还处于探索阶段，导致对织物手感形成机制的理解不深入，从而限制了该方面研究的进展．通过分析织物手感形成的生理基础，归纳了探索织物手感方面的研究工作，试图从认知心理学角度澄清以往在该领域研究工作的模糊认识，分析传统上从认知心理学角度研究织物手感认知属性空间的不足．同时，结合认知神经科学最新的研究结果，寻求织物手感定量表征的发展方向．     

Sensory Evaluation in Characterization of Fabric Hand

IntroductionThefabrichand(touchfeelingofafabric),relatedtotheconceptofcomfort,styleandappearance,isanessentialsalesargumentofagarment.Tosatisfywiththemarketrequirements,manufacturersintextileindustryproducenewmaterialswithdifferenttouchfeelings.However,theevaluationofthisattributeisstillnotsolvedduetoitscomplexity.Inthetextile/garmentindustry,fabricevaluationisperformedintwoways:1)subjectiveevaluation;and2)objectiveevaluation.Thesubjectiveevaluationisthesubjectivefeelingwhenexpertsortrainedpa…     

Evaluation of Fabric Hand with Grey Element Model

A premium composite grey element model is established and used for objective evaluation of fabric hand. Fabric hand is regarded as a grey system and the model is composed of falbric mechanical properties, which are primary hand attributes. Based on comparison with a standard model, fabric hand can be objectively evaluated.     

不同Nb,Mo含量的Fe基微晶软磁合金磁性能的频谱特性

利用无磁场、纵向磁场和横向磁场３种热处理方式，制力求４种不同Ｎｂ、Ｍｏ含量的Ｆｅ７４．５Ｃｕ１Ｍ３Ｓｉ１２．５Ｂ９．５（Ｍ为Ｎｂ、Ｍｏ原子质量百分数之和）纳米晶试样，分别测量试样的复值磁导率｜μ｜Ｏ．３，矫顽力｜Ｈｃ｜和铁芯损耗Ｐｃｏ．２，分析试样的频谱特性和成分的影响．结果表明，不含Ｍｏ的Ｆｅ７４．５Ｃｕ１Ｎｂ３Ｓｉ１２．５Ｂ９．５合金的｜μ｜０．３随频率增加而下降的趋势最小，需含Ｍｏ的Ｆｅ７４．５Ｃｕ１Ｎｂ２Ｍｏ１Ｓｉ１２．５Ｂ９．５合金的｜μ｜Ｏ．３值最大，且｜Ｈ｜和Ｐｃｏ．２的值最小．在３种磁场热处理中，无磁场热处理后的试样的｜μ｜０．３最大，且｜Ｈｃ｜和Ｐｃｏ．２的值最小；而纵向磁场热处理后的试样的｜μ｜０３最小，且｜Ｈｃ｜和Ｐｃ０２的值最大     

评价织物风格理论的研究进展

本文对近十多年来发表的研究织物风格客观评定方法的论文作了系统评述：指出了织物风格感官评定方法已不能适应我国纺织工业发展的需要；介绍了以川端季雄为首的日本织物风格评价和标准委员会（HESC）研制的一整套织物风格测试仪（KES系统），建立了引人注目的织物风格鉴别分类方法；强调了我国学者在织物风格研究中所作的贡献，对在工业生产上推广应用寄于期望。     

描述砂性土宏细观力学关系的数学模型

土体等颗粒材料在外力作用下的细观颗粒层面的力学行为决定着其宏观力学性质.然而,目前已经提出的宏细观本构关系多基于对某一种试验数据的唯象总结,缺乏普适性.根据已有的理论研究成果,基于Hertz接触理论,采用颗粒流离散元程序(particle flow code,PFC3D)模拟了粒状砂性土的单轴压缩试验,推导了一种更具普...     

4粒子团簇态的可控隐形传态

为实现4粒子团簇态更加经济和安全的隐形传态,提出2种利用6粒子团簇态为量子信道的可控隐形传态方案,分别是3方参与的可控隐形传态方案和4方参与的可控隐形传态方案.在控制者同意信息传输的情况下,2种隐形传态方案成功的概率是一致的,为4|a|2,即选用最大纠缠的6粒子团簇态为量子信道时,传输成功率为100%.通过2种方案的对比发现,控制方的增多可以有效地提高信息传输的安全性,但同时会使接收方还原原始信息的操作更加复杂.